下面我们将以一个实际示例展示图 2 的架构。请注意，我们的示例仅展示了使用表函数访问 Hadoop 中存储的数据的一个模板实现。显然可能存在其他的甚至可能更好的实现。 下图是图 2 中原始示意图在技术上更准确、更具体的展示，解释了我们要在何处、如何使用 后文给出的部分实际代码： 图 3. 启动 Mapper 作业并检索数据 第 1 步是确定由谁作为查 Java Mapper 脚本 我们为本例编写了在 Hadoop 集群上执行的一个简单的 mapper 进程。实际上当然存在许多更 加完善的 mapper。这个 mapper 将一个字符串转为两个数字，并按照逐行的方式将其提供给 队列。 // Simplified mapper example for Hadoop cluster import java.sql.*; //import

人工智能资料下载，可百度访问：尚硅谷官网 总数=3），就可以得到原始数据。每个单元的大小是 1024k=1024*1024=1048576。 RS-10-4-1024k：使用 RS 编码，每 10 个数据单元（cell），生成 4 个校验单元，共 14 个单元，也就是说：这 14 个单元中，只要有任意的 10 个单元存在（不管是数据单元还是校 验单元，只要总数=10），就可以得到原始数据。每个单元的大小是 1024 RS-6-3-1024k：使用 RS 编码，每 6 个数据单元，生成 3 个校验单元，共 9 个单元，也 就是说：这 9 个单元中，只要有任意的 6 个单元存在（不管是数据单元还是校验单元，只要 总数=6），就可以得到原始数据。每个单元的大小是 1024k=1024*1024=1048576。 RS-LEGACY-6-3-1024k：策略和上面的 RS-6-3-1024k 一样，只是编码的算法用的是 rs- legacy。 编码（速度比 RS 编码快），每 2 个数据单元，生成 1 个校 验单元，共 3 个单元，也就是说：这 3 个单元中，只要有任意的 2 个单元存在（不管是数据 单元还是校验单元，只要总数= 2），就可以得到原始数据。每个单元的大小是 1024k=1024*1024=1048576。 5.1.2 纠删码案例实操 纠删码策略是给具体一个路径设置。所有往此路径下存储的文件，都会执行此策略。 默认只开启对

Cutting儿子的玩具大象 Hadoop的logo 1.3 Hadoop 三大发行版本（了解） Hadoop 三大发行版本：Apache、Cloudera、Hortonworks。 Apache 版本最原始（最基础）的版本，对于入门学习最好。2006 Cloudera 内部集成了很多大数据框架，对应产品 CDH。2008 Hortonworks 文档较好，对应产品 HDP。2011 Hortonworks atguigu@hadoop103:/opt/module/hadoop-3.1.3/ 3）xsync 集群分发脚本 （1）需求：循环复制文件到所有节点的相同目录下 （2）需求分析： （a）rsync 命令原始拷贝： rsync -av /opt/module atguigu@hadoop103:/opt/ （b）期望脚本： xsync 要同步的文件名称 （c）期望脚本

– 一种新的数据类型，专门用于处理大数据. – 用于处理数据规模超过单个机器或群集的内存承载能力的数据集合 ▪ 使用方式等同于MATLAB 数组(array) – 支持数据类型包括数值型、字符串、时间类型、表等… – 支持众多基本的数学函数、统计函数、索引函数等. – 支持机器学习算法包括分类、聚类和回归 7 tall array Single Machine Memory