看到这个标题，大家一定会问了。这个整合如何定义？我个人认为，所谓的整合是指：我们可以编写MapReduce程序，从HDFS中读取数据然后插入到Cassandra中。也可以是直接从Cassandra中读取数据，然后进行相应的计算。从HDFS中读取数据然后插入到Cassandra中对于这种类型，我们可以按照以下几个步骤来操作。1 将需要插入Cassandra的数据上传到HDFS中。2 启动MapRed
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2024-01-16 18:10:55
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资源管理调度YarnHadoop组成Hadoop HDFS：一个高可靠、高吞吐量的分布式文件系统，对海量数据的存储。 Hadoop MapReduce：一个分布式的资源调度和离线并行计算框架。 Hadoop Yarn：基于HDFS,用于作业调度和集群资源管理的框架。Apache Hadoop YARN1．Yarn通俗介绍 Apache Hadoop YARN （Yet Another Resour
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2023-07-14 10:00:44
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一、基本概念
介绍Kafka是一个分布式的、可分区的、可复制的消息系统。它提供了普通消息系统的功能，但具有自己独特的设计。这个独特的设计是什么样的呢？ 首先让我们看几个基本的消息系统术语：Topic（主题）：kafka按照分类对信息源进行维护。实际工程中一个业务一个主题。Producers （生产者）：向kafka发布消息的程序叫做生产者。Consumers（消费者）：从kafk
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2024-04-10 14:09:37
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Hadoop 和 Kafka 是两个完全不同的分布式系统，它们通常用于处理不同类型的数据和解决不同的数据处理问题。然而，在大数据生态系统中，它们经常一起使用，因为它们可以相互补充，共同构建一个完整的数据处理解决方案。Hadoop:
Hadoop 是一个开源的分布式存储和计算框架，旨在处理大规模数据集。它的核心组件包括：Hadoop Distributed File System（HDFS）：用于在
原创
2024-06-03 10:13:06
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文章目录导语什么是ControllerController选举过程元数据内容Controller主要作用：故障转移脑裂问题 导语在kafka暴露公网的过程中，遇到了一些例如元数据无法获取、生产者无法正常发送数据等问题 在不断查找资料的过程中，详细深入了解了kafka的网络、数据发送过程、controller、leader等概念，并合理应用以上知识点顺利将kafka进行公网暴露。Controlle
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2024-03-21 08:52:49
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1.数据流 MapReduce作业（job）是客户端需要执行的一个工作单元：它包括输入数据、MapReduce程序和配置信息。Hadoop将作业分成若干个任务（task）来执行，其中包括两类任务：map任务和reduce任务。这些任务运行在集群的节点上，并通过YARN进行调度。如果一个任务失败，它将在另一个不同的节点上自动重新调度执行。 Hapoop将MapReduce的输入数据划分成等长的小
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2023-12-26 12:52:30
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Kafka 是 LinkedIn 开发并开源的一套分布式的高性能消息引擎服务，后来被越来越多的公司应用在自己的系统中，可以说，Kafka 是大数据时代数据管道技术的首选。在设计的时候，它就实现了高可靠、高吞吐、高可用和可伸缩，得益于这些特性，加上活跃的社区，Kafka 成为了一个完备的分布式消息引擎解决方案。历经多年发展，Kafka 的功能和特性也在不断迭代，如今的 Kafka 集消息系统、存储系
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2024-04-16 14:36:57
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一、Mapreduce概述MapReduce是一个编程模型，用以进行大数据量的计算 二、Hadoop MapReduce（1）MapReduce是什么Hadoop MapReduce是一个软件框架，基于该框架能够容易地编写应用程序，这些应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大集群上，并以一种可靠的，具有容错能力的方式并行地处理上TB级别的海量数据集Mapreduce的特点：软件框架并行
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2023-07-24 11:01:09
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1.1 什么是HADOOP 1.HADOOP是apache旗下的一套开源软件平台 2.HADOOP提供的功能：利用服务器集群，根据用户的自定义业务逻辑，对海量数据进行分布式处理 3.HADOOP的核心组件有 A.HDFS（分布式文件系统） B.YARN（运算资源调度系统） C.MAPREDUCE（分布式运算编程框架） 4.广义上来说，HADOOP通常是指一个更广泛的概念——HADOOP生态圈 1.
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2023-07-21 14:35:49
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# Hadoop中Node的理解与实践指南
Hadoop是一个用于分布式存储和数据处理的开源框架。在Hadoop中，Node（节点）是系统中每一台计算机的代表。学习Hadoop中的节点概念对于理解它的架构和设计至关重要。本文将简要说明Hadoop中Node的基本概念，并通过一个简单示例演示如何在Hadoop集群中创建和管理节点。
## 1. 了解Hadoop架构
首先，让我们了解Hadoop
Hadoop简介1.什么是Hadoop Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台。以Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，HDFS）和MapReduce（Google MapReduce的开源实现）为核心的Hadoop为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构，
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2023-07-12 15:01:14
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Hadoop的架构： Hadoop MapReduce采用Master/Slave结构。一、 Master：是整个集群的唯一的全局管理者，功能包括：作业管理、状态监控和任务调度等，即MapReduce中的JobTracker。（NameNode，secondary NameNode，Jobtracker，浏览器，其他的Hadoop工具）二、 Slave
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2023-07-06 18:29:04
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本文从源码方面介绍应用程序的AM在NM上成功启动并向RM注册后，向RM请求资源（Container）到获取资源的整个过程，以及RM内部涉及的主要工作流程。整个过程可看做以下两个阶段的迭代循环：阶段1：AM汇报资源需求并领取已经分配到的资源。阶段2：NM向RM汇报各个Container的运行状态，如果RM发现它上面有空闲的资源，则进行一次资源分配，并将分配的资源保存到对应的数据结构中，等待下一次AM
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2023-07-24 10:57:12
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0.Mappereduce采用的是Master/Slaves模型1.Hadoop是一个开源软件框架，支持支持大数据集的存储和处理。Apache Hadoop是存储和处理大数据的解决方案你是因为： (1)可扩展性。添加任意数量的节点来提高性能 (2)可靠。尽管机器出现故障，但是仍能可靠的存储数据 (3)高可用。尽管机器出现故障，但是Hadoop仍然能够存储数据。如果机器硬件崩溃，可以从另一个路
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2023-07-13 14:32:18
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一：HDFS hadoop distributed filesystem的设计目标 Very large files 单个文件和 文件总和 Steaming data access write-once,read mary times 流式数据读取。 &
Storm与Hadoop的角色和组件比较Hadoop 上运行的是 MapReduce 作业，而在 Storm 上运行的是拓扑 Topology，这两者之间是非常不同的。一个关键的区别是：一个MapReduce 作业最终会结束，而一个 Topology 拓扑会永远运行（除非手动杀掉）。表 1-1 列出了 Hadoop 与 Storm 的不同之处。 那么 Storm 则
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2024-04-10 20:26:58
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map和reduce两个词没有什么意义，hadoop的分布式计算框架分为两个阶段，第一个是map阶段，第二个是reduce阶段。map阶段负责对输入文件进行切分处理，然后汇总再分组给reduce进行处理，以达到高效的分布式计算效率 Key Word：分布式计算、并行计算Map/Reduce是一个聚合工具。比如SQL和mongodb的group（by），count distinct等都是聚合命令。
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2023-07-12 02:26:55
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在每个maptask的结束，我们拿到的是<K,V>的队列，在Reduce中，输入的是<K,Iterable V>。在中间有一个被称为Shuffle的工作，将Maptask的数据按Key排序。其主要的工作，大体上讲1.完整地从map task端拉取数据到reduce端。2.在跨节点拉取数据时，尽可能地减少对带宽的不必要消耗。3.减少磁盘IO对task执行的影响。（主要的优化工
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2023-07-12 15:17:31
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Hadoop学习（八）1.什么是Yarn解释:Yarn 是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式 的操作系统平台，而 MapReduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序。2.Yarn的基础架构（1）ResourceManager（2）NodeManager（3）ApplicationMaster（4） Container3.Yarn的工作机制（1）MR
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2023-07-20 17:05:54
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什么是Hadoop？Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。2006年Hadoop项目诞生。Hadoop其最初只是雅虎公司用来解决网页搜索问题的一个项目，后来因其技术的高效性，被ApacheSoftware Foundation公司引入并成为开源应用。Hadoop本身不是一个产品
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2023-11-15 19:51:36
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