Windows 10 环境下 Hadoop 平台搭建指南
搭建 Hadoop 平台通常是在 Linux 环境下进行,但在某些情况下,我们可能需要在 Windows 10 操作系统上进行搭建和使用。将提供一份详细的指南,介绍如何在 Windows 10 环境下成功搭建 Hadoop 平台,并进行基本的配置和使用。
Hadoop
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2024-05-31
Windows 10 64 位 Spark 开发环境搭建指南
所需程序:
Apache Spark 2.4.4 及以上版本
Java Development Kit (JDK) 8 或以上版本
R 语言
配置:
下载并安装 Spark
将 Spark 目录添加到系统环境变量中
将 R 语言目录添加到系统环境变量中
在 R 脚本中设置 hadoop.home.dir 为 Spark 目录
将 winutils.exe 放置在 R 语言目录的 bin 文件夹中
备注:
此方法无需安装 Hadoop,仅适用于 R 语言开发。
spark
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2024-05-29
Hadoop 2.8 Windows 支持 Bin 文件
在本地安装 Hadoop 时,请将此目录替换为原来的 bin 目录。
Hadoop
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2024-05-13
Windows10下MySQL5.7安装详细指南
安装步骤:1. 下载并安装MySQL5.72. 创建MySQL服务3. 启动MySQL服务4. 设置MySQL root用户密码5. 连接MySQL并创建数据库6. 赋予用户权限
详细图解:[图片1:下载MySQL安装包][图片2:安装MySQL][图片3:创建MySQL服务][图片4:启动MySQL服务][图片5:设置root密码][图片6:连接MySQL创建数据库]
MySQL
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2024-05-15
hadoop-bin winutils 3.0.0x64版本指南
Hadoop是一个开源的分布式计算框架,它允许在廉价硬件上处理大规模数据集。hadoop-bin winutils 3.0.0,x64版本指的是专为Windows操作系统设计的Hadoop-3.0.0的winutils工具,这个工具是64位版本,适用于Windows 10、8和7系统。\\Winutils是Hadoop在Windows环境下运行所必需的一个组件,主要用于执行与Hadoop相关的系统级操作,如设置环境变量、管理HDFS(Hadoop Distributed File System)和提供Hadoop命令行工具。\\在Windows上安装Hadoop时,通常需要手动配置环境变量,并将winutils.exe文件放在正确的路径下,以便Hadoop能够正常运行。\\在Hadoop 3.0.0中,引入了多项改进和新特性,包括:\1. YARN(Yet Another Resource Negotiator)性能优化。\2. HDFS增强,支持存储政策。\3. NameNode HA(High Availability)。\4. S3A FileSystem增强对Amazon S3云存储的支持。\5. Erasure Coding新数据冗余策略。\6. 更多语言支持,如Python和R。\\下载的压缩包文件名为\"hadoop-3.0.0\",这通常包含了完整的Hadoop发行版的所有文件,包括bin目录下的winutils.exe。安装时,需要将bin目录下的所有文件解压到指定的HADOOP_HOME路径下,并在系统环境变量中设置HADOOP_HOME和PATH,确保可以执行Hadoop的相关命令。
Hadoop
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2024-11-03
Hadoop3.0.0 Windows二进制包
此包含运行必要的Winutils。请确保版本已成功运行,并配置环境变量以解决Hadoop报错:无法在Hadoop二进制路径中找到Winutils二进制文件。
Hadoop
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2024-05-19
spark-2.2.2-bin-hadoop2.7.tgz 资源
spark-2.2.2-bin-hadoop2.7.tgz 为 Apache Spark 2.2.2 版本的安装包, 您可以访问 Apache Spark 官方网站获取该版本的源码包:http://archive.apache.org/dist/spark-2.2.2/
spark
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2024-05-27
spark-2.4.0-bin-without-hadoop.tgz解读
Spark 2.4.0 安装包:免 Hadoop 版本
该资源为 Apache Spark 的独立安装包,版本号为 2.4.0,不包含 Hadoop 组件。适用于已配置 Hadoop 环境或无需 Hadoop 功能的用户进行 Spark 的部署和使用。
Spark 简介
Apache Spark 是一种用于大数据处理的通用引擎,其核心是分布式内存抽象,能够高效地处理批处理、流处理、机器学习和交互式查询等任务。
spark
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2024-04-29
Spark 理论与 PySpark 应用
Spark 理论与 PySpark 应用
Spark 生态系统
Spark Core:Spark 的核心组件,提供分布式任务调度、内存管理和容错机制。
Spark SQL:用于处理结构化数据的模块,支持 SQL 查询和 DataFrame API。
Spark Streaming:实时流数据处理框架,支持高吞吐量、容错的流处理。
Hadoop 与流数据处理
Hadoop 为 Spark 提供分布式存储和计算基础架构,使其能够高效处理大规模数据集,包括流数据。流数据处理的特点:
实时性:数据持续生成,需要实时处理和分析。
持续性:数据流永不停止,需要系统持续运行。
高吞吐量:需要处理大量高速传入的数据。
PySpark
PySpark 是 Spark 的 Python API,允许开发者使用 Python 编写 Spark 应用程序。PySpark 提供简洁的接口,方便数据科学家和工程师进行数据分析和机器学习任务。
spark
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2024-05-15