概念了解主从结构：在一个集群中，会有部分节点充当主服务器的角色，其他服务器都是从服务器的角色，当前这种架构模式叫做主从结构。主从结构分类：1、一主多从2、多主多从Hadoop中的HDFS和YARN都是主从结构，主从结构中的主节点和从节点有多重概念方式：1、主节点 从节点2、master slave3、管理者 工作者4、leader followerHadoop集群中各个角色的名称：服务
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2023-07-21 15:01:16
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1.1主要包含三大核心组件 HDFS集群：(Hadoop Distribute File System)分布式文件系统,海量数据存储解决方案负责海量数据的存储集群中的角色主要有 NameNode (主节点)/ DataNode(数据节点)/SecondaryNameNode。YARN集群：分布式资源调度平台和任务监控平台，负责海量数据运算时的资源调度，集群中的角色主要有 Resour
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2023-07-14 15:26:55
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hadoop单点搭建步骤详解：1、讲解之前，说说Hadoop的三大核心组件，HDFS,YARN,MampReduce;（1）HDFS集群：负责海量数据的存储，集群中的角色主要有 NameNode / DataNode/SecondaryNameNode。的三个节点：Namenode，Datanode，Secondary Namenode ----Namenode：守
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2023-07-24 11:27:49
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大数据集群之虚拟机集群大数据集群之Hadoop集群（HA）基本知识回顾Hadoop大致是由三部分的组件组成的，分别为HDFS，MapReduce，yarn。HDFS本质上是文件管理系统，HDFS大致又可以分为两个部分，NameNode（NN），DataNode（DN），NameNode为主节点或者说是Master节点，负责管理DataNode，NameNode同时只能有一个在工作，否则就会发生‘脑
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2023-12-11 22:50:10
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Hadoop 2.x和1.x已经大不相同了，应该说对于存储计算都更加通用了。Hadoop 2.x实现了用来管理集群资源的YARN框架，可以面向任何需要使用基于HDFS存储来计算的需要，当然MapReduce现在已经作为外围的插件式的计算框架，你可以根据需要开发或者选择合适的计算框架。目前，貌似对MapReduce支持还是比较好的，毕竟MapReduce框架已经还算成熟。其他一些基于YARN框架的标
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2024-06-28 18:31:05
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hadoop集群 动态添加或删除节点
在运行中的ambari hadoop集中中动态添加或删除节点
1. 下线hdfs节点
1) 下线datanode
namenode节点上dfs.exclude文件，看配置文件怎么配置的，里每行添加一个
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2023-12-23 08:22:11
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文章一： 无论是在Hadoop集群中添加机器和删除机器，都无需停机，整个服务不中断。 本次操作之前，Hadoop的集群情况如下： HDFS的机器情况如下： MR的机器情况如下： 添加机器 在集群的Master机器中，修改$HADOOP_HOME/conf/slaves文件，在其中添加需要加入集群的新机器（hp3）的主机名：hp3
hp2
dell1
dell2
dell3
dell4
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2023-07-21 15:03:22
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关于hadoop集群的硬件资源 大数据是当下最火热的名词，但真的大数据落地可行性方案估计更多也就是看几张报表，写几个T－SQL语句罢了，然后开始炒作我们xxx项目利用大数据技术……如是等等。这样才能跟上时代赶上潮流，自己戴上大数据的帽子。在资本市场宣扬一番，得到更多的关注而已。其实，大数据的概念或者是技术架构并没有最终的定论，各方说法都有争议并且持续存在着。而大多数真正可以落
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2023-07-29 14:18:44
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HDFS YARN Cloudera Management Zookeeper Spark主要角色：管理节点（Master Hosts）：主要用于运行 Hadoop 的管理进程，比如 HDFS 的NameNode，YARN 的 ResourceManage
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2023-07-12 09:51:04
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Hadoop集群中增加新节点 向一个正在运行的Hadoop集群中增加几个新的Nodes 1. 新节点上部署java/hadoop程序，配置相应的环境变量 2. 新节点上增加用户，从master上拷贝id_rsa.pub并配置authorized_keys 3. 新节点上设置host，需要有集群中各节点的host对应 4. 新节点上建立相关的目录，并修改属主 5. master的slaves文件中
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2023-07-21 14:30:22
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目标：掌握什么是HDFS，HDFS的使用场景，组成部分。· HDFS 是 Hadoop Distribute File System 的简称，意为：Hadoop 分布式文件系统。是 Hadoop 核心组件之一，作为最底层的分布式存储服务而存在。 分布式文件系统解决的问题就是大数据存储。它们是横跨在多台计算机
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2024-02-26 17:21:53
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Hadoop集群的节点类型在大数据处理和存储环境中起着至关重要的作用。根据不同的节点功能，Hadoop集群通常由多个类型的节点组成，主要包括：主节点（NameNode）、工作节点（DataNode）、资源管理节点（ResourceManager）和任务管理节点（NodeManager）。了解这些节点的功能和如何配置它们，是高效运行和管理Hadoop集群的基础。
### 环境预检
为了顺利搭建H
1.HDFS组成架构介绍NameNode介绍NameNode翻译过来就是名称节点，也就是一个节点管理者，记录者NameNode是一个中心服务器，负责管理文件系统的名字空间，以及客户端对文件的访问，管理数据块的映射关系DataNode介绍DataNode翻译过来是数据节点，也就是一个工厂仓库，负责存储和处理Datanode是HDFS文件系统的工作节点，它们根据客户端或者是NameNode的调度进行存
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2023-11-15 23:00:26
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关于hadoop的名词解释（1）Hadoop：Apache开源的分布式框架。（2）HDFS：Hadoop的分布式文件系统。 （3）NameNode：Hadoop HDFS元数据主节点服务器，负责保存DataNode 文件存储元数据信息，这个服务器是单点的。 （4）JobTracker：Hadoop的Map/Reduce调度器，负责与TaskTracker通信分配计算任务并跟踪任
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2023-09-14 14:03:44
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1. 前言本文搭建了一个由三节点（master、slave1、slave2）构成的Hadoop完全分布式集群，并通过Hadoop分布式计算的一个示例测试集群的正确性。2. 基础集群的搭建目的：获得一个可以互相通信的三节点集群使用VMware安装master节点（稍后其他两个节点可以通过复制master节点的虚拟机文件创建）。三个节点存储均为30G默认安装，master节点内存大小为1GB，单核，s
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2024-02-15 13:37:11
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1、在master虚拟机上配置hadoop（1）编辑Hadoop环境配置文件 - hadoop-env.sh执行命令：cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop，进入hadoop配置目录 执行命令：vim hadoop-env.sh，添加三条环境变量配置export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_162 export HADOOP_HO
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2023-07-24 14:14:02
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开篇：在本笔记系列的第一篇中，我们介绍了如何搭建伪分布与分布模式的Hadoop集群。现在，我们来了解一下在一个Hadoop分布式集群中，如何动态（不关机且正在运行的情况下）地添加一个Hadoop节点与下架一个Hadoop节点。 一、实验环境结构 本次试验，我们构建的集群是一个主节点，三个从节点的结构，其中三个从节点的性能配置各不相同，这里我们主要在虚拟机中的内存设置这三个从节点分别为：5
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2024-08-02 10:02:07
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一、HDFS简介这篇官网的文章是介绍HDFS特性的：http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/hdfs_design.html这里截取HDFS关键架构的图：
Namenode 和 DatanodeHDFS采用master/slave架构。一个HDFS集群是由一个Namenode和一定数目的Datanodes组成。Namenode是一个中心服务器，
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2023-09-14 13:57:28
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Hadoop专栏上一篇主目录 下一篇 目录1. 上传压缩包到服务器2. 解压到文件夹apps3. 修改配置文件4. 配置环境变量5. 在其他节点部署6. 验证启动7. 注意事项 【前言】 安装部署hadoop集群。共有五个节点hadoop01，hadoop02，…，hadoop05。01作为主节点NameNode，02是SecondaryNameNode，03是yarn（ResourceManag
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2023-10-08 00:37:52
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本案例软件包：链接：https://pan.baidu.com/s/1zABhjj2umontXe2CYBW_DQ 提取码：1123（若链接失效在下面评论，我会及时更新）目录（1）点击虚拟机左上角编辑选中虚拟网络编辑器（2）网络参数配置 （1）点击虚拟机左上角编辑选中虚拟网络编辑器如果你的虚拟网络编辑器和我的页面展示不一样点击网络编辑器页面右下角的更改设置（用管理员特权修改网
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2024-03-11 06:48:14
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