yarn的官方文档上有一篇很经典的Hadoop MapReduce Next Generation – Writing YARN Applications，讲述了如果编写基于hadoop 2.0 yarn的应用程序（中文翻译版）。本文主要讲述yarn程序的执行流程和如何进行开发的一点想法。 YARN程序的执行流程Yarn是一个资源管理系统，负责整个集群资源的管理和分配。如果需要
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2023-11-20 18:47:28
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# 实现"master hadoop"的步骤
## 流程概述
在实现"master hadoop"这个任务时，我们首先需要搭建Hadoop环境，然后学习Hadoop的基本概念和使用方法，最后通过实际操作来掌握Hadoop的应用。下面是整个过程的步骤概要：
步骤 | 操作
--- | ---
1 | 安装Hadoop
2 | 配置Hadoop集群
3 | 学习Hadoop基本概念
4 | 编写和
原创
2024-03-17 04:09:36
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Hadoop管理员负责为用户作业提供一个高效的运行环境。管理员需要从全局出发，通过调整一些关键参数值提高系统的吞吐率和性能。总体上看，管理员需从硬件选择、操作系统参数调优、JVM参数调优和Hadoop参数调优等四个方面人手，为
Hadoop
用户提供一个高效的作业运行环境。
1.硬件选择
Hadoop自身架构的基本特点决定了其硬件配置的选型。Hadoop采用了
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2024-08-02 11:26:25
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Hadoop配置及映射本地磁盘试验网络结构
master.hadoop192.168.122.2（master）
node1.hadoop192.168.122.3 (slave)
node2.hadoop192.168.122.4 (slave)
node3.hadoop192.168.122.5 (slave)
chkpoint.hadoop 192.168.122.7(SecondaryNa
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2023-09-22 13:26:02
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1.1 The Hadoop EnvironmentDistributed computation:(分布式计算)The computation tire uses a framework called MapReduce.Distributed storage:(分布式存储)A distributed filesystem called HDFS,provides storage.1.2 Wha
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2023-07-24 11:01:29
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## Hadoop Master和Zookeeper Master的实现流程
为了让这位刚入行的小白能够理解如何实现Hadoop Master和Zookeeper Master，我将按照以下步骤进行讲解：
1. 安装Hadoop和Zookeeper
2. 配置Hadoop Master
3. 配置Zookeeper Master
下面是整个流程的表格，展示了每个步骤所需做的事情：
| 步骤
原创
2024-01-01 06:38:00
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Map阶段①输入分片（inputsplit），这个时候也就是输入数据的时候，这时会进行会通过内部计算对数据进行逻辑上的分片。默认情况下这里的分片与HDFS中文件的分块是一致的。每一个逻辑上的分片也就对应着一个mapper任务。②Mapper将切片的数据输入到map函数中进行处理。③Buffer函数将结果输出首先放入buffer（缓冲区）中从而为后面的操作（也就是写入硬盘）做准备。这里着重介绍一下b
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2023-08-18 19:23:07
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一、虚拟机创建成功 二、1.打开——>用root用户登陆修改虚拟机主机名为master vim /etc/hostname esc shift+: wq 保存退出三：关闭防火墙1.查看防火墙状态systemctl status firewalld2.关闭防火墙systemctl stop firewalld3.关闭开机自启动systemctl
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2024-09-08 11:28:36
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## Hadoop Master JPS 简介
在使用Hadoop分布式计算框架时，了解Hadoop Master进程（如NameNode，ResourceManager等）的状态是非常重要的。通过使用`jps`命令可以查看当前运行在集群中的Java进程和它们的状态。
本文将介绍如何使用`jps`命令来查看Hadoop Master进程的状态，并且提供相关的代码示例。
### 什么是`jps
原创
2024-05-13 07:08:11
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# 实现Hadoop单独master指导
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(准备Hadoop环境) --> B(配置hdfs-site.xml)
B --> C(配置core-site.xml)
C --> D(启动NameNode)
```
## 类图
```mermaid
classDiagram
NameNode
原创
2024-07-12 04:42:47
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继续Smart SSD主题相关 本文主要将Smart SSD应用到MapReduce系统中。MapReduce是由谷歌公司提出的一种面向大规模数据处理的并行计算模型和方法。Map处理原始数据，杂乱无章；Reduce中数据是根据键值对key后面的value来组织的。可以看做把一堆杂乱无章的数据按照某种特征归纳处理，提取出key和value。从而方便进一步处理。
大规模数据就决定了难以全部存档在内存，
hadoop(master/slave)主从结构 相比于基于P2P模型的分布式文件系统架构，HDFS采用的是基于Master/Slave主从架构的分布式文件系统，一个HDFS集群包含一个单独的Master节点和多个Slave节点服务器，这里的一个单独的Master节点的含义是HDFS系统中只存在一个逻辑上的Master组件。一个逻辑的Master节点可以包括两台物理主机，即两台Master服务器
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2024-08-06 09:38:07
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# Hadoop Image LS: Exploring Hadoop File System Images
Apache Hadoop is an open-source framework for distributed storage and processing of large datasets using a cluster of commodity hardware. One of
原创
2024-05-15 04:32:25
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一：模块介绍Hadoop comment: 为hadoop的其他模块提供基础支持(工具类) Hadoop Distributed File System: 高吞吐量的分布式文件管理系统 Hadoop MapReduce：大数据的离线的并行计算框架（固定三步：map—reduce–shuffle） Hadoop Yarn: 分布式资源管理框架(MapReduce的扩展):任务调度+资源管理二：相关进
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2023-09-14 15:48:45
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折腾hadoop好久，期间几次完全推到重来，现在在这里写下来备份。本文不是写给别人作为教程，而是给我自己作提醒的，如果你碰巧看到了本文，那你可能需要一些linux基本知识才能正确理解。1，安装linux 本文假设从裸机开始，所以要先装linux。本人是ubuntu对支持者，所以装的是ubuntu，废话没有，很容易就装好了。在安装过程中，要注意所有节点对主机名应
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2024-07-23 07:26:47
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Hadoop使用了master/slave的集群架构。master包括了NameNode和ResourseManager两个重要的Hadoop节点。所以master是一种非常重要的节点。一定要保证master的硬件资源是最好的。但是，即使是最好硬件，最稳定的机器也可能出现问题，而master又是如此重要，所以我们需要一种高可用架构，使得即使master坏掉，整个集群也能迅速恢复工作。Hadoop
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2023-07-16 22:08:52
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首先：我们先来了解RPC协议具体的内容(1):是远程方法的调用。一台计算机可以访问到另一台计算机的程序，但是我们却不需要去关注底层内容的实现（2）：hadoop之间进程的交互使用的都是RPC,比如NameNode和DataNode，JobTracker和TaskTracker之间的通信2:RPC所用到的知识点（1），动态代理（2），反射（3）,序列化（4），非阻塞IO(NIO)3，RPC机制（1）
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2023-11-09 21:33:45
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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
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2024-01-04 19:55:08
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本文从源码调用方面介绍从应用程序提交到启动ApplicationMaster的整个过程，期间涉及ClientRMService、RMAppManager、RMAppImpl、RMAppAttemptImpl、RMNode、ResourceScheduler等几个主要组件。当客户端调用RPC函数ApplicationClientProtocol#submitApplication之后，Resourc
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2023-08-15 17:42:39
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# 同步Hadoop Master数据的方法
在大数据处理中，Hadoop是一个非常流行的开源框架，用于存储和处理大规模数据。在Hadoop集群中，通常会有一个Master节点，负责协调整个集群的工作。同步Hadoop Master数据是非常重要的，可以确保数据的一致性和可靠性。本文将介绍如何同步Hadoop Master数据，并提供代码示例。
## 数据同步方法
Hadoop Master
原创
2024-05-12 06:03:09
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