一、Introduction to NoSQL(NoSQL 简介) 数据库是一个用于存储数据的平台,其设计目标是确保数据的安全性、可靠性和易于访问性。通常,数据库分为两种类型:关系型数据库和非关系型数据库。非关系型数据库通常被称为 NoSQL 数据库。 NoSQL数据库用于存储大量复杂且多样化的数据
一、Introduction of MapReduce(MapReduce 简介) MapReduce 是 Hadoop 的处理层。MapReduce 编程模型旨在通过将工作划分为一组独立的任务,来并行处理海量数据。你只需将业务逻辑融入 MapReduce 的工作方式中,其余的部分将由框架自动处理。
一、Introduction of Hadoop Shell Commands(Hadoop Shell 命令简介) Hadoop 分布式文件系统(HDFS)是一种分布式文件系统,基于“一次写入,多次读取”的理念,具有高容错性和高吞吐量。DataNode 负责处理来自文件系统客户端的读写请求。 HD
一、Hadoop Architecture and Components(Hadoop 架构和组件) Hadoop 采用主从拓扑结构。在这种拓扑结构中,我们有一个主节点(Master Node)和多个从节点(Slave Nodes)。主节点的功能是向各个从节点分配任务并管理资源,而从节点执行实际的计
一、Overview of Hadoop Operating Modes(Hadoop 运行模式概述) Hadoop 的四种主要运行模式: 本地运行模式(Local Runtime Mode) 伪分布式运行模式(Pseudo-Distributed Operating Mode) 完全分布式运行模式
本章介绍了大数据的概念、类型、特征及其处理优势,并系统梳理了 Hadoop 生态系统工具和发展历程。大数据指的是体量巨大、类型多样、增长迅速且无法用传统工具高效处理的数据集合,常见类型包括结构化、非结构化和半结构化数据,具有体量大(Volume)、多样性(Variety)、速度快(Velocity)和真实性(Veracity)等特征。通过处理大数据,企业可提升决策效率、优化客户服务、降低风险并增强运营能力。Hadoop 是为大数据而生的开源框架,由 HDFS 和 YARN 组成,具备高可靠性、扩展性与容错性。本章还介绍了 Hadoop 的常用生态工具,如 HBase、Hive、Zookeeper、Sqoop、Storm 等,以及其自 2002 年以来的发展历史和主要发行版。最后通过性能、可扩展性和可靠性三方面介绍了评估 Hadoop 发行版的核心标准。
一、Hbase 安装 有时间再写吧......😫 二、Hbase Shell HBase 提供一个 shell,您可以使用 shell 与 HBase 通信。 1、启动 HBase Shell cd [/opt/hbase-2.4.17/bin/] :进入 Hbase 主文件夹下的 bin 目录(
文章详细介绍了容器技术的基本概念及其在Red Hat Enterprise Linux 9中的管理工具(如podman、skopeo和buildah),并对比了容器与虚拟机的区别,强调容器通过共享主机操作系统内核实现更高效的资源利用。文章还展示了如何使用podman命令管理容器,包括搜索、拉取镜像(podman pull)、运行容器(podman run)、查看运行状态(podman ps)、进入容器(podman exec)以及删除容器(podman rm)。此外,文章介绍了如何为容器配置持久存储(-v选项)和端口映射(-p选项),并通过systemd将容器配置为系统服务,实现开机自启和用户级服务管理(systemctl --user)。
Chapter 1:Introduction to NoSQL 一、Introduction to NoSQL(NoSQL 简介) 数据库是一个用于存储数据的平台,其设计目标是确保数据的安全性、可靠性和易于访问性。通常,数据库分为两种类型:关系型数据库和非关系型数据库。非关系型数据库通常被称为 No