Hadoop大数据技术原理与应用大数据概述定义特征大量，多样，高速，价值研究意义应用场景医疗，金融，零售Hadoop概述历史优势扩容能力强，成本低，高效率，可靠性，高容错Hadoop生态分布式存储系统（

文章目录说明HBase的实现原理HBase功能组件表和RegionRegion的定位说明本文参考自林子雨老师的《大数据技术原理与应用(第三版)》教材内容，仅供学习和交流HBase的实现原理HBase功能组件

第五章NoSQL数据库NoSQL（NotOnlySQL）是指非关系型数据库，它的出现是为了解决关系型数据库在某些场景下的不足。NoSQL数据库相对于传统的关系型数据库，具有更高的可扩展性、更好的性能、更灵活的数据模型以及更低的成本等优势。在传统的关系型数据库中，数据被存储在严格的表结构中，这样的结构导致关系型数据库在处理大规模数据、高并发访问等场景时，面临很大的挑战。NoSQL数据库则采用了更加灵

BigTable一Hbase简介二HBase访问接口简介三行式&列式存储四HBase数据模型4.1HBase列族数据模型4.2数据模型的相关概念4.3数据坐标五概念&物理视图说明本文参考自林子雨老师的大数据技术原理与应用

文章目录前言一、大数据概述前言大数据导论期末考试内容以林子雨老师的《大数据技术原理与应用》为主，这里整理一下林子雨老师慕课上的习题的知识点，帮助和大家进行复习。

一、1、数据产生方式大致经历了3个阶段：运营式系统阶段、用户原创内容阶段、感知式系统阶段。2、大数据的特点:数据量大（volume）、数据类型繁多（variety）、处理速度快（velocity）、价值密度低（value）；4V+1C（C：复杂度complexity）。3、云计算的特点：超大规模、虚拟化、高可靠性、通用性、高可伸缩性、按需服务、极其廉价。4、科学研究方面经历的4种范式：实验、理论、

大数据技术原理与应用第三版林子雨期末复习（四）Hive概念数据仓库层次传统数据仓库面临的挑战Hive简介Hive与传统数据库对比概念Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具。

大数据技术原理与应用第三版林子雨期末复习（五）第十章SPARK简介spark特点spark与Hadoop对比Hadoop缺点spark优点RDDRDD概念RDD间存在依赖关系分为宽依赖与窄依赖RDD的两种常用操作简介

大数据技术原理与应用第三版林子雨期末复习（二）HadoopHDFSHBaseHadoop生态系统HDFSHDFS结构块NameNode与SecondNameNode与DataNode数据冗余存储HDFS

大数据技术原理与应用期末复习（林子雨）Hadoop的特性HBase编程实践NoSQL的四大类型键值数据库优点：缺点：列族数据库优点：缺点：文档数据库优点：缺点：图数据库优点：缺点：NoSQL的三大基石CAP

目录1.第一章大数据概述：（一）三次信息化浪潮（二）人类社会数据产生方式的3个阶段（三）大数据的3个发展阶段（四）大数据4V概念（五）数据存储单位之间的换算关系（六）大数据对科学研究的影响（七）大数据对思维方式的影响（八）大数据技术的不同层面及其功能（九）大数据计算模式及其代表产品（十）大数据产业的6个层次（十一）大数据与云计算、物联网（十二）物联网体系架构（十三）大数据与云计算、物联网的关系第二

Hadoop学习过程中的一些笔记参考书籍《Hadoop大数据技术原理与应用》清华大学出版社黑马程序员/编著1.什么是大数据？大数据的四个特征是什么？

大数据技术原理与应用学习笔记（八）本系列历史文章Hadoop再探讨Hadoop的优化与发展Hadoop1.0到Hadoop2.0不断完善的Hadoop生态系统HDFS2.0新特性HDFSHA（高可用性）

参考：课程教学（林子雨老师）程序羊大数据学习路线HDFS入门Hbase入门NoSql入门文章目录一、大数据概述1.1大数据时代1.2大数据的概念和影响1.3大数据的应用1.4大数据的关键技术1.5大数据,物联网和云计算1.5.1云计算1.5.2物联网检测题二、大数据处理架构Hadoop2.1hello，Hadoop2.1.1Hadoop简介2.1.2ApacheHadoop版本演变2.2Hadoo

大数据技术原理与应用期末考试题一、单选题1.下面哪个选项属于大数据技术的“数据存储和管理”技术层面的功能?

第一章大数据概述1第三次信息化浪潮的标志是：A.互联网的普及B.云计算、大数据、物联网技术的普及C.个人电脑的普及D.虚拟现实技术的普及2就数据的量级而言，1PB数据是多少TB？A.1000B2048C.1024D.5123以下关于云计算、大数据和物联网之间的关系，论述错误的是：A.物联网可以借助于云计算实现海量数据的存储B.物联网可以借助于大数据实现海量数据的分析C.云计算侧重于数据分析D.云计

最近在学厦门大学的《大数据技术原理与应用》公开课，参考学习内容自己部署了一个Hadoop平台，整个分布式集群分一个Master服务器和两个Slave服务器，方便后面学习。

本文章是配合厦门大学林子雨的《大数据技术原理与应用》使用的本篇文章使用的环境如下:虚拟机：Ubuntu18.04百度网盘地址Hadoop:hadoop3.3.0阿里云网盘地址迅雷网盘地址windows:

第五章NoSQL数据库参考资料1.林子雨_大数据技术原理与应用课后习题_NPU_阿夏的博客-CSDN博客2.林子雨编著《大数据技术原理与应用（第3版）》教材官网_厦门大学数据库实验室3.大数据技术原理与应用

第一章大数据技术原理与应用—第1讲大数据概述（林子雨老师）课后习题_努力搬砖头的博客-CSDN博客第二章大数据技术原理与应用—第2讲大数据处理架构Hadoop（林子雨老师）课后习题_努力搬砖头的博客-CSDN

大数据技术原理与应用（林子雨）第1章大数据概述1单选(2分)第三次信息化浪潮的标志是：A.个人电脑的普及B.云计算、大数据、物联网技术的普及C.虚拟现实技术的普及D.互联网的普及正确答案：B你选对了2单选

内容摘自：中国大学慕课网计算机课程：林子雨.大数据技术原理与应用大数据的4个特点：数据量大、数据类型繁多、处理速度快、价值密度低。

以下内容为参考慕课中厦门大学林子雨“大数据技术原理与应用”课程中提供的教程（链接：http://dblab.xmu.edu.cn/blog/install-hadoop/），以及自己在安装配置过程中遇到的一些问题百度到的方法

本文为在校学习大数据课程期间，对厦门大学林子雨老师大数据技术原理与应用第三章分布式文件系统HDFS学习指南一文进行的整理，方便自己学习查看原文地址为大数据技术原理与应用第三章分布式文件系统HDFS学习指南操作系统为

《大数据技术原理与应用》教材官网：http://dblab.xmu.edu.cn/post/bigdata/2.大数据软件安装和编程实践指南官网林子雨编著《大数据技术原理与应用》教材配套大数据软件安装和编程实践指南

第三章分布式文件系统HDFS参考资料1.林子雨_大数据技术原理与应用课后习题_NPU_阿夏的博客-CSDN博客2.林子雨编著《大数据技术原理与应用（第3版）》教材官网_厦门大学数据库实验室3.大数据技术原理与应用

大数据技术原理与应用大数据基础什么促进了大数据时代的诞生？

《大数据技术原理与应用（第3版）》教材配套习题（选择题）（版本号：2022年1月版本）第一章大数据概述单选题第一次信息化浪潮主要解决什么问题？

（单选30判断10简答10操作30编程20）编程掌握：HDFS文件操作MapReduce程序HBase数据库命令操作U1大数据的4v特征数据量大、处理快、数据类型多、价值密度低大数据完全颠覆了传统的思维方式：全样而非抽样、效率而非精确、相关而非因果第三次信息化浪潮：云计算，物联网和大数据大数据的两大核心技术分布式存储：GFS/HDFS、BigTable/HBase、NoSQL分布式处理：MapRe

《大数据技术原理与应用》试题与答案问答题（100分）：（问答题，共13道题目，第1题4分，第2题6分，第3题10分，第4题10分，第5题16分，第6题6分，第7题12分，第8题6分，第9题6分，第10题

第一章1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。信息化浪潮发生时间标志解决问题代表公司第一次浪潮1980年前后个人计算机信息处理Intel、AMD、IBM、苹果、微软、联想、戴尔、惠普等第二次浪潮1995年前后互联网信息传输雅虎、谷歌、阿里巴巴、百度、腾讯等第三次浪潮2010年前后物理网、云计算和大数据信息爆炸将涌现出一批新的市场标杆企业试述数据产生方式经历的几个阶段答：运营式系统阶段，

本文本文基于厦门大学的大数据技术原理与应用MOOC，推荐时间充足的同学认真学习。

一、Spark简介Spark最初由美国加州伯克利大学（UCBerkeley）的AMP实验室于2009年开发，是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序1.1Spark特点运行速度快：使用DAG执行引擎以支持循环数据流与内存计算容易使用：支持使用Scala、Java、Python和R语言进行编程，可以通过SparkShell进行交互式编程通用性：Spark提供了完

网易云课堂《大数据技术原理与应用》课程Chapter1学习笔记01大数据是什么？大数据，不仅仅是数据量大，还具有多样化、快速化、价值密度低等特征。

大数据处理架构HadoopHadoop发展历程Hadoop起源Hadoop特点Hadoop应用现状不同版本Hadoop项目结构Hadoop集群的部署和使用集群硬件配置HDFSMapReduceHadoop发展历程Hadoop是apache软件基本会旗下的开源分布式计算平台。受欢迎的原因：一是免费；二是极大地降低了使用复杂度，屏蔽了所有的底层细节，提供了更高层的接口。Hadoop支持多种语言：C++

一、Hadoop简介及其应用现状1、Hadoop简介Hadoop（是大数据技术的集合体，一整套解决方案的统称）是由Java开发的，支持多种编程语言。2、Hadoop的理论基础（1）Hadoop的两大核心①分布式文件系统（HDFS）；②分布式并行编程框架（MapReduce）；（2）Hadoop的特性①高可靠性；②高效性；③高可扩展性；④高容错性；⑤成本低；⑥运行在Linux上；⑦支持多种编程语言；

Hadoop学习过程中的一些笔记参考书籍《Hadoop大数据技术原理与应用》清华大学出版社黑马程序员/编著1.什么是大数据？大数据的四个特征是什么？

目录①大数据（BigData）与云计算、物联网的相互关系②介绍Hadoop、MapReduce、HDFS和HBase以及其他功能组件，复习重点以及其他可用点！一大数据介绍1信息科技为大数据时代提供技术支撑2数据产生方式的变革促成大数据时代的来临3大数据特点4大数据影响5大数据关键技术6大数据产业7大数据与云计算、物联网的关系二Hadoop1.Hadoop基础了解与使用2.hdfs相关命令3.分布式

hadoop发行版本1.apachehadoophttp://hadoop.apache.org/2.clouderahadoop(CDH)https://www.cloudera.com/3.hortonworkshadoop(HDP)https://hortonworks.com4.MapRhttps://mapr.com/5.fusionInsighthadoop（华为大数据平台hadoop

目录5.1NoSQL数据库NotonlySQL特点传统的关系型数据库特点MySQL集群方式的缺陷5.2NoSQL与关系型数据库的比较数据库原理数据规模数据库模式查询效率事务一致性数据完整性可用性标准化技术支持可维护性5.3四大类型NoSQL数据库键值数据库数据模型典型应用优缺点不适用情形列族数据库数据模型——列族典型应用优缺点不适用情形文档数据库数据模型典型应用优缺点不适用情形图数据库数据模型——

目录7.1MapReduce简介MapReduce与传统并行计算框架对比MapReduce模型MapReduce策略MapReduce理念——计算向数据靠拢MapReduce架构——Master/SlaveMap函数和Reduce函数7.2MapReduce的体系结构Client客户端JobTracker作业跟踪器TaskTracker任务追踪器7.3MapReduce工作流程概述MapReduc

目录9.1数据仓库的概念传统数据仓库面临的挑战9.2HIVE简介Hive适用于数据仓库的特点采用批处理方式处理海量数据提供适合数据仓库操作的工具Hadoop生态系统中Hive与其他部分的关系Hive依赖于HDFS存储数据Hive依赖于MapReduce处理数据Pig可以作为Hive的部分替代工具HBase提供数据的实时访问Hive与传统数据库的对比分析Hive在企业大数据分析平台中的应用Hive系

目录10.1Spark简介Spark的主要特点Scala简介Scala的特性Spark与Hadoop的对比Hadoop与Spark的执行流程对比10.2Spark生态系统BDAS架构Spark生态系统组件的应用场景10.3Spark运行架构Spark基本概念和架构设计RDDDAGExecutorApplicationTaskJobStageSpark运行架构与HadoopMapReduce计算框架

目录1.1大数据时代1.2大数据的概念和影响1.3大数据的应用1.4大数据的关键技术分布式存储分布式并行处理技术1.5大数据与云计算、物联网的关系1.5.1云计算云计算数据中心1.5.2物联网（TheInternetofThings）物联网的关键技术大数据，云计算与物联网的关系图1.1大数据时代技术支撑：存储，计算，网络。数据产生方式的变革：第一阶段运营式系统阶段——>第二阶段用户原创内容阶段——

大数据技术原理与应用——大数据处理架构Hadoop1.概述（1）Hadoop简介Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台，为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构Hadoop

目录2.1Hadoop简介HDFS（分布式文件系统）MapReduce（分布式并行编程框架）Hadoop的特点Hadoop的应用编辑Hadoop版本的变化2.2Hadoop项目结构TezSparkHivePigOozieZookeeperHBaseFlumeSqoopAmbari2.3Hadoop集群的部署和使用NameNodeDataNodeJobTracker，TaskTracker备份Sec

大数据技术原理与应用第一篇大数据基础第一章大数据概述1.1信息化浪潮信息化浪潮发生时间标志解决问题代表企业第一次浪潮1980年前后个人计算机信息处理Intel、AMD、IBM、苹果、微软、联想、戴尔、惠普等第二次浪潮

文章目录一、实验目的二、实验环境三、实验内容（一）编程实现以下功能，并利用Hadoop提供的Shell命令完成相同任务：1.向HDFS中上传任意文本文件2.从HDFS中下载指定文件3.将HDFS中指定文件的内容输出到终端中4.显示HDFS中指定的文件的读写权限、大小、创建时间、路径等信息5.给定HDFS中某一个目录，输出该目录下的所有文件的读写权限、大小、创建时间等信息6.提供一个HDFS内的文件

大数据原理与应用教材链接：大数据技术原理与应用电子课件-林子雨编著Hadoop伪分布式安装借鉴文章：Hadoop伪分布式安装-比课本详细大数据|（二）SSH连接报错Permissiondenied：SSH

一、发展背景1、大数据时代（1）时代背景大数据、物联网、云计算促成的第三次信息化浪潮。（2）技术支撑①存储（存储设备容量不断增加）；②计算（CPU处理能力大幅提升）；③网络（网络带宽不断增加）；（3）大数据发展历程二、大数据的概念和影响1、大数据的经典特征（1）4V①数据量大；②数据类型繁多；③处理速度快；④价值密度低；2、大数据理论基础（1）常用存储单位的换算关系（2）科学研究的四种范式①第一种