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
测试对于验证系统的正确性、分析系统的性能来说非常重要，但往往容易被我们所忽视。为了能对系统有更全面的了解、能找到系统的瓶颈所在、能对系统性能做更好的改进，打算先从测试入手，学习Hadoop主要的测试手段。 TestDFSIOTestDFSIO用于测试HDFS的IO性能，使用一个MapReduce作业来并发地执行读写操作，每个map任务用于读或写每个文件，map的输出用于收集与处理文件相关
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2023-08-03 14:18:34
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- 启动集群 1.在master上启动hadoop-daemon.sh start namenode 2.在slave上启动hadoop-daemon.sh start datanode 3.用jps指令观察执行结果 4.用hdfs dfsadmin -report观察集群配置情况 5.hadoop fs -rm /filename 6.通过http://192.168.56.100:
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2023-07-12 13:32:39
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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
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2023-10-06 16:19:31
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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
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2023-12-29 23:47:34
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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
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2016-04-30 12:16:00
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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
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2024-07-18 21:39:32
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hadoop的mapreduce实例
原创
2017-05-21 08:29:26
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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
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2011-10-17 13:44:00
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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-
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2011-10-17 14:04:00
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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
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2024-10-09 13:03:03
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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。
# 测试 Hadoop：大数据处理的利器
在现代数据处理的世界中，Hadoop 是一个不可或缺的工具。作为一个开源的分布式计算框架，它专为处理大量数据而设计。那么，如何测试 Hadoop 的基本功能呢？本文将通过示例代码和详细流程为您展示如何进行简单的 Hadoop 测试。
## 什么是 Hadoop？
Hadoop 是一个分布式计算框架，能够将数据以高效的方式存储和处理。Hadoop 的核
一、运行Hadoop自带的hadoop-examples.jar报错 Permission denied: user=root, access=WRITE, inode="/user":hdfs:supergroup:drwxr-xr-x解决办法：1.进入hdfssu - hdfs2.查看目录权限hdfs dfs -ls /3.修改权限hadoop fs -chmod 777 /user运行Had
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2023-06-01 18:40:52
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Hadoop集群部署及简单测试部署模式本地模式伪分布模式完全分布式节点规划HDFS规划YARN规划实现部署解压安装修改配置修改环境变量配置文件~env.sh修改属性配置文件~-site.xml修改core-site.xml修改hdfs-site.xml修改mapred-site.xml修改yarn-site.xml修改从节点配置文件节点分发3个节点的环境变量配置格式化HDFS出错后启动测试启动H
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2023-09-22 13:17:45
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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
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2023-11-18 23:20:47
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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，
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2023-09-20 12:01:24
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上一节课我们一起学习了RPC简单用法，这节课我们来学习MapReduce，MapReduce可谓是Hadoop当中非常重要的一部分，不学好这部分，我们就无法真正学会Haoop。 那么，首先我们来看一个MapReduce最简单的例子，如下图所示，假如我们要
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2024-06-05 15:38:16
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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
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2023-07-12 11:54:33
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