1.MapReduce工作流程 1.待处理文本 2.Submit()方法，客户端先完成一些文件的基本设置，XML文件（任务环境）、会将待处理文本进行切片、jar包、yarn给job分配id、job的参数配置等等 3.提交job信息到yarn集群 4.Resource Manager会根据切片数量计算出Map Task的数量（Connect to the ResourceManager） 5.待处理
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2023-09-04 11:38:44
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# 如何实现 Hadoop 分区文件结构
在现代大数据处理环境中，Hadoop 是一个强大的工具，能够帮助我们有效存储和处理海量数据。为了在 Hadoop 上管理数据，我们通常需要设计一个合适的文件分区结构。本文将为你介绍如何实现 Hadoop 的分区文件结构，详细讲解流程以及所需的代码。
## 一、整体流程
在实现 Hadoop 分区文件结构之前，我们需要明确整个流程。下面是具体的步骤：
原创
2024-09-12 06:05:48
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Apache Hadoop组成 Hadoop HDFS：（Hadoop Distribute File System ）一个高可靠、高吞吐量的分布式文件系统 处理的状态简述：将数据进行切割， 为防止数据出现问题，则制作副本，分散存储 NameNode（nn）：存储文件的元数据，比如文件名、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块所在的DataNode等。（Na
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2023-09-16 20:14:11
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程序源码见：源码1、MapReduce中数据流动 （1）最简单的过程： map - reduce （2）定制了partitioner以将map的结果送往指定reducer的过程： map - partition - reduce （3）增加了在本地先进性一次reduce（优化）过程： map - combin(本地reduce) - partition -reduce2、Mapreduce中Par
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2023-09-20 10:54:25
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我在测试mapreduce任务时，发现相比于使用Job.setNumReduceTasks(int)控制reduce任务数量而言，控制map任务数量一直是一个困扰我的问题。好在经过很多摸索与实验，终于梳理出来，希望对在工作中进行Hadoop进行性能调优的新人们有个借鉴。本文只针对FileInputFormat的任务划分进行分析，其它类型的InputFormat的
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2023-07-16 22:36:58
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Hadoop中的InputFormat接口： InputFormat接口主要的任务是对输入的原始数据进行切分并转换成<K,V>格式的数据，它主要完成两个功能： 1.通过getSplite（）方法对原始数据进行切分，得到若干个InputSplite，这里的切分是指逻辑上的切分，即确定每个Splite的起始地址和长度而并没有在物理上进行划分; 2.通过getRecordReader
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2023-07-14 20:31:24
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hadoop文件数据结构在代码里的组成可以分为 storage、block、file、Inode几类很容易搞混，下面对这几个部分进行分别分析1storageStorage的结构图下图：Storage是系统运行时对应的数据结构。从大到小，Hadoop中最大的结构是Storage，最小的结构是block。Storage保存了和存储相关的信息（包括节点的类型：namenode/datanode，状态版本
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2023-12-04 17:34:35
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一、视图什么是视图？ 视图是从数据库中的基本表中选取的数据组成的逻辑窗口。它只是一个虚表，不进行实际的存储。数据库只存放视图的定义，数据项仍然存放在原来的基本表结构中。 视图可以被用于多个表的连接，也可以定义为部分行（列）可见。 Hive视图是一种无关底层存储的逻辑对象，视图中的数据是select查询返回的结果。视图的作用 1.简化查询语句 2.提高数据的安全性 3.视图保证了一定程度的逻辑独立性
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2023-09-04 21:10:00
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文件格式:SequenceFile
------------------
1.SequenceFile
Key-Value对方式。 2.不是文本文件，是二进制文件。
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2023-07-05 11:43:59
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一. Hadoop的知识架构图如下所示： 二. HDFS是什么？
1、HDFS是Hadoop生态圈中的分布式文件存储系统，主要是来源于Google 的GFS论文；
Hadoop Distributed File System。 易于扩展的分布式文件系统。 3、
运行
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2023-10-08 07:00:21
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♚Hadoop的认识 1.hadoop是google公司三篇论文思想的实现 ①hdfs—gfs ②mapreduce-mapreduce③hbase-bigtable 2.hadoop版本的演变 经历三代，与一代相比二代最明显变化增加yarn 3.hadoop特点 ①高可靠性②高拓展性③高效性④高容错性 4.狭义的hadoop包括：hdfs、mapreduce、yarn 5.广义的hadoop是一
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2023-07-24 10:26:42
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# Hadoop 文件分区副本的查看
在 Hadoop 中，文件分区副本是指将一个文件的数据和副本分散存储在不同的节点上，以提高数据的可靠性和访问性。在 Hadoop 中，我们可以通过一些命令和工具来查看文件分区副本的情况。
## 1. 使用 Hadoop Shell 命令
Hadoop Shell 命令提供了一些方便的工具来管理和查看 HDFS 中的文件和目录。其中，`hadoop fsc
原创
2023-12-16 12:03:50
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Hadoop集群hdfs添加磁盘操作目前的环境是cdh。服务器部署在Azure；一台cdhmaster（一个namenode，一个datanode），四台cdhslave节点（各一个datanode）。hdfs现状：首先是在Azure控制台对每台服务器添加一块磁盘（我这添加的是4T）在到服务器中对每台服务器进行添加磁盘操作：因为在Linux中，常用2种分区表：
MBR分区表（即主引导记录）
所支持
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2023-07-12 13:30:22
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Hadoop生态中的Mapreduce在map阶段可以将大数据或大文件进行分区，然后到Reduce阶段可并行处理，分区数量一般与reduce任务数量一致；自定义实现Hadoop的WritableComparable接口（序列化并排列接口）的Bean在mapreduce中进行排序；分组的好处是在Reduce阶段时可将数据按照自定义的分组属性进行分组处理。 文章通过“寻找订单中的最大金额”的Demo
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2023-09-01 08:32:37
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在讲述两个概念之前，先对Mapreduce的流程做一个简单的阐述： （1）最简单的流程Map -> Reduce （2）定制了partitioner ： Map -> MyPartiton ->
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2023-10-10 00:02:17
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hadoop学习笔记（四）：hadoop文件结构阅读目录hadoop完整安装目录结构：回到顶部hadoop完整安装目录结构：比较重要的包有以下4个：srchadoop源码包。最核心的代码所在目录为core、hdf...
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2019-04-23 09:42:00
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linux文件基本结构学习
原创
2021-06-27 11:40:27
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Linux操作系统与我们经常使用的windows操作系统有所不同，Linux主机上的设备以及系统的分区都以文件的形式存在着。 接下来就将Linux系统中设备以及分区的标识方法以及目录结构做以详细介绍。 在Linux系统中主要以接口类型来区分不同的存储设备:ID
原创
2015-01-25 23:06:14
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Linux操作系统与我们经常使用的windows操作系统有所不同，Linux主机上的设备以及系统的分区都以文件的形式存在着。 接下来就将Linux系统中设备以及分区的标识方法以及目录结构做以详细介绍。 在Linux系统中主要以接口类型来区分不同的存储设备:ID
原创
2015-01-25 23:15:33
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# 实现Hadoop文件夹结构
## 1. 概述
在开始讨论如何实现Hadoop文件夹结构之前，我们先来了解一下Hadoop是什么。Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它能够处理大规模数据集，并提供高可靠性和高性能。Hadoop的核心组件之一是Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，简称HDFS），它是一个分布式文件系统，用于存储和管理大规模数
原创
2024-01-27 05:25:36
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