随着这些年全世界数据的几何式增长，数据的存储和运算都将成为世界级的难题。之前小鸟给大家介绍过一些分布式文件系统，解决的是大数据存储的问题，今天小鸟给大家介绍一些分布式计算框架：Hadoop框架提起大数据，第一个想起的肯定是Hadoop，因为Hadoop是目前世界上应用最广泛的大数据工具，他凭借极高的容错率和极低的硬件价格，在大数据市场上风生水起。Hadoop还是第一个在开源社区上引发高度关注的批处
文章目录准备工作部署规划安装配置zookeeper下载安装目录规划将下载的二进制包移动到/usr/local/hadoop目录，解压缩文件包配置设置环境变量启动安装配置hadoop新建hadoop用户以及用户组，并赋予sudo免密码权限目录规划下载、解压配置环境变量配置复制Hadoop配置好的包到其他5台服务器启动zookeeper集群启动journalnode格式化HDFS（仅第一次启动执行）
处节点设置为：IP主机名节点192.168.10.11 mater NameNode（NN）、DataNode（DN）192.168.10.12 slave01Secondary NameNode（SN）、DataNode（DN）192.168.10.13slave02 DataNode（DN）
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2023-07-13 14:26:14
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Hadoop 3.x的发展Hadoop版本包括Hadoop 1.x、Hadoop 2.x和Hadoop 3.x。本节将以Hadoop 3.1.0为例，完成HDFS高可用的搭建。Hadoop 3新特性Hadoop 3.1.0 GA版本于2017年12月份正式发布。Hadoop 3相较于Hadoop 2有一些新特性，包括基于JDK 1.8、HDFS可擦除编码、MR Native Task优化、基于Cg
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2023-07-13 14:26:18
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文章目录1. linux ssh免密登陆配置2. java环境配置3. Hadoop完全分布式(full)4. Hadoop HDFS高可用集群搭建（HA）4.1 安装配置zookeeper4.2 安装配置hadoop HA4.3 Hadoop HDFS HA集群的启动步骤5. Hadoop MapReduce、YARN 高可用集群搭建5.1 修改 mapred-site.xml5.2 修改ya
Hadoop Security Authentication Terminology --KerberosWhat is kinit?Kinit - obtain and cache Kerberos ticket-grantingticketIf you use the kinit commandto get your tickets, make sure you use the kdestro
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2023-08-22 13:33:35
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HADOOP集群各组件性能调优配置原则如何发挥集群最佳性能原则1：CPU核数分配原则原则2：内存分配原则3：虚拟CPU个数分配原则4：提高磁盘IO吞吐率影响性能的因素因素1：文件服务器磁盘I/O因素2：文件服务器网络带宽因素3：集群节点硬件配置因素4：SFTP参数配置因素5：集群参数配置因素6：Linux文件预读值因素7：Jsch版本选择HBase提升 BulkLoad 效率操作场景前提条件操作步
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2023-07-13 14:24:59
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数据库容器化作为下一代数据库基础架构基于编排架构管理容器化数据库采用计算存储分离架构
这和我们在私有 RDS 上的技术选型不谋而合，尤其是计算存储分离架构。
在我们看来，其最大优势在于：
计算资源 / 存储资源独立扩展，架构更清晰，部署更容易。将有状态的数据下沉到存储层，Scheduler 调度时，无需感知计算节点的存储介质，只需调度到满足计算资源要
# 如何实现"hadoop3 kerberos"
## 一、流程概述
在实现"hadoop3 kerberos"的过程中，主要包括以下几个步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 配置Kerberos服务器 |
| 2 | 配置Hadoop集群 |
| 3 | 启用Hadoop的Kerberos认证 |
| 4 | 测试Kerberos认证是否生效 |
##
# 如何实现Hadoop3端口
## 介绍
你好，作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何实现Hadoop3端口。Hadoop是一个用来存储和处理大数据的开源框架，而端口则是用来进行网络通信的重要概念。在学习如何实现Hadoop3端口之前，你需要先了解Hadoop的基本概念。
## Hadoop基本概念
- **Hadoop**: Hadoop是一个分布式系统基础架构，用于存储和处理大规模数据
# Hadoop3框架介绍及示例
## 什么是Hadoop3框架？
Hadoop3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。它是Apache软件基金会的一个子项目，最初由谷歌的MapReduce技术启发而来。Hadoop3框架包括HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce等模块，可以方便地处理大数据量的计算和存储。
## Hadoop3框架的核心组件
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# Hudi与Hadoop 3的结合
 / 9870(high))NameNode(nn) : 存储文件的元数据如文件名,文件目录结构,文件属性(生成时间副本数,文件权限),以及每个文件的块列表和所在的DataNode.DataNode(dn) : 在本地文件系统存储块数据,以及块数据校验和.SencondayNameNode : 用来监控HDFS
系列文章目录Hadoop第一章：环境搭建Hadoop第二章：集群搭建（上）Hadoop第二章：集群搭建（中）Hadoop第二章：集群搭建（下）Hadoop第三章：Shell命令Hadoop第四章：Client客户端Hadoop第四章：Client客户端2.0Hadoop第五章：词频统计Hadoop第五章：序列化 Hadoop第五章：几个案例 文章目录系列文章目录前言一、Partition分区案例1
