## Hadoop实用工具### 1、kafka 大数据平台的分布式消息队列依赖于zookeeper 服务启动命令：nohup bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &#### 1.1、组件 producer：消息生产者
从以下几方面来比较Apache Spark与Apache Hadoop.1.解决问题的层面不同首先，Apache Spark与Apache Hadoop两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施，它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储，意味着我们不需要购买和维护昂贵的服务器硬件。同时，Hadoop还会索引和跟踪这些数
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2023-09-14 13:04:48
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CDH：全称Cloudera’s Distribution Including Apache Hadoop。CDH版本衍化
hadoop是一个开源项目，所以很多公司在这个基础进行商业化，Cloudera对hadoop做了相应的改变。
Cloudera公司的发行版，我们将该版本称为CDH(Cloudera Distribution Hadoop)。
Apache Hadoop 不足之
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2023-07-04 14:36:55
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什么是ETL：即extract：提取transform：转换load：加载ETL其实是数据清洗后的数据 什么是数据中台：从抽取数据开始，到最终用户看到，这一系列过程都是数据中台；指的是一套数据应用和工具，包括分布式ETL、数据资产管理、数据标签管理、数据沙箱、自助分析平台、元数据管理、数据质量管理等等，底层则已现有的数仓、大数据平台等为数据源，为企业提供数据资产管理的能力，并持续挖掘数据
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2023-07-11 22:42:02
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第十一章、Zookeeper一、Zookeeper简介 1.什么是Zookeeper
Zookeeper是r是一个中心化的服务，一个开源的、
分布式的应用程序协调服务。它提供了一套原语集，通过这套原语集，可以实现更高层次的同步服务、配置管理、集群管理以及命名管理。
总的来说就是：
Zookeeper保证了数据在集群中的事务一致性。
Zookeeper通常有奇数个节
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2023-08-08 11:25:20
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HDFS HDFS（Hadoop Distributed File System ），意为：
Hadoop
分布式文件系统
。 是Apache Hadoop核心组件之一，作为
大数据生态圈最底层
的分布式存储服务而存在。也可以说大数据首先要解 决的问题就是海量数据的存储问题。 HDFS主要是
解决大数据如何存储问题的。分布式意味着是HDFS是横跨在多台计算机上的存储系
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2023-10-28 22:22:41
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Hadoop：是一个分布式计算的开源框架HDFS：是Hadoop的三大核心组件之一Hive：用户处理存储在HDFS中的数据，hive的意义就是把好写的hive的sql转换为复杂难写的map-reduce程序。Hbase：是一款基于HDFS的数据库，是一种NoSQL数据库，主要适用于海量明细数据（十亿、百亿）的随机实时查询，如日志明细、交易清单、轨迹行为等。Hive与HBase的区别与联系区别：Hi
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2023-06-12 19:47:19
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YARN(yet Another Resource Negotiator)是Hadoop的集群资源管理系统，YARN最初被引进Hadoop2是为了改善MapReduce的实现，但它具有足够的通用性，同样可以支持其他的分布式计算模式。例如Spark。 注意Pig Hive不是直接建立在Yarn和HDFS之上，而是建立在MapReduce，Spark之上的更高层框架。运行
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2023-07-13 11:32:55
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一、实现原理的比较（1）Hadoop和Spark都是并行计算，两者都是用MR模型进行计算（2）Hadoop一个作业称为一个Job，Job
# **Hadoop与Spark的关系**
## **一、概述**
在大数据领域，Hadoop和Spark是两个非常重要的框架。Hadoop是一个分布式计算框架，主要用于存储和处理大规模数据，而Spark是一个快速、通用的集群计算系统。它提供了高级别的API，可用于并行处理数据。Hadoop和Spark可以协同工作，相辅相成，达到更高效的大数据处理效果。
## **二、Hadoop与Spar
安装必备的环境：操作系统：Mac 10.15.4 软件包管理工具：brew 依赖包JDK: 1.8.01、安装java版本Mac默认安装版本11.0，安装hadoop、hbase、kafka时都要求jdk1.8+, 建议首先安装java8，同时，可以系统保持2个版本2、安装hadoop2.1 配置ssh配置ssh就是为了能够实现免密登录，这样方便远程管理Hadoop并无需登录密码在Hadoop集群
# Hadoop与HDFS的关系
## 简介
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据集。Hadoop的核心组件之一是Hadoop分布式文件系统（HDFS），它是一个可靠的、容错的分布式文件系统，用于在Hadoop集群中存储数据。
本文将介绍Hadoop与HDFS的关系，以及实现这一关系的步骤和相应的代码。
## 整体流程
下表展示了实现Hadoop与HDFS的关系的
hadoop是一种用于海量数据存储、管理、分析的分布式系统。需要hadoop需要储备一定的基础知识：1、掌握一定的linux操作命令 2、会java编程。因此hadoop必须安装在有jdk的linux环境中。 linux环境可以用以下方式获取：1、安装linux操作系统 2、安装linux虚拟机 3、在阿里云、Unite
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2023-10-20 16:53:26
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介绍底层组成docker搭建Hadoop环境配置单机HDFS配置集群HDFSMapReduce的使用介绍java,集群大数据处理框架,主机直接使用socket通信.参考：https://www.runoob.com/w3cnote/hadoop-setup.html底层组成HDFS: Hadoop Distributed File System, 负责分布式存储数据节点
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今天在开发过程中发现老师给的一个spark实验中大量用到了hive，甚至不用spark也可以完成，于是我就对这两个东西之间的关系去查了一些资料，在这里汇总下大数据本身是个很宽泛的概念，Hadoop生态圈（或者泛生态圈）基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具。锅碗瓢盆，各有各的用处，互相之间又有重合。你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤，你可以用小刀或者刨
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2023-07-14 19:57:53
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关于hadoop，建议大家在自己的linux上面跟着网上的教程搭建一次单节点和多节点的hadoop平台，亦可参考Hadoop安装教程_单机/伪分布式配置。关于mapreduce，我是新手，只能从“分而治之”的角度来考虑，首先“map”也就是”分”——数据分割，然后“reduce”对"map"处理后的结果进一步的运算，这里给出的例子是一般的hadoop入门程序“WordCount”，就是首先写一个m
1. Flink的引入这几年大数据的飞速发展，出现了很多热门的开源社区，其中著名的有 Hadoop、Storm，以及后来的 Spark，他们都有着各自专注的应用场景。Spark 掀开了内存计算的先河，也以内存为赌注，赢得了内存计算的飞速发展。Spark 的火热或多或少的掩盖了其他分布式计算的系统身影。就像 Flink，也就在这个时候默默的
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2023-10-02 19:32:50
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参考ClickHouse 的基本介绍，什么是 ClickHouse？ 参考基于ClickHouse解决活动海量数据问题1 背景1.1 Hadoop生态Google于 2003~2006 年相继发表了三篇论文：“Google File System”、“Google MapReduce”、“Google Bigtable”，将大数据的处理技术带进了大众视野，而 2006 年开源项目 Hadoop 的
目前，hadoop官网提供的最新版本是2021年1月9日发布的3.2.2版本。本文主要讨论1.x、2.x和3.x的主要区别。 1.hadoop 1.x （1）基本组件： hdfs：数据存储 mapreduce：分析计算和资源调度 common：辅助工具 （2）HDFS存储机制 （3）MapReduce工作机制： client，用来提交MapReduce作业。 jobtracker，用来协调作业的运
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2023-07-24 10:51:30
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近期公司在研究大数据分析，用到了hadoop集群，在管理集群时考虑到了使用zookeeper，于是在学习的过程中整理了一下笔记，以下内容是从各位zookeeper前辈的博客整理出来的：ZooKeeper是Hadoop的正式子项目，是Google的Chubby一个开源的实现，是一个开放源码的分布式程序协调服务，包含一个简单的原语集，是Hadoop和Hbase的重要组件。目前ZooKeeper代码版本
