一. MapReduce on Yarn流程1. 什么是MapReduceMapReduce是一个计算框架，核心思想是"分而治之"，表现形式是有个输入(input)，mapreduce操作这个输入(input)，通过本身定义好的计算模型，得到一个输出(output)，这个输出就是我们所需要的结果。在运行一个mapreduce计算任务时候，任务过程被分为两个阶段：map阶段和reduce阶段，每个阶
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2024-09-27 22:13:01
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4.1概述1、压缩概述压缩技术能够有效减少底层存储系统（HDFS）读写字节数。压缩提高了网络带宽和磁盘空间的效率。在运行MR程序时，IO操作、网络数据传输、shuffle和Merge要花大量的时间，尤其是数据规模很大和工作负载密集的情况下，因此，使用数据压缩显得非常重要。鉴于磁盘IO和网络带宽是Hadoop的宝贵资源，数据压缩对于节省资源、最小化磁盘IO和网络传输非常有帮助。可以在任意MapRed
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2023-11-18 23:44:32
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Hadoop HDFS 与Hbase升级笔记由于之前使用了hadoop1.0.2，hbase 使用的是hbase-0.92.1 但是一次事故导致元数据丢失，且修复元数据的类本身有BUG 所以摆在眼前的只有两条路： 1、修改hbase源码重新编译 hbase 修复BUG 2、升级到下一个版本，且这个版本已经修复了此BUG 从release node中看到 0.92.2及以后版本均修复了此bug
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2023-10-26 19:30:24
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# Druid与Hadoop数据更新指南
## 1. 概述
Druid是一种用于快速数据分析的分布式实时分析数据库，而Hadoop则是一个用于存储和处理大数据的框架。将这两者结合在一起，可以有效地进行数据的更新和处理。本文将教你如何实现druid hadoop数据更新，指导你了解整个流程和每一步的具体实现。
## 2. 流程
下面是实现“Druid和Hadoop数据更新”的步骤：
| 步
原文地址：http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2012/04/22/2465580.htmlhadoop对于压缩文件的支持hadoop对于压缩格式的是透明识别,我们的MapReduce任务的执行是透明的，hadoop能够自动为我们 将压缩的文件解压，而不用我们去关心。 如果我们压缩的文件有相应压缩格式的扩展名（比如lzo，gz，bzip2等），hado
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2014-03-18 12:12:55
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目前在Hadoop中用得比较多的有lzo，gzip，snappy，bzip2这4种压缩格式，笔者根据实践经验介绍一下这4种压缩格式的优缺点和应用场景，以便大家在实践中根据实际情况选择不同的压缩格式。1
gzip压缩优点：压缩率比较高，而且压缩/解压速度也比较快；hadoop本身支持，在应用中处理gzip格式的文件就和直接处理文本一样；有hadoop
native库；大部分linux系统都自带g
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2015-06-23 17:37:31
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1 hadoop压缩codec, 作用: 加快数据传输速度,比如shuffle时，是优化的一部分。 在Hadoop中，codec由Compre
原创
2023-04-20 18:46:56
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默认设置 SecondaryNameNode每隔一小时执行一次进入到hadoop的配置文件所在目录# 我的是在/opt/moudle/ha
原创
2022-12-28 15:25:52
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摘要： 在大数据应用中，首先需要考虑的问题就是如何存储大量数据(HDFS)。通常情况下，我们会将每天产生的生产日志文件存储到HDFS中，久而久之会占用大量磁盘空间。而压缩技术可以大大减少数据文件对于磁盘的占用。而且在读写HDFS的时候，可以减少磁盘和网络的IO，提高MapReduce作业的效率。但是，压缩也会在一定程度上增加CPU的消耗，所以在使用压缩的时候应该综合考虑，合理使用。注意： 压缩特
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2023-07-12 12:43:22
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前言：探索开启Hadoop的压缩后，有哪些过程中 调用了 压缩 和 解压？一、 从 Hadoop 的 Map/Reduce 框架 处理流程，有如下 三个阶段 和 压缩 相关1. MAP 的 输入数据为压缩格式的文件，这个在FileInput的时候会解压。2. MapOutput 写本地文件系统阶段，这个需要配置，默认是false, 不压缩。mapreduce.map.out
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2023-12-20 10:11:55
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为什们要用压缩？在大数据时代，每个互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用 G 或 T 来衡量。所以如何高效的处理分析大数据的问题摆在了面前。那么我们应用数据压缩的目的有两个： - 1.减少了存储文件所占空间 - 2.为数据传输提速压缩格式Hadoop 对于压缩格式的是自动识别。如果我们压缩的文件有相应压缩格式的扩展名（比如 lzo，gz，bz
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2023-10-03 11:48:21
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压缩种类压缩格式工具算法扩展名多文件可分割性DEFLATE无DEFLATE.deflate不不GZIPgzipDEFLATE.gzp不不ZIPzipDEFLATE.zip是是，在文件范围内BZIP2bzip2BZIP2.bz2不是LZOlzopLZO.lzo不是gzip压缩 优点：压缩率比较高，而且压缩/解压速度也比较快；hadoop本身支持，在应用中处理gzip格式的文件就和直接处理文本一样；有
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2023-09-20 07:17:42
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1、Hadoop数据压缩1.1 概述1、压缩的好处和坏处 （1）优点：减少磁盘IO、减少磁盘储存空间 （2）缺点：增加CPU开销 2、压缩原则 （1）运算密集型的Job，少用压缩 （2）IO密集型的Job，多用压缩1.2 MR支持的压缩编码1、压缩算法对比介绍压缩格式Hadoop自带？算法文件扩展名是否可切片换成压缩格式后，原来的程序是否需要修改DEFLATE是，直接使用DEFLATE.defla
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2023-08-13 21:31:40
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目前在Hadoop中用得比较多的有lzo，gzip，snappy，bzip2这4种压缩格式，笔者根据实践经验介绍一下这4种压缩格式的优缺点和应用场景，以便大家在实践中根据实际情况选择不同的压缩格式。1 gzip压缩 优点：压缩率比较高，而且压缩/解压速度也比较快；hadoop本身支持，在应用中处理gzip格式的文件就和直接处理文本一样；有hadoop native库；大部分linux系统都自带gz
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2023-07-12 14:08:22
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文章目录1. Hadoop压缩概述2. 压缩方式2.1 Bzip2压缩2.2 Gzip压缩2.3 Lzo压缩2.4 Snappy压缩3. MR支持的压缩编码4. 压缩率
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2024-04-22 11:03:06
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一、开始1.创建用户及权限$ adduser hadoop # 添加用户名$ passwd hadoop # 添加密码$ su - hadoop # 切换用户$ sudo ls –la /root # 确认成功2.添加权限有时会提示没有权限，切换到 root$ visudo找到 root ALL = (ALL) ALL 在98行，在键盘上输入:98,然后按回车就能跳到，然后添加箭头所指的内容，空
一、使用压缩的优缺点优点减少磁盘存储时间降低网络IO以及磁盘IO加快数据在磁盘和网络中的传输速度，从而提高系统的处理速度缺点使用数据时由于要先解压，加重CPU负荷二、压缩的格式压缩格式工具算法扩展名是否支持分割Hadoop编码/解码DEFLATEN/ADEFLATE.deflateNoorg.apache.hadoop.io.compress.DefalutCodecgzipgzipDEFLATE
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2024-02-25 19:40:41
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Hadoop压缩概述压缩的实质是用时间换空间。Hadoop中在处理大数据时，会遇到I/O和网络传输资源不够的情况，此时可以通过压缩的方法通过增加计算减少IO。 因此是否使用压缩遵循运算密集，不用压缩，IO密集使用压缩，当然，除了压缩以外combiner也能减少磁盘IO; Hadoop框架在运行过程中，能够自动识别文件的扩展名，判断文件采用的压缩格式，自动压缩和解压缩，在有些压缩格式下，采用压缩后
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2023-07-20 17:09:16
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一、压缩的概述1）压缩的好处和坏处压缩的优点：以减少磁盘IO、减少磁盘存储空间。压缩的缺点：增加CPU开销。2）压缩原则（1）运算密集型的Job，少用压缩（2）IO密集型的Job，多用压缩二、压缩算法对比介绍压缩格式Hadoop自带？算法文件扩展名是否可切片换成压缩格式后，原来的程序是否需要修改DEFLATE是，直接使用DEFLATE.deflate否和文本处理一样，不需要修改Gzip是，直接使用
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2023-09-26 19:28:01
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压缩策略和原则1、压缩是提高Hadoop运行效率的优化策略。通过对Mapper和Reduce运行过程的数据压缩，以减少磁盘I/O，以提高MR程序的运行速度。注意：采用压缩技术减少了磁盘I/O，但也给CPU的运算增加了负担，所以压缩技术运用的当能提高性能，但运用不当也会降低性能。压缩的基本原则：（1）、运算密集型的JOb，少用压缩技术（2）、I/O密集型的JOb，多用压缩技术 2、MR支持的压缩编码
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2023-09-14 13:21:37
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