HDFS实战一、HDFS安装步骤1、上传安装包到linux12、解压3、解压后的目录4、配置（1）在 hadoop-env.sh 中配置java环境变量（2）修改hdfs-site.xml5、分发到集群的其他节点（1）rsync远程同步工具6、在linux1上初始化namenode7、单节点启动8、页面访问9、日志10、一键启停（1）配置从节点的主机名到workers文件中（2）修改一键启停的命
转载
2023-08-16 13:20:45
634阅读
1：start-all.sh开启hadoop相关进程2: start-hbase.sh启动hbase3: jps查看启动的进程情况3: hbase shell进入hbase4: list显示所有表http://localhost:16010/master-status5: create ‘rg34’,’f1’,’f2’,’f3’创建rg34表，f1,f2,f3为列族6: describe ‘rg3
转载
2023-09-20 10:45:52
114阅读
## 实现CentOS 7 Hadoop单实例作为Services的步骤
### 1. 安装CentOS 7
首先，你需要安装CentOS 7操作系统，并确保系统已经正确配置和运行。
### 2. 安装Java
Hadoop是基于Java开发的，所以你需要先安装Java。可以通过以下命令安装Java：
```markdown
sudo yum install java-1.8.0-ope
原创
2023-11-14 03:43:40
77阅读
首先需要修改配置文件 cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>修改yarn-site.xml，配置如下：<
转载
2023-05-24 14:22:43
56阅读
在这个定义中，“人工”指的是由人类创造或模拟，而“智能”指的是解决问 题、学习、适应新环境等的能力。人工智能领域的研究涵
原创
2024-06-13 09:59:34
395阅读
hadoop 实战练习（二）引言： 哈哈，时隔几日，坏蛋哥又回来了，继上一篇hadoop实战练习（一）,坏蛋哥准备继续写一个实战练习实例。苏格拉底曾说：所有科学都源于需求。那么我们就抛出今天实战项目的需求：百度采集了一段时间用户的访问日志。需要将数据进行清洗变成结构化的数据，方便后面模型或报表的制作。那么就让我们开始吧！码字不易，如果大家想持续获得大数据相关内容，请关注和点赞坏蛋哥(haha…)文
转载
2023-10-06 16:19:31
61阅读
在
http://archive.apache.org/dist/ 去下载 hadoop，hadoop运行需要安装 JDK
1> 解压软件到目录
$ tar -zxf hadoop-2.5.0.tar.gz -C /opt/modules
转载
2023-12-29 23:47:34
32阅读
Hadoop实战实例 Hadoop实战实例 Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式，让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同java程序员可以不考虑内存泄露一样， MapReduce的run-time系统
转载
2016-04-30 12:16:00
110阅读
2评论
1.概览当RM(ResourcesManager)和NM(NodeManager)陆续将所有模块服务启动，最后启动是NodeStatusUpdater，NodeStatusUpdater将用Hadoop RPC远程调用ResourcesTrackerService中的函数，进行资源是初始化等操作，为将要运行的Job做好准备。以下主要分析在Job提交之前 RM与NM在心跳的驱动下操作。主要涉及的ja
Hadoop源码解读(Job提交)Job提交入口boolean flag = job.waitForCompletion(true);进入waitForCompletion(true)方法if (state == JobState.DEFINE) {
submit();
}判断当前的Job状态是否为DEFINE，如果是DEFINE状态就进入submit()方法。进入submit()方法
转载
2024-07-18 21:39:32
26阅读
hadoop的mapreduce实例
原创
2017-05-21 08:29:26
1412阅读
参考文献：http://www.hadooper.cn/dct/page/657781.概述RandomWriter（随机写）例子利用 Map/Reduce把 数据随机的写到dfs中。每个map输入单个文件名，然后随机写BytesWritable的键和值到DFS顺序文件。map没有产生任何输出，所以reduce没有执行。产生的数据是可以配置的。配置变量如下名字默认值描述test.randomwriter.maps_per_host10每个节点运行的map任务数test.randomwrite.bytes_per_map1073741824每个map任务产生的数据量test.randomwrit
转载
2011-10-17 13:44:00
58阅读
2评论
参考文献：http://www.hadooper.cn/dct/page/657771排序实例排序实例仅仅用 map/reduce框架来把输入目录排序放到输出目录。输入和输出必须是顺序文件，键和值是BytesWritable.mapper是预先定义的IdentityMapper，reducer 是预先定义的 IdentityReducer， 两个都是把输入直接的输出。要运行这个例 子：bin/hadoop jar hadoop-*-examples.jar sort [-m <#maps>] [-r <#reduces>] <in-dir> <out-
转载
2011-10-17 14:04:00
118阅读
2评论
第一天 hadoop的基本概念 伪分布式hadoop集群安装 hdfs mapreduce 演示 01-hadoop职位需求状况.avi 02-hadoop课程安排.avi 03-hadoop应用场景.avi&nbs
转载
2024-10-09 13:03:03
29阅读
1、1TB（或1分钟）排序的冠军 作为分布式数据处理的框架，集群的数据处理能力究竟有多快？或许1TB排序可以作为衡量的标准之一。 1TB排序，就是对1TB（1024GB，大约100亿行数据）的数据进行排序。2008年，Hadoop赢得1TB排序基准评估第一名，排序1TB数据耗时209秒。后来，1TB排序被1分钟排序所取代，1分钟排序指的是在一分钟内尽可能多的排序。2009年
下一代Apache Hadoop MapReduce
回顾海量数据业务中，使用数量少规模大的集群比使用数量多规模小集群的成本低。规模大的集群能处理大数据集，同时也能支持更多的任务和用户。Apache Hadoop MapReduce框架大约能够支持4000台机器。下一代的Apache Hadoop MapReduce框架会纳入一个通用的资源调度器，用户可以自定义每一个应用程序的执行。
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
转载
2023-11-18 23:20:47
81阅读
通过 Hadoop经典案例——单词统计，来演示 Hadoop集群的简单使用。(1）打开 HDFS 的 UI,选择Utilities→Browse the file system查看分布式文件系统里的数据文件，可以看到新建的HDFS上没有任何数据文件。 (2）先在集群主节点namenode上的/export/data/目录下，执行“vi word. txt”指令新建一个 word. txt文本文件，
转载
2023-09-20 12:01:24
82阅读
在大数据处理框架不断更新和优化的过程中，Hadoop和Spark之间既有竞争关系，也有相互协同的需求。比方说Hive和Spark，在一段时间内，很多人认为Spark会代替Hive，作为Hadoop的数据仓库，Hive真的已经落后了吗？ 这种说法我们是不赞同的，因为作为数据仓库来说，Hive和Spark之间，Spark真的没有压倒性的优势，下图我们做了一个对比—— 由上图
转载
2023-07-12 11:54:33
63阅读
最近在招聘面试的时候，往往听到应聘者在介绍Spark的时候，通常拿Spark官网案例Spark和Hadoop做比较。当我问到为什么Spark比Hadoop快时候，得到的答案往往是：Spark是基于内存的计算，而Hadoop是基于磁盘的计算；Spark是一种内存计算技术。果真如此吗？事实上，不光Spark是内存计算，Hadoop其实也是内存计算。Spark和Hadoop的根本差异是多个任务之间的数据
转载
2023-09-01 08:15:38
75阅读
