数据清洗在hadoop中是如何实现的？技术干货:SQLonHadoop在a auto faster大数据平台上的实践与优化。Aauto quickless大数据架构工程师钟亮近日在A2M人工智能与机器学习创新峰会上分享了题为《SQLonHadoop在Aauto quickless大数据平台上的实践与优化》的演讲，主要从四个方面介绍了SQLonHadoop架构:SQLonHadoop的介绍、Aauto quickless中的SQLonHadoop平台概述、Aauto quickless中SQLonHadoop的使用体验与改进分析、Aauto quickless中SQLonHadoop的未来规划。
1、MapReduce知识
客户端提交MapReduce JobTracker1。作业调度:将一个作业分成几个子任务，分配给taskTraker执行2。任务监控:Tasktraker向JobTracker发送heartbeat来报告其运行状态。这样求职跟踪员就可以监视他了。3.资源管理:每个任务从JobTracker申请资源。4.在监控过程中，失败或运行太慢的任务被发现，他被重新启动。TaskTracker主动向JobTracker发送心跳，并与jobTracker进行通信。因此，使用JobTracker发送的要执行的任务资源表示模型来描述资源表示。Hadoop1.0使用“slot”来组织各个节点的资源。为了简化资源的管理，Hadoop划分了资源(CPU、内存、网络IO、磁盘IO等。)在每个节点上分成几个相等的部分，每个部分用“槽”表示，并规定一个任务可以根据实际情况占用多个部分。
2、hdfs参数配置详解
–DFS . name . dir–NameNode元数据的存储位置–默认值:使用coresite.xml中的hadoop.tmp.dir/dfs/name–DFS . block . size–新文件分段的大小，以字节为单位。默认值为64M，建议值为128M。必须指定每个节点，包括客户端。
3、Hadoop从入门到精通33:MapReduce核心原理之Shuffle过程分析
安装Hadoop集群时，我们在yarnsite.xml文件中将MapReduce的运行模式配置为yarn . node manager . auxservicemapreduce _ shuffle。本节将详细介绍MapReduce的shuffle过程。Shuffle，即洗牌和混洗，是指MapReduce程序执行过程中，Mapper(合并器、分类器、划分器)、Reducer与其他进程之间交换数据的过程。
Shuffle的工作内容:从运行效率的角度出发，地图输出结果优先存储在地图节点的内存中。每个maptask都有一个内存缓冲区，用于存储地图的输出结果。当达到内存缓冲区的阈值(80%)时，缓冲区中的数据需要作为临时文件保存到磁盘。整个maptask完成后，将该maptask在磁盘中生成的所有临时文件进行合并，生成最终的输出文件。
4、hadoop的故障检测和自动快速恢复是怎么实现的
根据系统备份恢复数据。1.当Hadoop文件系统中的文件数据损坏或丢失时，使用以前的文件系统备份集来恢复文件数据。2.ucache容灾云平台不仅可以及时、实时备份和恢复Hadoop文件系统数据，还支持windows\\\\linnx\\\\UNIX\\\\ANYShare文件系统的自动定时、实时备份和恢复。
5、配置hadoop集群是怎么配置的
在过去，大数据处理主要使用标准化的刀片服务器和存储区域网络(SAN)来满足网格和处理密集型工作负载。然而，随着数据和用户的快速增长，对基础设施的需求发生了变化，硬件制造商必须建立创新的系统来满足大数据的需求，包括存储刀片、SAS(串行连接SCSI)交换机、外部SATA阵列和容量更大的机架单元。也就是寻找一种新的方法来存储和处理复杂的数据，Hadoop就是基于这个目的应运而生的。
因为数据和数据处理操作分布在服务器上，所以处理指令可以直接发送到存储数据的机器。这样一个集群的每一台服务器都需要存储和处理数据，所以Hadoop集群的每一个节点都必须配置满足数据存储和处理的要求。Hadoop框架中的核心设计是为海量数据提供存储的HDFS和计算数据的MapReduce。MapReduce作业主要包括从磁盘或网络读取数据，即IO密集型工作，或者计算数据，即CPU密集型工作。
6、技术干货:SQLonHadoop在快手大数据平台的实践与优化
Aauto quickless大数据架构工程师钟亮近日在A2M人工智能与机器学习创新峰会上分享了题为《SQLONHOOP在Aauto quickless大数据平台上的实践与优化》的演讲，主要从四个方面介绍了SQLONHOOP架构:SQLONHOOP简介、Aauto quickless中SQLONHOOP平台概述、Aauto quickless中SQLONHOOP的经验与改进分析、以及Aauto quickless中SQLONHOOP的未来计划。
接下来，我将简单描述一下常见的架构。HIVE，一个数据仓库系统。它将数据结构映射到存储的数据上，通过SQL对大规模分布式存储数据进行读写和管理。它会根据定义好的数据模式和输出存储，对输入的SQL进行编译优化，生成引擎对应的任务，然后调度执行生成的任务。HIVE目前支持引擎类型:MR、SPARK和TEZ。
7、Hadoop三大组件
hadoop三个组件mapreduce分布式计算框架yarn任务调度平台hdfs分布式文件系统1。HDFS数据存储策略:块存储拷贝存储。2.数据拓扑(即数据备份):默认存储3个副本，可通过修改配置文件hdfssite.xml修改备份数量如果本机在集群中，第一个副本将存储在本节点中，如果不在集群中，则通过负载均衡存储在相应的随机节点中，第二个副本存储在同一机柜中的不同节点中，第三个副本存储在不同机柜中的节点中。
4.单点故障:在Hadoop1中，集群只有NameNode。一旦NameNode宕机，整个集群都无法使用。5.RPC:(远程过程调用)RPC是hadoop构建的基础。这是一种通过网络向远程计算机程序请求服务的协议。采用client/server客户端/服务器模式，客户端发起请求结果并返回给客户端而不是服务器。
8、hadoop有哪些优缺点
Hadoop的优缺点:(1)优点:(1)可靠性高。Hadoop一点一点存储和处理数据的能力值得信赖；(2)高可扩展性。Hadoop在可用的计算机集群之间分发数据和完成计算任务，可以很容易地扩展到数千个节点。(3)效率高。Hadoop可以在节点之间动态移动数据，保证各个节点的动态平衡，所以处理速度非常快。
9、数据清洗在hadoop中怎么实现的?
在Datafocus中，数据清理是通过一系列步骤实现的。以下是一般的数据清洗流程:1。数据导入:首先将原始数据导入Datafocus平台。您可以从不同的来源导入数据，如本地文件、数据库和API接口。2.数据预览和探索:在Datafocus平台上，可以对导入的数据进行预览和探索，了解数据的结构和内容，发现数据中的问题和异常。
可以选择删除包含缺失值的记录，用默认值填充缺失值，或者使用插值方法处理缺失值。4.异常值处理:检测和处理数据中的异常值，可以使用统计方法、可视化分析或专业知识来发现和处理异常值。5.重复数据删除:识别并删除数据中的重复记录，您可以根据唯一标识符或多个字段的组合来判断重复记录，并选择保留或删除重复记录。6.数据格式转换:将数据转换成正确的格式，保证数据类型的一致性和准确性。