kafaka简介 kafka之前是有LinkedIn开发并开源的，LinkedIn之前也开源过很多系统，比如下面：1. 分布式数据同步系统Databus，是一个低延迟、可靠的、支持事务的、保持一致性的数据变更抓取系统。它可以将来源无关的数据同步，比如我们项目有很多数据来源，那么我们可以将这些数据同步到同一个地方去。2. 高性能计算引擎Cubert。3. jav
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2023-10-14 22:46:05
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在win7-64位宿主机上的centos-6.4上搭建伪分布式系统当我们在vmware 上装好centos以后，下面开始为搭建集群做一些准备工作首先在root用户下建立一个转门用户操作集群的用户hadoop然后要建立一个与windows系统的共享文件，具体方法见建好以后将hadoop.tar.gz,zookeeper.tar.gz,hbase.tar.gz减压在一个目录下面，下面开始配置集群一.h
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2024-06-15 06:06:36
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hadoop+hive+spark+zookeeper+hbase大数据环境构建，本文适用于大数据架构基础环境测试，详细内容为环境实操，配置修改好就能测通
原创
2018-01-20 12:25:03
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分为HDFS与Yarn两个部分。HDFS有Namenode和Datanode两个部分。每个节点占用一个电脑。Datanode定时向Namenode发送心跳包，心跳包中包含Datanode的校验等信息，用来监控Datanode。HDFS将数据分为块，默认为64M每个块信息按照配置的参数分别备份在不同的Datanode，而数据块在哪个节点上，这些信息都存储到Namenode上面。Yarn
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2022-06-15 17:47:30
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# Hadoop, HBase and Zookeeper: A Comprehensive Introduction
In the world of big data, Hadoop, HBase, and Zookeeper are three essential tools that play crucial roles in processing and managing large v
原创
2024-03-25 04:24:45
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# HBase, Zookeeper, and Hadoop: A Comprehensive Guide
In the world of big data processing, three important technologies stand out: HBase, Zookeeper, and Hadoop. These tools work together to provide a
原创
2024-03-21 05:18:31
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安装的环境要求：我用的是x86_64的CentOS6.3 linux操作系统，安装过程很简单，一路默认即可。搭建开发环境是学习一门新技术的首先要面对的，当然技术的选型也是相当重要，刚开始搭建环境的时候公司让用cloudera manager CDH4自动在cloudera官网下载安装hadoop、hbase、zookeeper等，但是这个过程在网速不好的情况下是相当的缓慢。（在天朝访问国外的网站，
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2024-04-08 15:33:15
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前段时间安装配置了hadoop集群，这两天想装个hbase然后用些数据学习学习。网上教程有点多也有点乱，摸索了很久，所以还是记录一下自己的配置经验。过程中看了些博客感觉还是不错的，分享一下： 安装配置教程： http://www.linuxidc.com/Linux/2012-12/76947.htm 淘宝应用介绍（科普一下）： http://www.iteye.com/magazines/
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2024-05-16 10:48:17
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Hadoop、ZooKeeper和HBase之间应该按照顺序启动和关闭：启动Hadoop—>启动ZooKeeper集群—>启动HBase—>停止HBase—>停止ZooKeeper集群—>停止Hadoop。集群 管理脚步 hzh-manager.sh 三台机器，一台master （角色：namenode, hbase master, zookeeper）,
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2023-12-04 17:24:18
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最近更新发现有很多同学发私信问我这个jar包的事情，说找不到类，今天特意更新一下：HBaseContext类： https://github.com/apache/hbase/tree/master/hbase-spark/src/main/scala/org/apache/hadoop/hbase/sparkHBaseTableCatalog类：https://github.com/apache
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2023-12-06 23:02:03
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PS： 使用hbase前，请务必先安装好Hadoop,并且启动Hadoop的服务后才可以正常使用hbase！ Hadoop安装地址：Hadoop安装 目录一、Zookeeper安装及配置1.解压&授权2.Zookeeper配置
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2023-07-24 08:55:08
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准备工作一：创建一个HBase表这里依然是以student表为例进行演示。这里假设你已经成功安装了HBase数据库，如果你还没有安装，可以参考大数据-04-Hbase入门,进行安装，安装好以后，不要创建数据库和表，只要跟着本节后面的内容操作即可。因为hbase依赖于hadoop，因此启动和停止都是需要按照顺序进行
如果安装了独立的zookeeper
启动顺序: hadoop-> zookee
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2023-07-13 11:19:03
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书接上回在上次我们搭建了hadoop2.8的高可用NameNode的HA环境，并引入了zookeeper这次我们要在这个环境的基础上搭建hbase先说规划 编号主机名用途0xxCentosZeroHMaster(备用，尚未加入)1xxCentosOneHMaster2xxCentosTwoHRegionServer3xxCentosThreeHRegionServer4xxCentosFourHR
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2024-04-24 22:57:44
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第一步：安装Hadoop集群
1、搭建环境所需介质准备
Enterprise-R5-U4-Server-x86_64-dvd.iso
hadoop-1.1.1.tar.gz
jdk-6u26-linux-x64-rpm.bin
2、创建5个节点的虚拟机
192.168.0.202 hd202 #NameNode
192.168.0.203 hd203 #Se
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2024-07-29 09:22:04
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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-2.6.0又增加了YARN HA
注意：apache提供的hadoop-2.6.0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-2.6.0就需要重新在64操作系统上重新编译
一.重新编译
（集群）搭建Hadoop+Hbase+hive+Spark（详解版）本教程是已经搭建好Hadoop集群Hadoop+Hbase集群：
https://blog.csdn.net/qq_46138492/article/details/128590916
Hadoop+Hbase+Hive集群：
https://blog.csdn.net/qq_46138492/article/details/1
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2024-01-02 20:37:20
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Hbase结构图：Client，Zookeeper，Hmaster和HRegionServer相互交互协调，各个组件作用如下：这几个组件在实际使用过程中操作如下所示：Region定位，先读取zookeeper中的文件，得到root表信息，然后得到meta表的信息，从而操作用户表，0.98之后hbase直接存储mate表，后面详解一下Hbase的数据存储：数据进入Hbase之后，先通过zookeep
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2023-07-21 23:39:09
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环境搭建及接口调用一、基础环境搭建1.节点基础网络配置2.配置 SSH 免密码登录3.安装 JDK、Scala4.配置完全分布式的 Hadoop5.配置完全分布式的 HBase6.配置 StandAlone 模式的 Spark7.安装和配置 MySQL8.Hbase操作二、存储接口设计及使用说明1.存储接口设计2.存储数据请求标准json格式3.存储接口调用4.存储返回状态码5.参数属性表、设备
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2023-07-05 13:06:28
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前言在之前的大数据学习系列之七 ----- Hadoop+Spark+Zookeeper+HBase+Hive集群搭建 中介绍了集群的环境搭建，但是在使用hive进行数据查询的时候会非常的慢，因为hive默认使用的引擎是MapReduce。因此就将spark作为hive的引擎来对hbase进行查询，在成功的整合之后，我将如何整合的过程写成本篇博文。具体如下！事前准备在进行整合之前，首先确保Hive
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2023-07-13 16:50:10
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# 大数据处理技术的探索：Hadoop、Hive、HBase与Spark
在当今信息爆炸的时代，大数据的处理与分析显得尤为重要。随着互联网的快速发展，数据量呈爆炸式增长，如何高效存储、处理和分析这些数据成为了一个紧迫的课题。本文将介绍几个重要的大数据技术——Hadoop、Hive、HBase和Spark，并通过代码示例深入理解这些技术的应用。
## 1. Hadoop概述
Hadoop是一个
