在hadoop中什么命令的功能是将一个或多个
应用可以在HDFS中对文件声明复制次数，这个次数叫做复制系数，会被记录到NameNode中。 HDFS将每个文件存储为一个或多个块，并为文件设置了块的大小和复制系数从而支持文件容错。
Hadoop的MapReduce功能实现了将单个任务打碎，并将碎片任务(Map)发送到多个节点上，之后再以单个数据集的形式加载(Reduce)到数据仓库里。
可以通过参数mapred.map.tasks来设置程序员期望的map个数，但是这个个数只有在大于default_num的时候，才会生效。
全称为Hadoop Distributed File System。有三个核心组件：namenode：有三个作用，第一是负责保存集群的元数据信息，第二是负责维护整个集群节点的正常运行。第三是负责处理客户端的请求。datanode：负责实际保存数据。
put命令从本地文件系统中 复制单个或多个 源路径到目标文件系统，也支持从标准输入设备中读取输入并写入目标文件系统。分为本地上传和上传到HDFS中。
大数据技术包括哪些
大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。
大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术。包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
提示信息知道宝贝找不到问题了_！ 该问题可能已经失效。
大数据核心技术有哪些
1、大数据的核心技术是大数据存储与管理技术。拓展知识：具体来说，大数据存储与管理技术主要包括了大数据采集、大数据预处理、大数据存储与管理、数据挖掘等方面。
2、大数据技术的核心技术是：在大数据产业中，主要的工作环节包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储和管理、大数据分析和大数据显示和应用的挖掘（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全性等）。
3、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。
4、大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现。数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。
5、“大数据”的核心：整理、分析、预测、控制。重点并不是我们拥有了多少数据，而是我们拿数据去做了什么。如果只是堆积在某个地方，数据是毫无用处的。它的价值在于“使用性”，而不是数量和存储的地方。
