搭建很简单，十多分钟就可以了
hadoop实验挺简单的哦
2023-08-16
49
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介：
阿里云ECS搭建Hadoop环境
目录
相关文章
|
8月前
|
分布式计算
Hadoop
|
9月前
|
存储
分布式计算
Hadoop
|
存储
SQL
分布式计算
|
分布式计算
Ubuntu
IDE
大数据入门系列 5：全网最全，Hadoop 实验——熟悉常用的 HDFS 目录操作和文件操作
大数据入门系列 5：全网最全，Hadoop 实验——熟悉常用的 HDFS 目录操作和文件操作
1184
0
2
|
SQL
分布式计算
Hadoop
|
SQL
分布式计算
数据可视化
|
存储
分布式计算
Hadoop
|
16天前
|
存储
分布式计算
Hadoop
大数据处理架构Hadoop
【4月更文挑战第10天】Hadoop是开源的分布式计算框架，核心包括MapReduce和HDFS，用于海量数据的存储和计算。具备高可靠性、高扩展性、高效率和低成本优势，但存在低延迟访问、小文件存储和多用户写入等问题。运行模式有单机、伪分布式和分布式。NameNode管理文件系统，DataNode存储数据并处理请求。Hadoop为大数据处理提供高效可靠的解决方案。
38
2
2
|
16天前
|
分布式计算
Hadoop
大数据
大数据技术与Python：结合Spark和Hadoop进行分布式计算
【4月更文挑战第12天】本文介绍了大数据技术及其4V特性，阐述了Hadoop和Spark在大数据处理中的作用。Hadoop提供分布式文件系统和MapReduce，Spark则为内存计算提供快速处理能力。通过Python结合Spark和Hadoop，可在分布式环境中进行数据处理和分析。文章详细讲解了如何配置Python环境、安装Spark和Hadoop，以及使用Python编写和提交代码到集群进行计算。掌握这些技能有助于应对大数据挑战。
40
1
1
|
17天前
|
SQL
分布式计算
Hadoop
利用Hive与Hadoop构建大数据仓库：从零到一
【4月更文挑战第7天】本文介绍了如何使用Apache Hive与Hadoop构建大数据仓库。Hadoop的HDFS和YARN提供分布式存储和资源管理，而Hive作为基于Hadoop的数据仓库系统，通过HiveQL简化大数据查询。构建过程包括设置Hadoop集群、安装配置Hive、数据导入与管理、查询分析以及ETL与调度。大数据仓库的应用场景包括海量数据存储、离线分析、数据服务化和数据湖构建，为企业决策和创新提供支持。
60
1
1
热门文章
最新文章
1
利用Hive与Hadoop构建大数据仓库：从零到一
2
Hadoop【基础知识 05】【HDFS的JavaAPI】（集成及测试）
3
Hadoop【基础知识 03+04】【Hadoop集群资源管理器yarn】（图片来源于网络）（hadoop fs + hadoop dfs + hdfs dfs 使用举例）
4
大数据处理架构Hadoop
5
Hadoop【hadoop学习大纲完全总结01+02+03+04+05】【自学阶段整理的xmind思维导图分享】【点击可放大看高清】
6
大数据技术与Python：结合Spark和Hadoop进行分布式计算
7
Hadoop【问题记录 02】【hadoop-3.1.3 单机版】ResourceManager无法启动NodeManager启动后过自动关闭 javax/activation/DataSource
8
Hadoop【基础知识 04】【HDFS常用shell命令】（hadoop fs + hadoop dfs + hdfs dfs 使用举例）
9
【Hadoop】HDFS 读写流程
10
Hadoop【基础知识 03】【Hadoop集群资源管理器yarn】（图片来源于网络）