一、HadoopHA的搭建:  二、pom文件依赖:<dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-common</artifac            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-07-12 13:31:40
                            
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            # Hadoop 软链接实现指南
作为一名经验丰富的开发者,我很高兴能够分享我的知识,帮助刚入行的小白们实现 Hadoop 软链接。在这篇文章中,我将详细解释整个流程,并提供必要的代码示例和注释。
## 一、Hadoop 软链接简介
Hadoop 是一个开源的分布式存储和计算框架,它允许我们处理大量数据。在 Hadoop 集群中,数据通常存储在 HDFS(Hadoop Distributed            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            今天在将本地idea当中的代码提交到远程的spark集群的时候,出现了下面的错误看到这个错的第一反应就是集群本地和spark的通讯是不是正常的,因为我们通过本地提交任务的时候启动了spark_ui界面这个相当于在本地进行操作的,相当于spark的client。但是真正的执行者又是在集群当中。所以两者之间的话的通讯是必须保持畅通的。(本地提交到spark集群的代码的运行方式大致是这样的,其实他和su            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.jdk环境配置1.1 下载一个1.8版本的jdk(如果系统自带1.8版本的话 可以忽略这一条)我提供一个官网的版本 也是我确定可以用的版本:Java SE Development Kit 8 - 下载       因为我所学的Hadoop只能在jdk 1.8环境下跑,进行远程连接如果jdk版本过高的话是无法成功的,所以要求ide的jdk版本与Hadoop一致 选择1.8(以下图片参考百度经验h            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Hadoop的优势有四高:(1) 高可用: Hadoop底层维护多个数据副本,所以即使Hadoop某个计算元 素或存储出现故障,也不会导致数据的丢失(2) 高扩展: 在集群间分配任务数据,可方便的扩展数以千计的节点(3) 高效性:  在MapReduce的思想下,Hadoop是并行工作的,以加快任务处 理速度(4) 高容错性:  能够自动将失败的任            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本案例软件包:链接:https://pan.baidu.com/s/1ighxbTNAWqobGpsX0qkD8w 提取码:lkjh(若链接失效在下面评论,我会及时更新) 搭建环境:hadoop-3.1.3,jdk1.8.0_162一、HA模式简介Hadoop的HA模式是在Hadoop全分布式基础上,利用ZooKeeper等协调工具配置的高可用Hadoop集群。 如果还没有配置全分布式的Hadoo            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.Hadoop集群尽量采用ECC内存,否则可能会出现校验和错误,ECC内存有纠错功能。在磁盘方面,尽管namenode建议采用RAID以保护元数据,但是将RAID用于datanode不会给HDFS带来益处,速度依然比HDFS的JBOD(Just a Bunch Of Disks)配置慢。RAID读写速度受制于最慢的盘片,JBOD的磁盘操作都是独立的。而且JBOD配置的HDFS某一磁盘故障可以直接            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Hadoop介绍:  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。安装三台虚拟设备  在里面我建议大家选择性能稳定的合适的linux版本进行安装,一般要进行初级学习的话,暂时三台虚拟机就够学习使用了。网络ip设置  首先,选择虚拟机为net模式,看准当前网关和虚拟机能分配的网段。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            写在前面:在本教程中,默认虚拟机系统已配置好hadoop和JDK,并且集群之间的免密登录已经完成。这里我的hadoop版本号为hadoop-2.10.0,记得要全部替换为你自己的版本号哦            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            HADOOP集群具体来说包含两个集群:HDFS集群和YARN集群,而mapreduce必须放在一个资源调度平台(yarn)上来跑,由平台分布内存cup等信息。两者逻辑上分离,但物理上常在一起  HDFS集群:  负责海量数据的存储,集群中的角色主要有 NameNode / DataNode  YARN集群:  负责海量数据运算时的资源调度,集群中的角色主要有 ResourceManager /No            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Hadoop介绍Hadoop是Apache旗下的一个用java语言实现开源软件框架,是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台。允许使用简单的编程模型在大量计算机集群上对大型数据集进行分布式处理。狭义上说,Hadoop指Apache这款开源框架,它的核心组件有:HDFS(分布式文件系统):解决海量数据存储YARN(作业调度和集群资源管理的框架):解决资源任务调度MAPREDUCE(分布式运算编程框架            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            简介  Hadoop 是 Apache 旗下的一个用 java 语言实现开源软件框架,是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台。允许使用简单的编程模型在大量计算机集群上对大型数据集进行分布式处理。它的核心组件有HDFS(分布式文件系统)解决海量数据存储、YARN(作业调度和集群资源管理框架)解决资源任务调度和MapReduce(分布式运算编程框架)解决海量数据计算。另外Hadoop如今拥有一个庞大            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录1、概述2、常见的join方法介绍3、 二次排序4、参考资料 1、概述在传统数据库(如:MYSQL)中,JOIN操作是非常常见且非常耗时的。而在HADOOP中进行JOIN操作,同样常见且耗时,由于Hadoop的独特设计思想,当进行JOIN操作时,有一些特殊的技巧。本文首先介绍了Hadoop上通常的JOIN实现方法,然后给出了几种针对不同输入数据集的优化方法。2、常见的join方法介绍假设            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录 1 绪 论 5 1.1 研究的背景及意义 5 1.1.1 选题的背景 5 1.1.2 国内外研究现状 6 1.1.3 研究的意义 7 1.2 系统目标 7 2 需求分析 8 2.1 功能需求 8 2.1.1 子系统说明 8 2.1.2 功能需求描述 9 2.2 非功能需求 10 2.2.1 外部接口需求 10 2.2.2 性能需求 10 2.2.3 其它需求 11 3 总体设计 12 3.1            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            如何实现Impala连接Hadoop
概述:
在本文中,我将指导你如何使用Impala连接Hadoop。Impala是一个开源的高性能SQL查询引擎,而Hadoop是一个用于存储和处理大数据的框架。通过将Impala与Hadoop集成,我们可以使用Impala来查询和分析Hadoop中的数据。
整体流程:
下面是实现Impala连接Hadoop的步骤概览:
1. 安装和配置Hadoop和Im            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Hadoop拒绝连接的原因及解决方案
Hadoop是一个分布式计算框架,用于处理大规模数据集。在使用Hadoop时,用户可能会遇到“拒绝链接”的错误。这一问题可能来源于多种原因,本文将探讨导致这一问题的原因、解释Hadoop的基本架构,并提供相应的代码示例和解决方案。
## Hadoop基本架构
在深入了解拒绝连接的原因之前,首先理解Hadoop的基本架构是非常重要的。Hadoop主要有            
                
         
            
            
            
            # 从零开始学习Hadoop
## 概述
Hadoop是一个开源的分布式计算框架,用于处理大规模数据集。它是Apache基金会的一个重要项目,以MapReduce和HDFS为核心,提供了一种可靠、可伸缩的方式来存储和处理大数据。
在本文中,我们将介绍如何使用Hadoop构建一个简单的WordCount应用程序,并通过boot链接Hadoop来运行它。我们将逐步介绍Hadoop的基本概念、安装            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本教程中的代码分为 3 个部分:解释 SalesMapper 类解释 SalesCountryReducer 类解释 SalesCountryDriver 类SalesMapper类的说明在本节中,我们将了解 SalesMapper 类的实现。我们首先指定类的包名称。 SalesCountry 就是这个示例中使用的包名。请注意编译的输出,SalesMapper.class&nb            
                
         
            
            
            
            http://wiki.apache.org/hadoop/FAQ            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 使用 IDEA 链接 Hadoop 的完整指南
在大数据时代,Hadoop 是一个非常重要的框架,而使用 IntelliJ IDEA (IDEA) 来开发 Hadoop 程序是一种非常高效的做法。本文将详细讲解如何在 IDEA 中链接 Hadoop,确保你能够顺利进行大数据开发。
## 流程概述
以下是实现 IDEA 链接 Hadoop 的步骤:
| 步骤 | 描述            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-09-30 05:38:22
                            
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