文章目录1.Hadoop概述1.1Hadoop简介1.2Hadoop发展简史1.3Hadoop的特性1.4Hadoop的应用现状1.5 Apache Hadoop版本演变1.6 Hadoop各种版本（企业开发产品）2.Hadoop项目结构 1.Hadoop概述1.1Hadoop简介Hadoop是Apache [ә’pætʃi]软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台， 为用户提供了系统底层细节透明
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2023-07-04 15:25:07
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1、C语言制作简单计算器项目用C语言做一个简单的计算器，进行加、减、乘、除操作。 2、C语言实现通讯录项目使用C语言完成一个简单的通讯录。会涉及到结构体、数组、链表等重要概念。 3、C语言利用epoll实现高并发聊天室项目实现客户端和服务端编程，服务端使用epoll机制，高并发必备，支持多客户聊天室聊天；客户端使用epoll和fork，父进程与子进程通过pipe通信。4、C语言编写万年历使用C
1 完全分布式搭建 hdfs-site.xml中指定SNN的位置 在slaves文件中配置DN的位置 即可 4台机器配置文件一致 通过配置文件上的指定来启动不同的jps 2 HA的搭建 基于zk的zkfc的检测机制 同时也是一种选举机制， 主备间通过对journalnode的主->写 备->读的模式保持主备一致性 zk对zkfc进行了心跳的检测 在zk
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2023-09-20 10:30:17
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文章目录前言1. 项目要点1.1 项目背景1.2 项目目标2. 项目基础知识2.1 Hadoop RCP阅读源码： 前言RPC：不同进程间方法的调用DataNode->去调用NameNode的方法
此时DataNode和NameNode属于不同的进程1. 项目要点1.1 项目背景公司集群已运行一年之多，现在集群为满足公司需求，计划将集群扩为300+节点，在过去一年的集群管理中收集到了一些H
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2024-01-11 13:53:16
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简介所谓HA，即高可用（7*24小时不中断服务），实现高可用最关键的是消除单点故障 hadoop-HA严格来说应该分成各个组件的HA机制——HDFS的HA、YARN的HAHDFS的HA机制架构HDFS的HA机制详解Hadoop2增加了对HDFS的HA支持，配置了一对活动-备用（active-standy）namenode，当活动namenode失效，备用namenode接管它的任务并开始服务于客户
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2024-01-23 23:01:27
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Hadoop的HA工作机制示意图
下面我们开始搭建这一套高可用集群环境hadoop2.0已经发布了稳定版本了，增加了很多特性，比如HDFS HA、YARN等。最新的hadoop-2.6.4又增加了YARN HA注意：apache提供的hadoop-2.6.4的安装包是在32位操作系统编译的，因为hadoop依赖一些C++的本地库， 所以如果在64位的操作上安装hadoop-2.6.
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2023-10-07 19:49:52
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文章目录1. 概述2. HDFS3. Kafka4. HBase5. Redis 推荐阅读：redis系列之——高可用（主从、哨兵、集群）1. 概述首先需要明确，什么时候需要实现 HA（高可用）？只有当出现 单点故障问题 的时候，例如：HDFS：客户端请求写文件时，需要请求 NameNode 返回元数据，但 NameNode 只有一个，假如宕机就需要切换到备用的 NameNodeKafka：使用
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2023-07-13 14:50:31
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有些工作只能在一台server上进行，比如master，这时HA（High Availability）首先要求部署多个server，其次要求多个server自动选举出一个active状态server，其他server处于standby状态，只有active状态的server允许进行特定的操作；当active状态的server由于各种原因无法服务之后（比如挂了或者断网），其他standby状态的se
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2023-07-14 09:43:44
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1. Hadoop的HA机制 前言：正式引入HA机制是从hadoop2.0开始，之前的版本中没有HA机制1.1. HA的运作机制（1）hadoop-HA集群运作机制介绍 所谓HA，即高可用（7*24小时不中断服务） 实现高可用最关键的是消除单点故障 hadoop-ha严格来说应该分成各个组件的HA机制——HDFS的HA、YARN的HA （2）HDFS的HA机制详解
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2023-07-12 13:43:52
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一、原理 HDFS中NameNode等的HA是基于ZooKeeper实现的。它应用了ZooKeeper集群的如下功能或特性： 1、只要半数以上节点还存活，就继续能对外提供服务； 2、ZooKeeper通过Paxos算法提供了leader选举功能，其它follo
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2023-10-25 17:07:27
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---恢复内容开始---之前我们都是学习使用MapReduce处理一张表的数据（一个文件可视为一张表，hive和关系型数据库Mysql、Oracle等都是将数据存储在文件中）。但是我们经常会遇到处理多张表的场景，不同的数据存储在不同的文件中，因此Hadoop也提供了类似传统关系型数据库的join操作。Hadoop生态组件的高级框架Hive、Pig等也都实现了join连接操作，编写类似SQL的语句，
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2023-07-13 17:59:25
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1.1 环境配置使用XShell软件，创建5个会话窗口，五个服务器的地址分别是：1.1.1 配置主机名、hosts文件# 主机名 # 配置各节点的主机名[root@main-master ~]# vim /etc/sysconfig/network#查看[root@main-master ~]# cat /etc/sysconfig/networkNETWORKING=yesHOSTNA
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2023-05-24 14:25:58
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Hadoop程序实现1 安装hadoop程序1.1 linux上安装环境，就是软件包，跟mysql本质上1样1.2 windows上安装环境(这样才能在windows中跑hadoop程序,测试java写的hadoop程序是否可用)2 项目构建（和普通项目基本一样）2.1 创建1个普通的项目2.2 导入Hadoop的JAR包2.2.1 手动导入2.2.2 maven导入2.3 一共就写3个类，分别
hadoop(离线数据分析处理)Spark 实时数据构建Hadoop集群HDFS操作与编程MapReduce程序设计及优化MapReduce高级应用及方便
hadoop的优势：弹性-易扩展和卸载健壮-自动恢复和监测简单-编写并行分布式代码Hadoop Common为Hadoop其他项目提供一些常用的工具，如配置工具Configuration，远程过程过程调用RPC序列化机制，Hadoop抽象文件系
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2023-07-14 19:36:57
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Hadoop平台K-Means聚类算法分布式实现+MapReduce通俗讲解在Hadoop分布式环境下实现K-Means聚类算法的伪代码如下：输入：参数0--存储样本数据的文本文件inputfile； 参数1--存储样本数据的Sequenc
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2024-08-02 12:04:00
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2023-07-24 09:24:04
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MR输入格式概述数据输入格式 InputFormat。用于描述MR作业的数据输入规范。输入格式在MR框架中的作用：文件进行分块(split)，1个块就是1个Mapper任务。从输入分块中将数据记录逐一读出，并转换为Map的输入键值对。如果想自定义输入格式，需要实现：顶级输入格式类：org.apache.hadoop.mapreduce.InputFormat顶级块类：org.apache.hado
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2023-07-06 17:29:32
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Hadoop入门教程：Streaming接口实现，Streaming接口就是使用UNIX标准流作为Hadoop和程序之间的接口，可以使用任何语言，仅需要编写的MapReduce程序能够读取标准输入并写入标准输出，Hadoop Streaming可以帮助用户创建和运行一类特殊的MapReduce作业，这些作业是由一些可执行文件或脚本文件充当Mapper或Reducer。 如果一个可执行文件被用于M
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2023-08-29 15:30:58
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ETL一词是Extract、Transform、Load三个英文单词的首字母缩写，中文意为抽取、转换、装载。ETL是建立数据仓库最重要的处理过程，也是最能体现工作量的环节，一般会占到整个数据仓库项目工作量的一半以上。建立一个数据仓库，就是要把来自于多个异构源系统的数据整合在一起，并放置于一个集中的位置来进行数据分析。如果这些源系统数据原本就是相互兼容的，那当然省事了，但是实际情况往往不是如此。而E
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2023-07-14 17:28:06
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