qu'est-ce que Hadoop

Erreurs Java : erreurs Hadoop, comment les gérer et les éviter Lorsque vous utilisez Hadoop pour traiter des données volumineuses, vous rencontrez souvent des erreurs d'exception Java, qui peuvent affecter l'exécution des tâches et provoquer l'échec du traitement des données. Cet article présentera quelques erreurs Hadoop courantes et fournira des moyens de les gérer et de les éviter. Java.lang.OutOfMemoryErrorOutOfMemoryError est une erreur provoquée par une mémoire insuffisante de la machine virtuelle Java. Quand Hadoop est

Préparation du logiciel J'utilise une machine virtuelle avec CentOS-6.6, avec le nom de nom d'hôte. Reportez-vous aux étapes pour installer une machine virtuelle Linux dans Windows, j'ai installé JDK dans cette machine virtuelle, reportez-vous au guide pour installer JDK dans Linux. De plus, la machine virtuelle est configurée avec une connexion sans clé elle-même, et les paramètres de configuration de connexion sans clé entre chaque machine virtuelle sont référencés. L'adresse de téléchargement du package d'installation de Hadoop est: https://mirrors.aliyun.com/apache/hadoop/common/. J'utilise la version Hadoop 2.6.5. Téléchargez le package d'installation de Hadoop sur le serveur et dézip [root @ repo ~] #tarzxv

Alors que la quantité de données continue d’augmenter, les méthodes traditionnelles de traitement des données ne peuvent plus relever les défis posés par l’ère du Big Data. Hadoop est un cadre informatique distribué open source qui résout le problème de goulot d'étranglement des performances causé par les serveurs à nœud unique dans le traitement du Big Data grâce au stockage distribué et au traitement de grandes quantités de données. PHP est un langage de script largement utilisé dans le développement Web et présente les avantages d'un développement rapide et d'une maintenance facile. Cet article explique comment utiliser PHP et Hadoop pour le traitement du Big Data. Qu'est-ce que HadoopHadoop ?

Pile technologique Java Big Data : Comprendre l'application de Java dans le domaine du Big Data, comme Hadoop, Spark, Kafka, etc. Alors que la quantité de données continue d'augmenter, la technologie Big Data est devenue un sujet brûlant à l'ère d'Internet d'aujourd'hui. Dans le domaine du big data, on entend souvent les noms de Hadoop, Spark, Kafka et d’autres technologies. Ces technologies jouent un rôle essentiel et Java, en tant que langage de programmation largement utilisé, joue également un rôle majeur dans le domaine du Big Data. Cet article se concentrera sur l'application de Java en général

1 : Installez JDK1. Exécutez la commande suivante pour télécharger le package d'installation de JDK1.8. wget--no-check-certificatehttps://repo.huaweicloud.com/java/jdk/8u151-b12/jdk-8u151-linux-x64.tar.gz2 Exécutez la commande suivante pour décompresser le package d'installation JDK1.8 téléchargé. . tar-zxvfjdk-8u151-linux-x64.tar.gz3 Déplacez et renommez le package JDK. mvjdk1.8.0_151//usr/java84. Configurez les variables d'environnement Java. écho'

Avec l'avènement de l'ère du Big Data, le traitement et le stockage des données sont devenus de plus en plus importants, et la gestion et l'analyse efficaces de grandes quantités de données sont devenues un défi pour les entreprises. Hadoop et HBase, deux projets de la Fondation Apache, proposent une solution de stockage et d'analyse du Big Data. Cet article explique comment utiliser Hadoop et HBase dans Beego pour le stockage et les requêtes Big Data. 1. Introduction à Hadoop et HBase Hadoop est un système informatique et de stockage distribué open source qui peut

Alors que la quantité de données continue d’augmenter, le traitement des données à grande échelle est devenu un problème auquel les entreprises doivent faire face et résoudre. Les bases de données relationnelles traditionnelles ne peuvent plus répondre à cette demande pour le stockage et l'analyse de données à grande échelle, les plateformes informatiques distribuées telles que Hadoop, Spark et Flink sont devenues les meilleurs choix. Dans le processus de sélection des outils de traitement de données, PHP devient de plus en plus populaire parmi les développeurs en tant que langage facile à développer et à maintenir. Dans cet article, nous explorerons comment exploiter PHP pour le traitement de données à grande échelle et comment

La raison principale de l'intégration des bases de données Oracle avec Hadoop est de tirer parti des puissantes capacités de gestion des données et de transaction d'Oracle, ainsi que des capacités de stockage et d'analyse de données à grande échelle de Hadoop. Les méthodes d'intégration comprennent: 1. Exporter les données d'OracleBigDataconnector à Hadoop; 2. Utilisez Apachesqoop pour la transmission des données; 3. Lisez les données Hadoop directement via la fonction de table externe d'Oracle; 4. Utilisez OracleGoldEngate pour obtenir la synchronisation des données.