# Hadoop集群搭建内存分配教程
## 一、整体流程
在搭建Hadoop集群并进行内存分配时，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装Hadoop |
| 2 | 配置Hadoop集群 |
| 3 | 配置内存分配 |
| 4 | 启动Hadoop集群 |
```mermaid
journey
title Hado
前期准备搭建虚拟机，修改虚拟机网关，关闭移除防火墙。 在根目录下新建software文件夹，将jdk和hadoop相关文件夹拖进文件夹 解压jdk到opt文件夹，配置jdk环境变量 虚拟机及jdk安装配置过程大家可以到博主前面的博客去找修改主机名方法一：vi /etc/hostname 方法二：hostnamectl set-hostname hadoop01（配置后立即生效） 修改主机列表:vi
一、高可用HDFS 1、HDFS基础结构 2、高可用HDFS架构 主备切换控制器 ZKFailoverController：ZKFailoverController 作为独立的进程运行，对 NameNode 的主备切换进行总体控制。ZKFailoverController 能及时检测到 NameNode 的健康状况，在主 NameNode 故障时借助 Zoo
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2023-07-12 11:38:12
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# Hadoop集群IP地址分配方案
Hadoop是一个开源的分布式计算平台，它通过在多个节点上分布数据和计算任务来实现大规模数据的处理。在搭建Hadoop集群时，合理地分配IP地址是确保集群正常运行的关键步骤。本文将详细介绍如何给Hadoop集群分配IP地址，并提供相应的代码示例和类图。
## 1. 需求分析
在分配IP地址之前，我们需要了解Hadoop集群的规模和网络环境。假设我们有一个
1、Hdfs的block和spark的partition有什么区别吗？在hdfs中的block是分布式存储的最小单元，等分，并且可以设置冗余，这样设计会出现一部分磁盘空间的浪费，但是整齐的block大小，便于快速找到，读取对应的内容，例如快手利用hdfs来进行存储视频。Spark中的parition是弹性分布式数据集中rdd的最小单元，rdd是由分布在各个节点上的partition组成的。part
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2023-07-12 13:23:03
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# Hadoop内存分配实现指南
## 简介
在Hadoop中，内存分配是一个重要的任务，它直接影响MapReduce作业的性能和稳定性。本文将向你介绍如何实现Hadoop内存分配，帮助你理解整个过程并提供详细的代码示例。
## 整体流程
下面是实现Hadoop内存分配的整体流程，我们将通过表格展示每个步骤的具体内容。
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 配置Y
原创
2023-08-27 10:37:24
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本文章没有搭建教学，只是关于搭建完成后的性能测试以及提供一些自己的建议。由于学习本人租了三台不同公司学生机服务器搭建Hadoop分布式，版本为2.9.1，本以为可以放到上面跑一跑项目会比本机开docker搭建的分布式要快，但是没想到碰到了各种问题。在配置了一个master两个slave，hdfs副本数设置为2的情况下，测试文件大小为400M左右，做一个简单的wordcount分析，文件从maste
1. map过程产生大量对象导致内存溢出这种溢出的原因是在单个map中产生了大量的对象导致的。例如：rdd.map(x=>for(i <- 1 to 10000) yield i.toString)，这个操作在rdd中，每个对象都产生了10000个对象，这肯定很容易产生内存溢出的问题。针对这种问题，在不增加内存的情况下，可以通过减少每个Task的大小，以便达到每个Task即使产生大量的
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2023-06-27 22:22:19
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Hadoop 分别从三个角度将主机划分为两种角色。第一，划分为master 和slave，即主人与奴隶；第二，从HDFS 的角度，将主机划分为NameNode 和DataNode（在分布式文件系统中，目录的管理很重要，管理目录的就相当于主人，而NameNode 就是目录管理者）；第三，从MapReduce 的角度，将主机划分为JobTracker 和TaskTracker（一个job 经常被划分为
1、 hadoop配置文件分析 在文档（6）中分析了hadoop对配置文件中弃用key的处理，并分析在使用配置文件时调用的set方法，该方法会调用getProps方法获取配置文件，然后将数据设置到配置文件中。 getProps方法详情如下：protected synchronized Properties getProps() {
if (properties == null) {
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2023-07-12 12:21:51
44阅读
YARN是分布式资源管理，每一台机器都要去管理该台计算机的资源，Yarn负责为MapReduce程序分配运算硬件资源。每一台机器的管理者叫 NodeManager，整个集群的管理者管理着整个集群的NodeManager，叫 ResourceManager。资源调度和资源隔离是YARN作为一个资源管理系统最重要和最基础的两个功能。资源调度由 ResourceManager 完成，而资源隔离由各个Da
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2023-09-01 09:31:59
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1.环境介绍 这里用的是四台机器配置一个Hadoop完全分布式的集群环境，一个namenode和三个datanode，四台机器上安装的都是Ubuntu Server 14.04LTS系统；JDK版本1.7.0_75，安装详情下面有介绍；Hadoop版本为最新稳定版本hadoop2.6.0.2.准备工作 创建用户名和组
为三台机器创建相同的用户名和组，建议密码也都设为一样，我的所有机器
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2023-07-24 14:25:45
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Hadoop的优势有四高：(1) 高可用: Hadoop底层维护多个数据副本，所以即使Hadoop某个计算元 素或存储出现故障，也不会导致数据的丢失(2) 高扩展: 在集群间分配任务数据，可方便的扩展数以千计的节点(3) 高效性: 在MapReduce的思想下，Hadoop是并行工作的，以加快任务处 理速度(4) 高容错性: 能够自动将失败的任
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2023-07-24 13:56:11
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## 实现8G内存虚拟机hadoop集群内存分配
### 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[了解需求] --> B[安装虚拟机]
B --> C[设置虚拟机内存]
C --> D[安装Hadoop]
D --> E[配置Hadoop集群]
```
### 2. 了解需求
在开始之前，我们需要了解需求。我们需要实现一个8G内存的
简介 Hadoop 是 Apache 旗下的一个用 java 语言实现开源软件框架，是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台。允许使用简单的编程模型在大量计算机集群上对大型数据集进行分布式处理。它的核心组件有HDFS（分布式文件系统）解决海量数据存储、YARN（作业调度和集群资源管理框架）解决资源任务调度和MapReduce（分布式运算编程框架）解决海量数据计算。另外Hadoop如今拥有一个庞大
HADOOP集群具体来说包含两个集群：HDFS集群和YARN集群，而mapreduce必须放在一个资源调度平台（yarn）上来跑，由平台分布内存cup等信息。两者逻辑上分离，但物理上常在一起 HDFS集群： 负责海量数据的存储，集群中的角色主要有 NameNode / DataNode YARN集群： 负责海量数据运算时的资源调度，集群中的角色主要有 ResourceManager /No
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2023-09-20 11:59:47
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Hadoop介绍Hadoop是Apache旗下的一个用java语言实现开源软件框架，是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台。允许使用简单的编程模型在大量计算机集群上对大型数据集进行分布式处理。狭义上说，Hadoop指Apache这款开源框架，它的核心组件有：HDFS（分布式文件系统）：解决海量数据存储YARN（作业调度和集群资源管理的框架）：解决资源任务调度MAPREDUCE（分布式运算编程框架
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2023-07-30 15:53:33
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写在前面：在本教程中，默认虚拟机系统已配置好hadoop和JDK，并且集群之间的免密登录已经完成。这里我的hadoop版本号为hadoop-2.10.0，记得要全部替换为你自己的版本号哦
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2023-07-24 11:31:20
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Hadoop介绍： Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。安装三台虚拟设备 在里面我建议大家选择性能稳定的合适的linux版本进行安装，一般要进行初级学习的话，暂时三台虚拟机就够学习使用了。网络ip设置 首先，选择虚拟机为net模式，看准当前网关和虚拟机能分配的网段。
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2023-08-21 10:35:01
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本案例软件包：链接：https://pan.baidu.com/s/1ighxbTNAWqobGpsX0qkD8w 提取码：lkjh（若链接失效在下面评论，我会及时更新） 搭建环境：hadoop-3.1.3，jdk1.8.0_162一、HA模式简介Hadoop的HA模式是在Hadoop全分布式基础上，利用ZooKeeper等协调工具配置的高可用Hadoop集群。 如果还没有配置全分布式的Hadoo
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2023-07-12 12:57:35
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