windows安装hadoop 8088

大家好，我是新人 up 主，新源一马。然后简单的就是讲一下在这个 windows 系统上安装这个 hatok 的这个环境， 首先就是 how dople， 它本身是在这个 linux 内核的系统上运行的， 所以这个其实这个网站他下载了，就是就是你在 linux 装的那个哈豆普的那个压缩宝，你要是有的话就不用下载了，没有的话就去下载一个点就找到这个哈豆普二点七点三的，这个 他说不好，然后下载下来就行。然后他因为是在 linux 上面跑嘛，所以他如果想要在这个 windows 上跑，需要下载一个 master 的这个 文件，然后这这个这两个网址我都会发在评论区啊。然后就是它这个在 github 上面，然后在 github 上面下载，应该都会吧，就是点这个 code， 然后登录的 vip 就行了。然后 下载好了之后就是解压缩，两个分别都要解压缩，这个是这个是解压缩，之后是那个 卡杜克的那个，然后这个呢是你下载这个 master 这个驱动文件，你找到你对应的版本，比如说我是二点七点三，我二点七点三，你就点击这个二点七点三，然后把 并这个文件文件夹，然后复制到那个哈斗 破二点七点三的那个里边，懂吗？这个是 master 里边的，这个就相当于你那个之前那个原来里边的那个病是在 elix 系统下运营的，这个是在 windows 系统下运营的，相当把它替换掉就 ok， 替换掉目标让我念，然后在其中找到这个哈豆普，点 di d、 l、 l 这个文件，然后将它复制到哪个位置呢？是 c 盘下面， 然后 windows 的这个 system 三十二， 找到 system 三十二看到没有？就是把这个复制过来就行了啊？这个我已经复制过了，我就不复制了。然后复制好了之后呢，就是要配置环境变量。环境变量主要有这么几个， 呃，首先是点击电脑属性高级系统设置， 然后环境变量，那这个里面呢？有这么几个，一个是 hudop home， hudop home 就是这个你解压 那个哈豆腐的那个路径吧。然后还有一个是哈豆腐 username， 这个的主要是为了后面你通过 windows 的这个在 windows 的环境下，比如说你想去访问你在虚拟机啊，就是 linux 系统上装的这个，它都不得这个节点，那你访问它的话是需要这个连接的，就是 how do we use our name？ 它这个变量值是可以随便起的。呃，也不是随便起吧？就是你虚拟机，你装的虚拟机上面那个 虚拟机的用户名你知道吗？我虚拟机用户名，其实我不玩图，就是变量名，然后 然后第三个就是这两个变量没问题吧？应该都是一个是一个 how double home， 一个是 how double username， 然后还有一个就是添加一下路径， 找到路径路径的话就是两个，一个是 huddle home， 就是白猫 huddle home 并然后另一个是 huddle home s 病，就这两个，对吧？然后 然后编辑好了之后就 ok 结束，你可以检验一下，检验一下就是在你的那个 呃， dos 的那个控制界面中输入 hello version， 知道吧？然后就是能显示出版本号就 ok， 就成功。

大家好，今天呢，我们来聊一个曾经无比辉煌的技术帝国，他的名字叫 he dope， 这是一个关于他如何从一个孩子的玩具中获得灵感，建立起一个庞大的数据帝国，又为什么会在巅峰时期急转之下，最终分崩离析的股市？ 咱把时间拨回到二十一世纪初，谁能想到呢，一个孩子的玩具大象竟然启发了一项技术，而这项技术后来建立了一个全球性的数据帝国，然后又几乎是在所有人的注视下轰然倒塌。这听起来是不是有点像传奇故事，但它却是真实发生过的。 那么，这个帝国的故事到底是怎么展开的呢？咱们一步步来看。首先，我们会回到一切的起点，看看那个被数据淹没的世界到底是什么样子。 然后，我们将一起见证这头大象的诞生，以及它如何开创了属于自己的黄金时代。当然了，盛极必衰，我们也会深入分析帝国根基上那些致命的裂痕，以及外部的云巨头是如何崛起的，给了它致命一击。最后，我们会探讨一下这个陨落的帝国，又为我们今天这个世界留下了怎样一份不朽的遗产。 好了，让我们正式进入故事的第一章，一个被数据淹没的世界。这么说吧，在哈杜这个帝国崛起之前，整个互联网就像一个正在疯狂膨胀的宇宙，而我们人类手里的工具却还相当原始。 你想象一下，二零零三年那会儿，当时最顶级的个人电脑配置，也就是奔腾四的 cpu 五百一十二每升内存再加个八十 gb 的 硬盘。但同时呢，互联网上的数据量正在以种爆炸性的方式增长，像谷歌这样的公司，他们的目标可是要锁影。整个互联网处理的数据都是 p b 级别的，那可是百万 g b 啊！ 这种体量上的差距，简直就像是想用一辆小推车去搬走一整座喜马拉雅山。单台机器的能力已经彻可及体的不过用了。 面对这个几乎无解的难题，革命的火花就这样被点燃了。这就是我们故事的第二章，大象的诞生。有意思的是，它的灵感来源恰恰就是那个一手制造出这个数据难题的巨头谷歌。说起来， hotop 这个名字听着挺特别的，它到底怎么来的呢？ 其实啊，故事特别简单，也特别温馨。他的创造者道格科鼎，就是用了他儿子心爱的一个玩具黄象的名字，给这个项目命名了名一个即将改变世界的技术名字，却源源生活中的小细节，是不是挺有意思的？ 海杜堡帝国的第一个基石叫做 h d f s， 全称是海杜堡分布式文件系统，它的理念呢，可以说非常巧妙。 咱们打个比方，这就好比你有一本厚道天际的书，任何一个书家都放不下。那 h d f s 是 怎么做的呢？很简单，他把这本书啊，一页一页地拆开，然后分散地放到城北上千个普普通通的小书架上。而且为了防止某个书架不小心坏掉导致内容丢失，他还会把每一页都复印好几份，放到不同的书架上。 你看，这样一来，再大的数据啊，也能存得下，而且还特别安全。解决了怎么存，那接下来就是怎么算？ hudaop 的 第二个法宝就是 mapreduce， 它的核心思想可以说彻底颠覆了当时的想法，那就是计算移动数据不动 什么意思呢？就是说，与其费劲地把海量的数据搬到一台超级计算机上来处理，还不如把计算任务给拆分了，发到成千上万台存着数据的普通电脑上，让它们各算各的，并行共作，这一下子就把处理效率给提上去了。这也是 h、 d、 f s 和 mereduce 这两大支柱。 hadop 的 帝国可以说是迎来了它的黄金时代，一个看起来锐不可当的生态系统开始围绕着它建立起来。 你看这个时间线，嗨，杜普的崛起速度简直是坐了火箭，从二零零六年刚刚诞生到二零零八年，基本上所有你能想到的硅谷巨头 facebook、 雅虎都成了他的忠实庸钝，还围绕他贡献了像 have 和 pig 这些关键的项目。 紧接着第一家商业公司 claudia 也成立了，就这么短短几年，到二零一三年，全球财富五百强公司里超过一半都成了，还杜普帝国的臣民。这已经不单单是一项技术的成功了，更是一个开放协助的生态系统的伟大胜利。为了让你更直观的感受一下这个帝国当时有多庞大，咱们来看一个数字，四万两千， 这可不是员工数哦，这是到二零一二年的时候，仅仅雅护这一家公司，它最大的那个海杜集群里服务器的数量。你想象一下，四万两千台计算机，像一个庞大的军团一样协同工作，处理着天文数字般的数据，这就是海杜在巅峰时期的那种绝对的统治力。 但是啊，就像历史上所有伟大的帝国一样，辉煌的背后啊，往往也藏着致命的危机。 哈杜看似坚固的根基也开始出现了裂痕。哈杜堡帝国最核心的弱点可以说就写在它的基因里。在传统的哈杜堡架构中，计算和储存是死死地捆绑在同一台物理服务器上的，就像连体萤一样，你想增加储存空间？对不起，鄙视，连着计算能力一起买，这就导致了巨大的资源浪费。 而当时正在兴起的云服务呢，就彻底把它们给解绑了。储存就是储存，计算就是计算，你可以像拧水龙头一样按需使用，只为自己用的那部分费用。这种灵活性和成本上的优势，对哈杜普来说简直就是降维，打击 出了这个致命的架构问题，帝国的其他短板也一个个暴露出来了。首先，它太复杂了，普通的数据分析师根本玩不转，得要专业的扎挖工程师才行。 其次，它太僵化了，天生就是为本地数据中心设计的，根本适用不了云时代那种弹性的伸缩。而且它的核心引擎 mapreduce 说实话太慢了，对于需要实时反馈的业务来说，简直是归宿。最要命的是，维护成千上万台物理服务器的成本和人力，就像一个无底洞，每一挑都成了后来压垮帝国的稻草。 内忧还没解决，外患就来了。就在这个时候，外部的挑战者出现了，他们带来了一套全新的世界秩序，这就是第五部分云的崛起。 面对像 a w s asia 这些云巨头的强大攻势，哈杜堡帝国明显感到了寒气。二零一八年发生了一件标志性的大事，哈杜堡生态里最大的两家商业公司，也是多年的竞争对手 claudaria 和 holdenworks 竟然宣布合并了。 这可不是什么强项，联合准备打干一场，说白了更像是一种抱团取暖的防御策略，目的就是在被云服务重塑的世界里努力生存下去。 帝国最终还是瓦解了，但是它的灵魂却留了下来。在最后一部分，咱们就来看看它到底留下了什么？一个已经深深融入现代数据架构的不朽的遗产。所以， hedo 到底给我们留下了什么？它留下的不是具体的某一行代码，而是一整套颠覆性的思想， 是他第一次向世界证明，我们可以在一堆廉价的普通电脑上实现超越超级计算机的分式性计算能力，是他确立了计算向数据移动这个核心范式。直到今天，这仍然是大数据处理的黄金法则。 还有我们今天耳熟能详的数据湖架构，以及 spark hive 这些工具。甚至可以说，现在所有的云数据平台，本质上都是站在 hedoop 这个巨人的肩膀上。帝国虽然已经逝去，但它的思想早已经成为现代数据世界里像空气和水一样不可或缺的存在。哈杜的实体帝国是倒下了，但它的思想却统治了现在的世界。 这就留下一个很有意思的问题，值得我们所有人去思考，在今天的科技世界里，哪一个看起来坚不可摧的巨头，其实也正建立在一个未来某一天可能会同样崩塌的地基之上呢？

啊，接下来我们来看一下啊，雅安资源调度器哈。首先呢，大家思考一个问题，说呀，这里面有一台集群，看到吗？哎，这么多台服务器，可以说成千上万台。那首先思考第一个问题，说如何来管理这些集群资源，你看这服务器往这一放，那你怎么让他工作呀， 对吧？哎，这是一个事。还有那如何来给任务合理的分配资源？比如说我提交了一个 mr 程序，那我这个 mr 程序给谁？这里面几十万台福气呢，我到底给谁呀？ 是这样吗？哎，一个呢是你这一台服务器如何来进行统一的联动？那还有，那我把这任务提交上来之后，我具体分配到哪台机器上？ 那你要没有雅恩，那就解决不了这个事情。有了雅恩就轻而易举的搞定这些事。那首先来看雅 然呢，是一个资源调度平台，他负责为运算程序提供服务的运算资源，他告诉你是哪去运行去，对不对？相当于是一个分布式的超市系统。而 mavide 就是等运算程序，相当于运行在这个操作系统上的应用系统。应用程序。 哎，我这是一个平台，那你 mr 呢？可以在我这里面尽情的运行。我这是一个言，是吧？言。平台既负责资源的调度哎，又负责这个。让你告诉他，你这个任务在哪个节点上执行更合理。 行，这是雅恩为什么要有啊，负责集群的志愿管理和合理的志愿的一个分配。那再来，那雅恩里面他有哪些主见呢？之前咱们讲过说有瑞骚的 mang， 有 no mang， 还有 呃，这个 container， 还有 apple k 森 master， 这么射出去是这样吗？行，那下面我们再来稍微回顾一下哈。第一个雅嗯，瑞少斯 man 指他主要负责什么事儿呢？ 最开始我们入门的时候讲的，瑞少斯曼哲是整个集群资源的老大对吧？那你稍微再细一点，就是第一个事情护理处理客户端的请求。哎，你这边有客户端跟我进行请求，说我要提交一个任务，那谁来接客呢？瑞少斯曼哲 ok， 那同时他还要监控这个弄的班级运行情况，因为他是整个集群之间的老大。那你这里面任何一个小弟都得跟我汇报 监控你们的运行情况。哪一个？这个小弟资源紧张了是吧？哎，那我就把这个你的资源把你这个任务啊分给别人一点。哎，由他来控制。那再来。七、 启动和监控 app master 那比如说我提交了一个 mr 程序，这里面启动了一个 imap master， 那你启动他之后，那我负责你这个 appty max 的任务的一个监控，因为比如说你这里面有一个任务挂了对吧？哎，那我可以把你分配给其他几点 啊，我可以监控你的运行情况。再来还可以支援的分配和调度。这已经说了啊，任何一个节点支援紧张他都非常清楚。那我可以把这个紧张的任务发给这个比较闲的节点上。 好，再来。 nonoman 者 notman 者，叫单节点，就是单台。服气。资源调度了吧？他管理单个节点资源，那他还干别的事不？他还处理瑞少的 man 者发来的请求。哎，老大让他干什么？他在干什么？ 还有呢，处理这个 ipad master 发送的命令，因为我这个任务要运行的时候，他会跟他去申请资源。申请完之后，他具体的还得在 note 慢折节点上进行运行啊。那他俩之间得相互进行一个交互。 ok。 再来下面呢 app 零八折。你说这个任务的老大，你说这个注意的老大，他又负责什么事呢？首先，他要跟这个瑞少斯 man 哲申请资源 对吧？哎，那申请就一定给吗？那他得看他的支援情况哎，选择性的给他对应的支援 对吧？哎。同时呢，他还负责任务的监控和容错。他会监控着下面这几个小弟，迈巴泰斯克，李克泰斯克。那比如说他挂了，他挂了之后怎么说？这个接待已经挂了，他会跟他 申请说这个接电话了。那你再给我申请一个容器。比如说开皮到这，在这容器里面运行这个 max。 哎，他是承担这个角色啊，他可以监控下面自己的小弟的运行情况。再来 看那边，那看那边呢？就是这里面一个一个的容器，那每一个容器里面都包含着内存， cpu， 吃盘，网络。吃盘啊，网络。这个情况 相当于是一台小电脑。 ok？ 好，那这就是这个雅安的一个架构组成啊。那如果简单记的话，仍然是这是整个集群资源的老大， 单节点资源的老大。这是每一个作业任务的老大。这呢，是先用的容器对吧？好，这是演的组成。

hello 同学们，大家好，我是计算机编程指导师，如闭社方面一块有疑问或其他需求，欢迎在主页上联系技术员。今天博主跟大家分享的是大数据闭社选择题中的基于 hedup 家 jungle 的 北京旅游景点客是化分析系统。 首先，我们启动运行 headoup 加 spark， 现在博主这边简单介绍一下系统。本系统是一个基于 headoup 与 jungle 框架构建的北京旅游景点可视化分析系统，只在运用大数据技术为游客提供更为科学 直观的旅游决策支持。系统整体架构围绕数据采集、存储、处理、分析与可视化展示四个核心环节展开。 首先利用网络爬虫技术获取北京各大旅游景点的多维度数据，包括景点名称、评分、评论数、票价所在区域、具体标签及地理位置等，并将其存储于 hadup 分 布式文件系统 h d、 f、 s 中， 为后续的大规模数据处理奠定基础。在数据处理层，系统核心采用 spark 计算引擎，通过 spark s、 q、 l 对 海量景点数据进行高效的清洗、 转换和聚合分析，深入挖掘景点热度与口碑的内在联系、不同区域的消费水平特征以及景点的空间分布规律。其中系统的一大亮点是运用 kmeans 句类算法，依据景点的地理位置与票价两大关键特征 对景点进行智能分群，从而识别出市中心、高架、核心区、近郊性价比区等不同类别的旅游集群。最后，通过涨购框架搭建后端服务，将 spark 分 析得出的结构化结果以 api 形式提供给前端，前端则采用 view 结合 icarts， 将复杂的数据分析结果转化为直观的交互式图表，如热门景点排行榜、区域景点密度、地图、票价分布饼图及具类结果散点图等，让用户能够一目了然地掌握北京旅游资源的全貌，实现从数据到洞察的转化，最终达到辅助用户规划高效、 经济且个性化旅游路线的目的。系统介绍结束，然后系统界面已正在开始大数据分析， 接着完整展示真正大数据分析全过程，分析执行完成。然后下面给大家演示一下这个课题项目的主要功能。管理员登录首页 北京旅游景点 系统公告 热度与口碑分析、 消费与成本分析 数据可视化大屏 首页个人信息修改密码我的收藏 注册用户登录 系统首页修改密码个人信息用户， 北京旅游景点 北京旅游景点大屏 系统管理系统公告 系统公告分类 关于我们 系统简介 轮播图管理分享完毕，支持我记得一键三连加关注，学习不迷路，后续更精彩！

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hello 同学们，大家好，我是计算机编程指导师，如闭设方面一块有疑问或其他需求，欢迎在主页上联系技术员。 今天博主跟大家分享的是大数据闭设选择题中的基于 head dup 的 大模型岗位数据分析与可识化系统。首先，我们启动运行 head dup 加 spark， 现在博主这边简单介绍一下系统。 本系统是一个基于 hedup 的 大模型岗位数据分析与可识化系统，只在为关注人工智能领域发展 的学生和研究者提供一个全面直观的数据洞察平台。系统整体架构以 hedup 生态为核心，利用 h d、 f、 s 作为海量招聘数据的分布式存储底座， 并采用 spark 作为主要的分布式计算引擎，对数据进行高效的处理与挖掘。在技术实现上，后端采用 python 语言和栈构框架，负责构建数据处理流程和提供 api 接口。前端则基于 view js 和 i carts， 将分析结果以动态交互图表的形式呈现给用户。系统的核心功能模块包含了多个维度的分析， 首先，它能够对整体岗位市场进行宏观扫描，借势不同城市行业学历和经验要求下的岗位分布与薪资水平。其次，系统深入探究了新丑与 各项影响因素之间的关联性，例如对比不同城市、不同经验年限和不同时历背景下的平均薪资差异。再者，通过对岗位标签的文本分析， 系统生成了热门技能词云，并特别分析了高新岗位所要求的核心技能，帮助用户明确学习方向。最后，系统还从企业招聘偏好出发，分析了热门招聘企业、 不同行业及规模公司的用人要求差异，为用户的职业规划提供了多角度的数据支持。通过这一系列功能，本系统成功地将原始、杂乱的招聘数据转化为了结构化、可识化的知识，即大地降低了信息获取门槛。系统介绍结束， 然后系统界面已正在开始大数据分析，接着完整展示真正大数据分析全过程分析执行完成。然后下面给大家演示一下这个课题项目的主要功能，管理员登录 系统首页我的信息修改密码、个人信息、用户管理、用户 模型岗位数据管理模型岗位数据 企业招聘批好分析、 岗位薪酬竞争力分析 热门技能分析 数据个性化静态大屏 数据个性化动态大屏 用户登录 系统首页我的信息修改密码模型岗位数据管理 企业招聘偏好分析 市场行情分析、 岗位薪酬竞争力分析 热门技能分析 数据个性化动态打平 注册分享完毕，支持我记得一键三连加关注，学习不迷路，后续更精彩！

hello 同学们，大家好，我是计算机编程指导师，计算机必设方面有疑问或其他需求，欢迎在主页上联系 up 主。今天博主跟大家分享的是大数据必设选择题中的基于 hadop 的 全国普通高校与成人高校数据可化系统。 首先我们启动运行 head loop 加 spark， 现在博主这边简单介绍一下系统，本系统基于 python 语言开发，后端采用章购框架构建，大数据处理架构一拖于 head loop 与 spark 技术， 前端界面则通过 view 框架结合 xars 图表库实现数据可化展示。系统核心功能聚焦于全国普通高校与成人高校数据的全面剖析，利用 spark s q l 对 海量教育数据进行清洗、 转换与聚合运算，实现了对全国高等教育宏观格局的精准分析，包括各省份高校数量排名、高校类型结构占比、泛学层次及性质构成等维度的可直观展示。在深度对比层面，系统支持各省份高等教育资源的横向对比， 通过图表直观呈现不同地区高校类型构成、公民办数量差异及资源密度分布。此外，系统还特别针对高校主管单位与办学特色进行了专项分析， 揭示了中央部委直属高校的分布规律及开放大学、职工大学的地理布局，并结合关键词匹配算法，实现了对师范、医药、财经等特定专业领域院校的专题研究，为用户提供了全方位的高校数据查询与分析平台。 系统介绍结束，系统界面已正在开始大数据分析，接着完整展示真正大数据分析全过程，数据分析执行完成。现在下面给大家演示一下这个课题项目的主要功能， 管理员登录 系统首页个人信息用户管理 用户高校信息管理高校信息、 全国高校宏观分析 省份高校对比分析、 高校主管部门分析 专业领域院校分析系 统公告管理 数据可识画大 屏注册 用户登录系统首页修改密码个人信息高校信息管理 高校信息全国高校宏观分析 省份高校对比分析、 高校主管部门分析专业领域院校分析 系统公告管理系统公告数据可视化大屏。 分享完毕，感谢诸位倾心聆听，观看记得一键三连加关注，下集更精彩！

哈喽，大家好，今天我们来聊一个真正开创了大数据时代的技术 hi dope。 很多同学可能听说过他，知道他很经典，但不清楚他到底是怎么火起来的，后来又为什么慢慢淡出主流。 今天我们就完整讲一遍从 hi dope 的 兴起、巅峰到逐渐被替代的全过程。最早在互联网初期，数据量其实很小，一个普通数据库，一台服务器就能全部搞定。但到了两千年以后， 网页数量暴增，用户日制也逐渐增加，图片、视频也越来越多，数据大到一台机器根本存不下，算不动。传统的办法就是买更贵、更强的小型机、大型机，但成本高，到公司根本扛不住。就在这个时候， hi dope 出现了，它的思路非常简单，却彻底改变了整个行业， 就是用一堆价格较低且普通的电脑拼在一起，当成一台超级计算机来用。 hi dope 最核心的有三大组建，第一个是 h、 d、 f、 s， 负责分布式存储，把一个超大文件切成很多小块儿，存在不同机器上，既安全又能存得下海量数据。第二个是 mapreduce， 负责分布式计算，不是把数据拉到计算节点，而是把计算逻辑发给数据所在的机器，大大提高效率。第三个是 er， 负责资源调度、管理内存、 c、 p、 u， 让多个任务同时跑。靠着这套架构， hedu 解决了人类历史上第一次面对的海量数据难题。 在很长一段时间里， high dope 就是 大数据的代名词，谷歌、百度、阿里、腾讯。只要是玩大数据，就一定离不开 high dope， 他 几乎垄断了整个大数据市场，生态越来越大，周边组建越来越多，形成了一个庞大的体系。可以说，没有 high dope， 就 没有后来的大数据行业。 他证明了一件事，普通的机器也能搞定超大规模数据。那么这么厉害的 high dope 为什么后来会慢慢走向没落呢？其实并不是他做错了什么，而是时代需求变了，技术也迭代了。 第一个原因，实时性需求爆发。 hudp 天生是为离线批量计算设计的，适合晚上跑任务，白天出结果。但后来直播推荐、风控、订单监控，全都要求立刻算，立刻出结果。 hudp 的 速度太慢，跟不上这些实时需求，于是 spark、 flink 这类更快的引擎开始替代它。 第二个原因，云计算的普及。嗨豆可是为自建机房、自建集群设计的，安装配置、运维极其复杂，门槛非常高。而云时代到来后，云上直接提供对象存储，实时树苍产性计算，开箱即用，按需付费，不用自己维护一整套复杂集群，企业不想再养一个庞大的运维团队去维护海 洞。第三个原因，架构太重，组建太复杂。嗨豆生态越来越大，组建多，版本多，兼容性差，问题难排查， 小公司玩不转，大公司维护成本也越来越高。而新一代技术更清亮、更专一，存储是存储，计算是计算架构更简单高效。第四个原因，存储和计算分离，架构成为主流。 hudp 是 存储和计算强绑定的，不存储必须扩，计算很不灵活。现在主流架构都是存算分离， 存储扩存储，计算扩，计算成本更低，弹性更强，这也让 hudp 的 传统优势越来越弱，所以大家会发现，最近几年面试很少在重点问 hudp 底层原理， 公司也很少从零搭建嗨豆库集群。我们可以这样总结，嗨豆库的兴起是因为它解决了海量数据存不下算不动的问题。而嗨豆库的没落，是因为实时性需求更高，云平台更方便，新技术更简单高效。 直到今天，很多老系统里还在跑嗨豆库，其实它并没有彻底消失，它只是完成了历史的使命，把接力棒交给了下一代技术。 我们要知道，开 dope 是 大数据的奠基人，但现在已经不是未来的主流方向了。最后留给大家一个小问题，你觉得下一代大数据架构最核心的特点会是什么呢？欢迎在评论区留下你的想法。今天的分享就到这里了，我们明天不见不散，拜拜！

那么我们知道了雅安的一个架构的基本的一个组成，那我们再看看雅安是如何工作的呢？我们通过一个图啊，来去 啊给大家说明一下上面这些理论呢，咱们就不一个读了，这个理论特别多，通过这个图呢，咱们把它研究明明之后，原理运行清楚，那这个上面东西啊自己自然就会了。首先呢我们还是看跟整个 在，也就是雅安在整个这个迈普瑞丢斯过程当中，或者是整个你哈杜波当中，他处于的位置， 核桃功能在在这个地方是如何体现的？首先呢，我们还是以提交一个作业为主，咱们知道一个 m r 乘以 m i m r 程序是由一个客户端来提交，对不对？那一个客户端提交的时候，我们写这个代码的时候，有一句话叫照破啊， white 啊，否 copy 也就什么呢？提交，其实这句话执行完 之后，整个过程执行完，最终，也就是他执行完最终要干什么呢？他要干一这么一个事，他要向雅安升行个叫雅安专呢，也就是一个雅安的运行县城，那雅安运行县城他要干什么事呢？他提交客户端到几点的时候，他不是一下子就提交到咱们的计算机节点，他要经过谁呢？ 首先呢向您的 resource manager 啊，这边是客户端啊，这是 resource manager， 先进行一个申请，申请什么呢？说呀，我要申请一个，我要执行一个，额，不太深，执行一个程序，那执行程序的时候呢，我就需要用资源。好，那么这个瑞 sales manager 怎么办呢？ 他会给他进行一个相关的反馈。什么意思啊？说你申请过来了，那好，我发现啊，我这些资源啊现在也够用，现在也可以，那我就给你怎么样？告诉你你这个程序提交到 哪个路径上啊？就是说你提交这个程序在集区上给你个路径以及给你分配一个什么呢？我爱神 id， 也就是你的应用 id， 这样的话我这边是不是我的客户端就接受到这些请求答应的一些相关信息之后怎么办呢？我就开始准备。 准备什么呢？准备我要提交的东西啊，咱们还记得圆码跟踪的时候一般会提交什么呀？在真正作业提交之前是不是要准备切片信息啊？还要准备谁吗？哎，照顾查码啊，还有个你要提交的程序的加包。那咱们看一下 你给你提交路径我我准备的这些信息都有什么用呢？是这样的切片信息呀，会跟会为我的瑞少森迈尼之分配你的资源呐。什么资源呐？做一个准备，我们有多少个切片， 是不是就要执行多少个什么迈克泰斯卡。所以说这个切片信息只用那赵破叉毛是里面是放的什么了？当时我们看的时候其实放的是一些基础的信息的配置，也就说属性的一些信息配置，那这个呢，他会根据这个普通配置拿来给你提供相关的东西。那这个加包呢？就是你当时的啊，写的 这个什么呢？麦克瑞丢斯的相关的一个程序。好，那所以说呢，在这块准备好啊，提交生生，也就是提交之啥呢？生成一些文件。这个呢，咱们正常来说都是在什么集群模式去做提交，咱们现在学习阶段很多都是在本地模式啊，所以说呢，我们也要记住有本地模式，还有什么呢？ 集群模式，集群模式啊，一般就会把下包给提交上，那这是咱们说，哎，第四步，提交之前我要准备好，那我准备好了，这些东西是不是怎么样呢？我就会把资源啊，我就提交到你这个， 是吧？瑞萨斯麦尼是什么？那瑞萨斯麦尼是怎么办呢？根据你提交过来的信息，第一个现在我给你分配好资源，那你对于你这个作业来说，我是不是要分配一个什么 mrapp 麦斯的，也就是 迈克瑞瑞斯的，额，不太深啊，马尔斯的来管理整个这个作业的一个老大呀。好，这样的话给他进行创建这么一个资源管理的大老大，那这个资源管理的老大，那他要做哪些事呢？ 他将用户的请求信息变成一个什么呢？太死格变成一个任务，那这个任务在你这个瑞萨特麦尼日就来提交到他了，那瑞萨麦尼日怎么管理呢？首先是这样的， 瑞萨上的麦，就这样看到你的任务来了，那我问大家，咱们现在使用哈杜婆做一个大数据分析的时候，是不是在企业工作当中会有多个 个人在使用啊？那是不是又有多个客户端呢？现在咱们一个人使用的时候，这是一个客户端对不对？那别人是不是还得在这个边，是不是也会有其他客户端呢？那其他客户端也会提交什么作业？那同理，那是不是有多个？有多个，那你这么多人同时提交这个任务，或者是作业来到我这，我应该做一个调度啊， 那所以说呢，你提交过来这个泰斯卡，他首先给做个调度，什么调度呢？他把他会把你这个作业放到一个叫什么呢？哎， 作业对列当中，或者是咱们称为调度作业啊，这么对列当中，这个这个默认呢？在哈杜甫当中，咱们说的是阿帕奇啊，这个哈杜甫当中他默认的使用是容量 调度器，所以说放到这，然后呢给你按照相关的调度算法给你进行调度。好，那这块呢，咱们就把这块 说明就可以了，然后再往下他做什么事呢？哎，如果这块都轮到你了，这个作业，哎，已经轮到我了，轮到我是不是就开始要真正的领任务啊？运行啊，那这个领任务是首先呢是某个节点，他会 瑞少孙满意知识，会根据当前计算机的服务器的节点的情况。怎么办呢？分配一台给你，怎么样？领任务一般怎么分配呢？正常来说呀， 你在哪台接点上资源够用，在哪台接点提交，正常就分配在哪些接点好，那这块呢，就有一步叫领任务，这个领任务呢就是谁呢？哎，就是你的某一个 note 埋腻纸，那他领到任务他要做哪些事呢？ 他领完这个任务，根据你提交的信息，他第一个阶段迈克瑞就死，第一个阶段干什么事啊？第一个阶段是要做迈克阶段，那我跟你 提交的信息，首先呢，第一步我先这样去创建一个容器，这容器里边就包含了管理谁的，哎，卖死卖，也就是 阿普莱斯克神骂死他的这个整个资源老大吧，我得先给他分配一个运行的一个地方，然后呢这个骂死他，阿普莱神骂死他，哎呦，就阿普莱神骂死他这个资源老大，这个任务的老大，他会干什么呢？根据你 mipe 瑞流斯的执行，先第一个阶段， mip， 那外婆呢？我来根据你的切片信息发现呐，假如说你需要两个有两个切片，那我对这其中几个啊， 几个服务器来进行一个运行啊，或者是我得启动几个迈泊太子，干啊，启动两个，那启动两个之后啊，他会怎么样呢？再次向谁啊？向你的资源去申请资源呐，我得需要两个迈步太子， 所以说呢，他会怎么样呢？来把你这个切片信息，根据切片信息，然后申请迈巴泰哥哥的容器，然后询问谁啊？瑞萨特曼尼，那瑞萨特曼尼是这时候在怎么样呢？哎，根据当前的集群的资源情况，比如说给你分配两个啊节点， 咱们两个节点呢，这两个节点就领取什么领取任务，领取你这个迈步赛，这个任务领取任务的同时还是以在容器的形式创建，那怎么办呢？我在创建两个容器，这个呢，大家不要 这个有个注意点。不不不，要以为啊，什么呢，我有几个迈派太子，我就启动几个节点，也许啊，这两个迈派太太次啊，我都会放在一个什么呢节点上去算啊，节点上去做一个运行都可以， 但是呢，咱们在这个讲的过程当中啊，我就以两个为主啊，就是这样的话，大家好理解，所以说呢，我换了两个， 那么领到任务之后，他创建了容器，然后在这上面会生成一个叫雅安那么颤的，也就是雅安的一个什么呢 子的，类似县城子，县城或者要子孩子。那创建完之后，他是不是就开始迈克泰斯克进行运行了？咱们知道迈克阶段会做什么事啊？运行完之后啊，是不是得写数据啊？这其实要写数据的时候，其实是有分区的，比如说零 零号分区，一号分区啊，都可以啊，如果有分区呢？写到零号分区，一号分区啊，这有分区过程，然后这个时候他运行完了，如果他运行完会怎么样呢？如果运行完之后啊，他就会相当于啊， 他领到任务啊。月薪完之后，是不是下一步应该干什么？下一步啊，谁能知道他月薪完呢？是不是你的额不来神骂死他，他知道月薪完之后，那么 还得干什么事？到下个阶段是瑞六四阶段了吧，那瑞六四阶段这个时候还得根据你的这个作业的基本的信息啊，你提交的配置信息， 比如说我设置了两个瑞迪斯，那设置两个瑞迪斯，我是不是还得需要两个瑞迪斯的一个运行地方？还是先上谁啊？还得向你这个 资源瑞萨特白女子老大去干个什么事呢？申请 radio type 的一些资源情况。所以说呀，在这一步，也就是说麦克这块啊，领取任务运行完之后啊，他会怎么样呢？再一次申请，也就是谁来申请呢？这个时候由啊 opa 雷神骂死他来帮助申请啊。申请完之后啊， 开始进行一个啥呀，进行分配资源啊，又跟你比如说分配两个节点，然后呢，这两个怎么样呢？这两个节点运行到瑞德斯阶段，是不是 像迈巴泰特约或获取，比如说你有俩分区，拉自己，拉自己分区的数据，然后进行一个运行过程啊？那这里边呢，他也会创建个雅安的一个子县城啊，在瑞洲赛车。 那么瑞迪泰斯科整个运行完之后，那下个月是不是马上就要结束了？他正常来说写出啊，瑞迪泰斯科运行完之后应该什么呢？向你 sdfs 啊，写出一个相关的汇总结果，对吧？汇总完结果啊之后，然后这个时候怎么办呢？说赵破运行完之后， m r， 也就是，也就是阿婆太深，骂死他。会向谁申请一个注销自己呢？像你这个资源老大，我这个整个任务运行完了，我得把自己注销，那注销自己呢？ 注销完自己，将状态啊改为最终的费力使，然后释放相关的刚才的这些资源容器。那这样的话，你的资源又回 到谁的？又回到我瑞少的麦尼之上了，那这样的话又可以进行下一次有客户端来提交，我再走这么一遍。好，那这个呢，就是整个一个什么运行过程？整个运行过程啊，其实就是刚才咱们讲的，首先呢，跟咱们这个迈普瑞杜斯，也就是你写的程序走的流程是一样的 啊，也就客户端提交，提交之前先申请申请呢啊，告诉你的地方，告诉完地方了之后呢，这里面还有一些小细节啊，然后，然后呢，再根据你获取到的地方，然后把信息准备好，再 重新提交上去。提交上去之后怎么办呢？然后申请给你分配一个什么呢？哎，你这个作业的老大，作业老大呢，在根据相应的一个情况开始，怎么样再向他申请一个太子哥，然后排好队，排好队之后，哎，没问题了，轮到你，然后给你这个资源领任务，领完任务之后啊，其 是这里边呢，领取到任务再给你分配到啊，相应的一个节点上，其实申请到相应节点上，这里边还有一些相关的东西啊，这里面有个步骤，叫啥步骤呢？你申请完之后啊，其实这个作业老大会怎么样将你这些基本信息会下掉到当前的这个本地服务器上啊，然后呢他们再去运行， 这样的话，运行完之后是不是再怎么办呢？哎，就到再申请瑞迪泰斯科德这么一个啥呀？啊？资源，然后瑞迪泰斯科德运行完之后怎么办呢？ 提交销毁申请自己，然后呢把整个什么所有资源进行个释放好，这是一个基本的运行流程，把这个运行流程呢，我们大概理解和了解就可以，因为这里边呢还有一个地方没有提到，什么没地方没有提到呢？那 hdfs 我还没有加入进来，对不对？那 是 dtf， 是跟他们有什么关系呢？其实 ledf 是在哪个阶段用上的？第一个，你网上提交数据之前是不是在这个存储？那你瑞丢太子哥啊，进行写入的时候是不是也得往出写啊？那写在什么位置，在哪个位置进行一个什么呢？哎，读写， 其实这里边也有雅安的参与，比如说我最终写数据，我往哪个地方写，是不是还是雅安给来分配啊？比如说你写到哪个节点上这些数据，哦，所以说这里面还有个配合，好，咱们刚才把这个基本的一个运行流程刷了。

hello， 大家好，我是计算机闭社指导师，计算机闭社方面有疑问或其他需求，欢迎在主页上联系技术员，现在下面给大家演示一下这个课题。项目的主要功能，注册管理员登录 系统首页用户管理、用户 二氧化碳数据管理、二氧化碳数据 浓度变化模式分析、 浓度极值域值分析、 浓度周期异常分析、 数据可视化大屏。 用户登录系统首页修改密码、个人信息二氧化碳数据管理、 浓度变化模式分析、 浓度极值域值分析、浓度周期异常分 析、浓度持续趋势分析。 数据可视化大屏。 今天博主跟大家分享的是大数据必设选择题中的基于 hedup 的 全球二氧化碳数据可视化分析系统。首先我们启动运行 hedup 加 spark， 现在博主这边简单介绍一下系统，本系统采用拍丧语言进行开发，后端框架选用瞻构，结合 hi dob 与 spark 构建了高效的大数据处理架构，指在对全球二氧化碳数据进行全方位的深度分析。 在底层存储层面，系统利用 h d、 f、 s 分 布式文件系统存储海量的历史监测数据，确保了数据的高可能性与扩展性。在计算层面，核心业务逻辑依靠 spark 计算引擎， 配合 spark s、 q、 l 与 pandas 库，实现了对数据的高效清洗、聚合与特征提取。 系统功能模块规划清晰，主要包含了时间序列趋势分析，即指与预值分析、变化率与波动模式分析以及周期性与异常事件分析四大板块具体功能，实现了年度 q 二浓度趋势计算、 季节性波动周期识别、临界预值、突破预警、阅读变化率对比以及基于复理页变换的周期性强度分析等。前端界面则通过 view 框架结合 x 二四格式化库， 将复杂的分析结果以折现图、柱状图、雷达图等多种图表形式直观呈现，实现了从原始数据导入到可视化成果展示的完整闭环，为用户提供了一个操作便捷、分析深入的数据分析平台。系统介绍结束， 系统界面已正在开始大数据分析，接着完整展示真正大数据分析全过程。 数据分析执行完成，分享完毕。感谢大家抽出时间观看， 支持我记得一键三连加关注，感谢支持！

hello， 大家好，我是计算机闭社指导师，计算机闭社方面有疑问或其他需求，欢迎在主页上联系 up 主，下面给大家演示一下这个课题。项目的主要功能，管理员登录 系统首页我的信息修改密码个人信息 系统管理系统介绍 市场趋势分析、 引人价值分析、 电影类型分析、 电影属性分析、 口碑关联分析、 数据可视化大屏、 动态大屏、 静态大屏。 今天博主跟大家分享的是大数据必设选择题中的基于 hedup 的 猫眼电影票房数据可适化分析系统。首先我们启动运行 hedup 加 spark， 现在博主这边简单介绍一下系统，本系统是一个围绕基于 hedup 的 猫眼电影票房 数据可识化分析系统构建的综合性大数据分析平台。在技术架构上，系统采用 h d f s 作为海量电影票房数据的分布式存储基础， 确保了数据的可信和可扩展性。核心的数据处理与分析任务由 apache spark 承担，利用其内存计算能力和 spark s q l 引擎，对存储在 h d f s 上的 c s v 格式数据集进行高效的清洗、转换、聚合与关联查询。 后端服务采用拍丧语言的栈构框架，负责接收前端请求，调用 spark 分 析任务，并将处理结果以 api 形式返回。前端界面则基于 view js 和 element ui 构建， 通过 x 二四图标库将 spark 分 析出的数据结果进行动态直观的可量化呈现。系统功能包含了从宏观的每日、每周票房趋势，到微观的电影类型、制片地区、导演、演员票房贡献，再到探索性的评分与票房 相关性分析等共计十五个维度，只在构建一个功能完备、技术先进、交互友好的电影市场数据分析工具。系统介绍结束，系统界面已正在开始大数据分析， 接着完整展示真正大数据分析全过程。数据分析执行完成，分享完毕。感谢大家抽出时间观看 支持，我记得一键三连加关注，感谢支持！

哈喽，同学们大家好，我是计算机编程指导师，如闭设方面一块有疑问或其他需求，欢迎在主页上联系技术员。 今天博主跟大家分享的是大数据闭设选择题中的基于 head loop 加 jungle 的 杆抖数据格式化分析系统。首先我们启动运行 head loop 加 spark， 现在博主这边简单介绍一下系统。 本系统是一个基于 hedup 与 cloud 框架构建的干豆数据可适化分析系统，指在应对现代农业研究中产生的海量数据处理挑战。系统整体采用大数据技术架构，后端利用 hedup 的 h、 d、 f、 s 进行分布式存储， 并通过 spark 计算引擎对干斗数据集进行高效并行化的深度分析与挖掘。开发语言选用 python 结合章购框架快速构建文件的 web 后端服务，为前端提供标准化的 api 接口。 前端则采用 view 与 element ui 构建用户界面，并借助 ecards 强大的图标渲染能力，将复杂的数据分析结果以直观的雷达图、柱状图、散点图等形式呈现给用户。系统核心功能包含了豆类品种特征分析、 几何形态特征分析、形状质量评价、特征分布统计以及综合对比排名等多个维度， 能够对干豆的面积、周长、长宽比、圆度、紧凑度等食欲项关键指标进行全面统计与可视化展示，为农业科研人员、品种选育专家以及农产品质量检测人员提供一个集数据处理、智能分析与可视化展示于一体的综合性解决方案， 从而提升干抖研究的科学信与决策效率。系统介绍结束，然后系统界面已正在开始大数据分析，接着完整展示真正大数据分析全过程分析执行完成。 然后下面给大家演示一下这个课题项目的主要功能，管理员登录系统首页用户中心，修改密码、个人信息用户管理， 干豆数据管理， 多维综合排名分 析、数据大屏可识化。 用户登录 系统首页用户中心，修改密码个人信息干豆数据管理， 多维综合排名分析、 数据质量分不分析、 核心特征分分析、 几何形态特征分析、 总体形状质量分析、 生产品种特征分析。 数据可视化。大屏 分享完毕， 支持我记得一键三连加关注， 学习不迷路，后续更精彩！

let's rewind to the days before the world turned digital back then minuscule amounts of data were generated at a relatively sluggish pace all the data was mostly documents and in the form of rows and columns storing or processing this data wasn't much trouble as a single storage unit in processor combination would do the job but as years passed by the internet took the world by storm giving rise to tons of data generated in a multitude of forms and formats every micro second semi structured and unstructured data was available now in the form of emails， images， audio and video to name a few all this data became collectively known as big data although fascinating it became nearly impossible to handle this big data and a storage unit processor combination was obviously not enough so what was the solution， multiple storage units and processors were undoubtedly the need of the hour this concept was incorporated in the framework of hadu that could store and process vast amounts of any data efficiently using a cluster of commodity hardware padup consisted of three components that were specifically designed to work on big data in order to capitalize on data the first step is storing it the first component of hadoop is at storage unit， the hadoop distributed file system or hdfs storing massive data on one computer is unfeasible hence data is distributed amongst many computers and stored in blocks so if you have six hundred megabytes of data to be stored hdfs splits the data into multiple blocks of data that are then one stored on several data nodes in the cluster one hundred and twenty eight megabytes is the default size of each block hence six hundred megabytes will be split into four blocks a， b， c and d of one hundred and twenty eight megabytes each and the remaining eighty eight megabytes in the last block e， so now you might be wondering what if one data node crashes do we lose that specific piece of data well， no， that's the beauty of hdfs hdfs makes copies of the data and stores it across multiple systems for example when blockay is created it is replicated with a replication factor of three and stored on different data notes this is termed the replication method by doing so data is not lost at any cost even if one data note crashes making hdfs fault tolerant after storing the data successfully it needs to be processed this is where the second component of a dupe map reduce comes into play in the traditional data processing method， entire data would be processed on a single machine having a single processor this consumed time and was inefficient especially when processing large volumes of a variety of data to overcome this map reduce splits data into parts and processes each of them separately on different data notes the individual results are then aggregated to give the final output let's try to count the number of occurrences of words taking this example first the input is flit into five separate parts based on full stops the next step is the mapper phase where the occurrence of each which word is counted and allocated a number after that depending on the words similar words are shuffled sorted and grouped following which in the reducer phase all the grouped words are given account finally the output is displayed by aggregating the results all this is done by writing a simple program similarly map produced processes each part of big data individually and then sums the result at the end this improves load， balancing and saves a considerable amount of time now that we have our map produced job ready it is time for us to run it on the hadoop cluster this is done with the help of a set of resources such as ram， network， bandwidth and cpu multiple jobs are run on to dupe simultaneously and each of them need some resources to complete the tasks successfully to efficiently manage these resources we have the third component of hadu， which is yarn yet another resource negotiator or yarn consists of a resource manager， node manager， application， master and containers the resource manager assigns resources， node managers handle the nodes and monitor the resource usage in the node， the containers hold a collection of physical resources suppose we want to process the map produced job we had created first the application master requests the container from the node manager once the node manager gets the resources it sends them to the resource manager this way yarn processes， job requests and manages cluster resources in hidu in addition to these components hadoop also has various big data tools and frameworks dedicated to managing processing and analyzing data the hydup ecosystem comprises several other components like hive pig， apache spark flum and scoop to name a few the hydup ecosystem works together on big data management so here's a question for you what is the advantage of the three x replication schema in hdfs a supports parallel processing b faster data analysis c ensures fault tolerance d manages cluster resources hidub has proved to be a game changer for businesses from startups and big giants like facebook， ibm， ebay and amazon there are several applications of hidu like data warehousing recommendation systems， fraud， detection and so on。