1、集群部署介绍1.1 Hadoop简介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HDFS(Hadoop Distributed Filesystem）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。对于Hadoop的集群来讲，可以分成两大类角色：Master和S
数据节点 DataNode 在运行中会与三种对端有互动。第一种是 NameNode ,如前所述,对于数据块的存储地点,虽然最初是由 NameNode 分配和指定的,但相关的信息最终来自DataNode 的报告。第二种是用户的 App (包括 Shell ),用户的 App 可以存在于集群内的任何节点上,不过那是在独立的 JVM 上,即使与 DataNode 同在一个节点上也互相独立;然而真正把数据
8.1 增加节点8.1.1 启动一个新的系统，禁用selinux、禁用firewalld，命名[root@node4 ~]# echo node4 >/etc/hostname [root@node4 ~]# getenforce Disabled[root@node4 ~]# systemctl ...
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2021-09-07 16:08:00
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1、集群部署介绍1.1 Hadoop简介 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HDFS(Hadoop Distributed Filesystem）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。Hadoop
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。它采用了分布式存储和计算的方法，将数据存储在多台机器上，并利用集群中的资源进行数据处理。在Hadoop集群中，有两种类型的节点，分别是管理节点（NameNode/ResourceManager）和资源节点（DataNode/NodeManager）。本文将详细介绍Hadoop管理节点和资源节点的功能和作用，并给出相应的代码示例。
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Hadoop 主要由HDFS和MapReduce 引擎两部分组成。最底部是HDFS，它存储Hadoop 集群中所有存储节点上的文件。HDFS 的上一层是MapReduce 引擎，该引擎由JobTrackers 和TaskTrackers组成。一、HDFS基本概念1、数据块HDFS默认的最基本的存储单位是64M的数据块，这个数据块可以理解和一般的文件
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2023-07-24 10:32:44
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数据节点 DataNode 在 HDFS 文件系统中处于从属的地位, 但是其结构却比处于主导地位的查名节点 NameNode 更复杂。这是因为:虽然 NameNode 起着目录的作用,但是文件的内容却是存储在 DataNode 上的,读写文件时一旦知道了哪一个块在什么节点上,或者指定存放在什么节点上,下面就不需要 NameNode 的介入了。而块的存取,却是颇为复杂的操作。再说 NameNode
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2023-08-18 19:17:05
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hadoop安装部署一.hadoop简介二.安装hadoop三.部署伪分布式hadoop四.部署分布式hadoop五. 部署分布式资源管理框架yarn 一.hadoop简介HDFS是一个高度容错性的分布式文件系统，可以被广泛的部署于廉价的PC上。它以流式访问模式访问应用程序的数据，这大大提高了整个系统的数据吞吐量，因而非常适合用于具有超大数据集的应用程序中。 HDFS的架构如图所示。HDFS架构
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2023-09-06 09:54:43
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目录一、什么是HDFS二、HDFS的特点三、HDFS的读写过程四、HDFS的常用指令一、什么是HDFSHDFS是基于Java的分布式文件系统，允许您在Hadoop集群中的多个节点上存储大量数据。它专门存储超大数据文件，为整个Hadoop生态圈提供了基础的存储服务HDFS是一个主/从（Master/Slave）体系架构，由于分布式存储的性质，集群拥有两类节点NameNode和DataNo
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2023-09-01 08:32:09
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之前的文章中我们已经将master节点的网络IP、hostname文件、hosts文件配置完成，接下来还有hadoop相关配置文件需要修改。今天我们来讲master节点hadoop的配置。 1、hdfs-site.xml在hadoop的配置文件中与HDFS(hadoop分布式文件系统)相关的是hdfs-core.xml文件。在伪分布集群中只有一个节点，因此此节点即要有NameNode功能
一、HDFS简介 Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。HDFS体系结构中有两类节点，一类是NameNode，又叫"元数据节点"；另一类是DataNode，又叫"数据节点"。这两类节点分别承担Master和Worker具体任务的执行节点。总的设计思想：分而治之——将大文件、大批量文件，分布式存放在大量独立的服务器
本文约1500字，建议阅读5分钟。在本文中，大数据专家将为您介绍如何使用HDFS以及如何利用HDFS创建HDFS集群节点。我们将从HDFS、Zookeeper、Hbase和OpenTSDB上的系列博客开始，了解如何利用这些服务设置OpenTSDB集群。在本文中，我们将探究HDFS。HDFSHadoop分布式文件系统(HDFS)是一种基于Java的分布式文件系统，它具有容错性、可伸缩性和易扩展性等优
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2023-09-06 20:54:25
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Hadoop是一个适合大数据的分布式存储与计算平台。 1.1核心构成 1.1.1HDFS架构 HDFS是Hadoop体系中数据存储管理的基础。它是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障，用于在低成本的通用硬件上运行。HDFS简化了文件的一致性模型，通过流式数据访问，提供高吞吐量应用程序数据访问功能，适合带有大型数据集的应用程序。Client：切分文件；访问HDFS；与NameNode交互，获取文
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2023-07-12 09:56:14
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Hadoop 集群中有两种节点，一种是namenode，还有一种是datanode。其中datanode主要负责数据的存储，namenode主要负责三个功能，分别是(1)管理元数据 (2)维护目录树 (3)响应客户请求
首先介绍下，元数据格式 hdfs在外界看来就是普通的文件系统，可以通过路径进行数据的访问等操作，但在实际过程存储中，却是分布在各个节点上。如上图所示，是一
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2023-07-13 14:31:17
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Hadoop是Apache开源软件基金会的一个项目的总称，它包含了HDFS，MapReduce，Hive，Hbase，Pig等组件，它是基于Googel GFS和MapReduce的论文发展起来的开源软件项目，而HDFS和Hadoop MapReduce是它的核心。 HDFS是一个开源的分布式文件系统，和单机文件系统一样，它也使用目录树结构，和单机文件系统不同的是，它的文件系统是跨越整个Ha
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2023-08-04 10:50:32
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RPC（Remote Procedure Call）————远程过程调用协议 Hadoop RPC在Hadoop中应用非常广泛，Client、DataNode、NameNode之间的通讯全依赖于它（1）它允许一台计算机程序远程调用另外一台计算机的子程序，而不用去关心底层的网络通信细节。对我们来说是透明的。因此，它经常用于分布式网络通信中。RPC协议假定某些传输协议的存在，如TCP或UDP，为通信
下线主机对DataNode解除授权前调优HDFS减少同时下线的节点数量：最多同时停用 个DataNode进行下线操作，等待下线完成后，进行副本检查（hdfs fsck / -list-corruptfileblocks -openforwrite -files -blocks -locations 2>&1 > /tmp/hdfs-fsck.txt在下线节点检查是否有异常的副
目录一、HDFS简介二、HDFS工作原理为什么要用hadoop？一、HDFS简介一类是NameNode，又叫"元数据节点"；另一类是DataNode，又叫"数据节点"。这两类节点分别承担Master和Worker具体任务的执行节点。总的设计思想：分而治之——将大文件、大批量文件，分布式存放在大量独立的服务器上，以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析。HDFS是一个主/从（Mater/Sla
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2023-07-07 19:49:05
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一 HDFS简介（Hadoop Distributed File System）1简介：是Hadoop项目的核心子项目，是分布式计算中数据存储管理的基础，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，可以运行于廉价的商用服务器上。它所具有的高容错、高可靠性、高可扩展性、高获得性、高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储，为超大数据集（Large Data Set）的应用处理带来了很多便利。
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2023-07-24 10:34:56
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帅气的目录0、集群规划1、服役新节点1.1、新节点网络配置1.2、复制软件1.3、删除Hadoop的数据和日志1.4、修改workers并分发（非必须）1.5、启动新节点2、删节点2.1、白名单（不常用，建议用黑名单）2.1.1、配置白名单【dfs.hosts】的位置2.1.2、配置白名单【dfs.hosts】的内容2.1.3、重启NameNode2.1.4、从白名单中去掉某个节点2.1.5、刷
