需求
公司里有两个部门，一个叫hive，一个叫pig，这两个部门都需要使用公司里的hadoop集群。于是问题来了，因为hadoop默认是FIFO调度的，谁先提交任务，谁先被处理，于是hive部门很担心pig这个部门提交一个耗时的任务，影响了hive的业务，hive希望可以和pig在高峰期时，平均使用整个集群的计算容量,互不影响。 思路
hadoop的默认调度器是FIFO，但是也有计算容量调度
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2023-07-21 15:04:47
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# 如何实现Python延时操作
## 1. 流程图
```mermaid
journey
title 教授Python延时操作
section 整体流程
开始 --> 了解需求 --> 寻找解决方案 --> 编写代码 --> 测试运行 --> 结束
```
## 2. 步骤及代码示例
### 2.1 了解需求
在实现"Python late"之前，首先需
Late Collision is a type of collision found in the CSMA/CD protocol standard. If a collision error occurs after the first 512 bit times of data are transmitted by the transmitting station, a late coll
原创
2008-08-31 19:25:05
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Linux中的late_initcall机制是内核初始化时非常重要的一个环节。late_initcall机制是Linux内核启动时执行的一个函数，它在内核初始化的最后阶段被调用，用来进行一些系统级别的初始化操作。
late_initcall机制的作用是确保在内核初始化的各个阶段都完成后再执行特定的初始化操作，从而保证系统的稳定性和可靠性。在Linux内核启动时，有很多的初始化函数会在不同的阶段被
摘要: hadoop中4种压缩格式的特征的比较1 gzip压缩优点：压缩率比较高，而且压缩/解压速度也比较快；hadoop本身支持，在应用中处理gzip格式的文件就和直接处理文本一样；有hadoop native库；大部分linux系统都自带gzip命令，使用方便。缺点：不支持split。应用场景：当每个文件压缩之后在130M以内的（1个块大小内），都可以考虑用gzip压缩格式。譬如说一天或者一
一、输入格式 1、输入分片split 一个分片对应一个map任务；表（整个文件）上的若干行，而一条记录（单行）对应一行； 分片包含一个以字节为单位的长度 和 一组存储位置，分片不包含实际的数据； map处理时会用分片的大小来排序，优先处理最大的分片； 长度，分片起始位置public abstract class InputSplit{
p
MapReduce的过程中，一个job结束之后，会输出处理完毕的数据集，也就是reduce的处理结果。我们可以将这些结果采用指定的压缩算法输出到指定的文件夹中。map端数据的压缩：要求是reduce从map端进行数据拉取的时候，传输速度要快，此时适合选择snappy数据压缩算法。reduce端数据压缩：reduce端数据最终输出到HDFS上进行数据存储，要求是数据的占用空间要小，所以，可以选择gz
Hadoop平台K-Means聚类算法分布式实现+MapReduce通俗讲解在Hadoop分布式环境下实现K-Means聚类算法的伪代码如下：输入：参数0--存储样本数据的文本文件inputfile； 参数1--存储样本数据的Sequenc
搜了一些博客，发现写得最清楚的还是《Hadoop权威指南》，以下内容主要来自《Hadoop The Definitive Guide》 4th Edition 2015.3。Hadoop YARN Scheduler三个调度器YARN提供了CapacityScheduler, FairScheduler, FifoScheduler三个调度器，继承于AbstractYarnScheduler
HDFS用于解决大数据的存储，而MapReduce用于解决大数据的分析计算。 MapReduce：Hadoop分布式计算框架的一种，适合于离线计算。 Storm：流式计算框架，适合实时计算。 Spark：内存计算框架，适合快速得到结果。Mapreduce设计理念移动计算，而不移动数据 计算框架MR 四个步骤： 1 ：split(切成块)：对HDFS上的数据处理成一个一个的碎片快，每一个片
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2023-09-01 10:25:37
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Sql代码
CREATE TABLE `20130122handler` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`uid` int(11) NOT NULL,
`content` varchar(50) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
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2013-02-04 14:23:33
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文章目录1.1、Hadoop常用端口号1.2、Hadoop配置文件以及简单的Hadoop集群搭建1.3、HDFS读流程和写流程1.3.1、HDFS 读流程1.3.2、HDFS 写流程1.3.3、MapReduce流程1.3.3.1、Shffule机制1.4、Hadoop优化1.4.1、HDFS小文件影响1.4.2、数据输入小文件处理：1.4.3、Map阶段1.4.4、Reduce阶段1.4.5、
1.问题导读DataNode的http服务的端口、ipc服务的端口分别是哪个？NameNode的http服务的端口、ipc服务的端口分别是哪个？journalnode的http服务的端口、ipc服务的端口分别是哪个？ResourceManager的http服务端口是哪个？NodeManager的http服务端口是哪个？Master的http服务的端口、ipc服务的端口分别是哪个？3888是谁的端口
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2023-07-12 15:09:37
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以下面试题主要整理自尚硅谷相关文档1. 集群的最主要瓶颈磁盘IO2. Hadoop运行模式包括单机模式、伪分布式模式、完全分布式模式。单机模式（standalone）单机模式是Hadoop的默认模式。这种模式在一台单机上运行，没有分布式文件系统，而是直接读写本地操作系统的文件系统。当首次解压Hadoop的源码包时，Hadoop无法了解硬件安装环境，便保守地选择了最小配置。在这种默认模式下所有3个X
获取默认配置配置hadoop，主要是配置core-site.xml,hdfs-site.xml,mapred-site.xml三个配置文 件，默认下来，这些配置文件都是空的，所以很难知道这些配置文件有哪些配置可以生效，上网找的配置可能因为各个hadoop版本不同，导致无法生效。浏览 更多的配置，有两个方法:1.选择相应版本的hadoop,下载解压后，搜索*.xml,找到core-defau
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2023-09-13 23:16:34
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在整个Java中，只要是代码开发，几乎都离不开this。在Java中this可以完成三件事情：表示本类属性、表示本类方法、当前对象。一、“this.属性”表示本类属性明确的指定要操作的是类中属性，采用“this.属性”的形式完成，代码应该变为：class Person {
private String name ;
private int age ;
public Pers
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2023-05-24 13:55:18
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Hadoop常见的压缩方式有四种： 分别是：bzip2, gzip, lzo, snappy, 长被使用的应该是 lzo和snappy, 其中 lzo 和snappy 需要操作系统安装native库才可以支持 lzo: 支持split snappy: 不支持split操作
原创
2022-10-01 22:16:30
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MR是分布式数据处理工具，在处理大数据的时候，会消耗占用大量的资源YARN(资源管理) =》MR若没有一个相应的角色对于资源使用情况进行管理，有可能会造成资源的冲突或者浪费对于1T的文件内容进行排序问题？1、安装大小切割成快，会造成字符被切碎了 2、按照行数切割（每10万行切割一次）（一次IO）3、切割之后，经过服务器的处理，每一个小文件内部有序，但是小文件之间无序 
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2023-07-12 13:33:31
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1.问题导读 DataNode的http服务的端口、ipc服务的端口分别是哪个？ NameNode的http服务的端口、ipc服务的端口分别是哪个？ journalnode的http服务的端口、ipc服务的端口分别是哪个？ ResourceManager的http服务端口是哪个？ NodeManager的http服务端口是哪个？ Master的http服务的端口、ipc服务的端口分别
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2023-08-22 20:50:27
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# 理解并实现Hadoop的默认块大小
在大数据处理领域，Hadoop是一个非常流行的框架，它使用分布式存储和处理来处理大规模数据集。Hadoop的一个重要特性是其数据存储方式，即将文件分割成块并在集群中的节点间进行分配。本文将详细讲解如何查看和设置Hadoop的默认块大小。
## 流程概述
我们需要遵循以下步骤来实现对Hadoop默认块大小的设置和查看：
| 步骤编号 | 步骤说明
