Hadoop的概述和特点Hadoop官网：https://hadoop.apache.org一、hadoop概述1、服务器(节点)可以理解为我们的一台笔记本/台式机，在这里可以认为是我们的一台虚拟机
后面学习中，我们会把一台服务器称为一个节点
一个公司里，会有很多服务器。尤其是hadoop集群大到上千台服务器搭建成集群2、机架负责存放服务器的架子3、什么是Hadoop？Hadoop是一个适合海量
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2023-07-27 19:57:44
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一、背景每个文件均按块存储，每个块的元数据存储在NameNode的内存中，因此HDFS存储小文件会非常低效。因为大量的小文件会耗尽NameNode中的大部分内存。但注意，存储小文件所需要的磁盘容量和数据块的大小无关。每个块的大小可以通过配置参数（dfs.blocksize）来规定，默认的大小128M。例如，一个1MB的文件设置为128MB的块存储，实际使用的是1MB的磁盘空间，而不是128MB。
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2023-09-14 14:16:36
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hadoop集群及部分原理图
配置hadoop集群环境集群节点初始化：主机节点（4个节点）： Master01:NN进程（NameNode）Slave01:DN进程（DataNode）Slave02:DN进程（DataNode）Slave03:DN进程（DataNode）打通网络（配置静态ip地址 、修改主机名、各主机节点ip映射、关闭防火墙和selinux）&nb
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2023-07-30 13:48:18
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Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在数据提取、变形和加载(ETL)方面上的天然优势。Hadoop的分布式架构，大数据处理引擎尽可能的靠近存储，对例如像ETL这样的批处理操作相对合适，因为类似这样操作的批处理结果可以直接走向存储。Hadoop的MapReduce功能实现了将单个任务打碎，并将碎片任务发送(Map)到多个节点上，之后再以单个数据集的形式加载(Reduce)到数据仓库
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2023-06-19 14:13:18
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MapReduce详细工作流程一：如图MapReduce详细工作流程二：如图Shuffle机制Map方法之后，Reduce方法之前的数据处理过程称之为Shuffle。如下图所示：图解：MapTask搜集map()方法的kv对，放入内存缓冲区中从内存不断溢写到本地磁盘文件，可能会溢出多个文件多个溢出文件会被合并成大的溢出文件在溢写过程和合并过程中，都要调用Partitioner进行分区和针对key进
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2023-07-12 12:28:18
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文章目录MapRdeuce的执行逻辑图Client概述Split 分片分片的目的分片的大小为什么分片的大小最好是趋向于HDFS的一个块的大小源码分析 MapRdeuce的执行逻辑图一个MapReduce作业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将作业分为若干个task来执行，其中主要包括两类：map任务和reduce任务。这些任务运行在集群
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2023-09-01 08:55:52
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MapReduce运行流程以wordcount为例，运行的详细流程图如下1.split阶段首先mapreduce会根据要运行的大文件来进行split，每个输入分片(input split)针对一个map任务，输入分片(input split)存储的并非数据本身，而是一个分片长度和一个记录数据位置的数组。输入分片(input split)往往和HDFS的block(块)关系很密切，假如我们设定HDF
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2023-08-18 20:14:40
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基本流程： 一个图片太大了，只好分割成为两部分。根据流程图来说一下具体的一个任务执行的情况。1. 分布式环境中客户端创建任务并提交。2. InputFormat做Map前的预处理，主要负责以下工作：a) 验证输入的格式是否符合JobConfig的输入定义，这个在实现Map和构建Conf的时候就会知道，不定义可以是Writable的任意子类。
# Hadoop数据处理流程图
## 引言
在大数据时代，数据处理变得越来越重要。而Hadoop作为一个开源的分布式计算框架，被广泛应用于大规模数据处理任务中。本文将介绍Hadoop数据处理的流程，并详细说明每一步需要做什么，以及相应的代码示例。
## 数据处理流程
下面是Hadoop数据处理的流程图：
```mermaid
journey
title Hadoop数据处理流程
原创
2023-08-24 04:32:12
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1.map和reduce MapReduce任务编写分为两个阶段：map阶段和reduce阶段，每个阶段都以键值对作为输入和输出。对于NCDC数 据找出每年的最高气温，map阶段输入为原始数据以偏移量为键，每行数据为值，输出每条记录的年份与温度的键值对，如图所示： 图1 map阶段输入数据格式
图2 map阶段输出数据格式
reduce阶段的输入为map阶段的输出
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2023-09-20 07:19:24
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1、分布式环境搭建 采用4台安装Linux环境的机器来构建一个小规模的分布式集群。图1 集群的架构 其中有一台机器是Master节点，即名称节点，另外三台是Slaver节点，即数据节点。这四台机器彼此间通过路由器相连，从而实验相互通信以及数据传输。它们都可以通过路由器访问Internet，实验网页文档的采集。2、集群机器详细信息2.1 Master服务器名称详细信息机器名称Mast
hadoop集群：HDFS读写流程图与HDFS元数据管理机制 1，HDFS读流程客户端通过Distributed FileSystem向NameNode请求下载文件。NameNode通过查询元数据，找到文件块所在的DataNode地址，并将该文件元数据返回给客户端。客户端根据从namenode获得的元数据，挑选一台DataNode（就近原则，然后随机）服务器，依次请求读取块数据。DataNode开
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2023-09-20 10:52:03
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摘要：Google 在 2003 年到 2004 年公布了关于 GFS、MapReduce 和 BigTable 三篇技术论文（旧三驾马车），这也成为后来云计算发展的重要基石，如今 Google 在后 Hadoop 时代的新“三驾马车” -- Caffeine、Pregel、Dremel 再一次影响着全球大数据技术的发展潮流。Mike Olson(迈克尔·奥尔森) 是 Hadoop 运动背后的主要
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2023-08-24 19:51:02
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图解高可用HA1、主从架构中存在的问题问题1：单点故障问题2：如果有多个主节点进程，那么谁工作，谁不工作，大家一起工作？2、架构中常见的两种模式故障转移：`高可用模式`负载均衡3、Hadoop的HA实现==问题1：两个主节点，谁是Active，谁是Standby?====问题2：怎么实现的？==问题3：如果有两个NameNode，==接客：客户端如何知道谁是active？==问题4：如果有两个N
## Hadoop技术科普：利用分布式计算进行大数据处理
在当今信息爆炸的时代，大数据处理已经成为许多企业和组织的必要工作。处理大量数据需要强大的计算能力，而Hadoop就是一种流行的分布式计算框架，可以帮助用户高效地处理大规模数据集。本文将介绍Hadoop的基本原理和使用方法，并结合Hadoop图进行详细讲解。
### 什么是Hadoop？
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，最初由A
1. MapReduce基本编程模型和框架1.1 MapReduce抽象模型大数据计算的核心思想是：分而治之。如下图1所示。把大量的数据划分开来，分配给各个子任务来完成。再将结果合并到一起输出。 注：如果数据的耦合性很高，不能分离，那么这种并行计算就不适合了。 图1：MapReduce抽象模型1.2 Hadoop的MapReduce的并行编程模型如下图2所示，Hadoop的MapReduce先将
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2023-09-20 10:21:46
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一、本章概览MapReduce可以看作是Hadoop中的分布式计算框架，是用于批量数据离线处理的编程模型。基于MapReduce的并行数据处理是Hadoop能够支撑大数据计算的核心。书中这一章是以一个实际的例子对MapReduce的过程、机制还有Hadoop提供的相关编程模型及借口做了简单的介绍，内容即非常易懂，也能让读者初步地宏观了解MapReduce的计算原理。其中很多细节的地方书中并没有做详
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2023-09-16 18:57:51
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1. MapReduce 与 HDFS 简介 什么是 Hadoop ？ Google 为自己的业务需要提出了编程模型 MapReduce 和分布式文件系统 Google File System，并发布了相关论文（可在 Google Research 的网站上获得：GFS、MapReduce）。Doug Cutting 和 Mike Cafarella 在开发搜索引擎 Nutch 时对这两篇论文
文章目录一、HDFS写数据流程1. 剖析文件写入2. 网络拓扑-节点距离计算3. 机架感知（副本存储节点选择）二、HDFS读数据流程 前言：在《Hadoop系列》的第一篇博文里，就已经提到了 【hadoop】（一）分布式文件系统 HDFS，但作为面试中经常遇到的数据流的问题，特地拎出来专门写一篇文章，详细解读 HDFS 数据流的知识点，帮助小伙伴们跳出面试中的那些大坑。 一、HDFS写数据流程
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2023-09-20 10:37:59
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Hadoop-HDFS,思想的总结Hadoop的工作离线数据处理的简单流程(也就是不是实时更新是数据,如果要实时更新,就要用到spark进行实时处理): 流程:①②③④⑤⑥⑦⑧ ① :是产生的数据源,会将客户的操作等以日志的形式保存 ② :这些数据都会上传到Tomact服务器上,进行保存 ③ :通过flume对保存到磁盘的数据,进行捕抓到HDFS中的各个datenode ④ :通过mapreduc
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2023-08-16 17:35:47
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