【关于Hadoop】生态系统【关于HDFS】【hdfs架构】分布式文件系统流式数据访问：一次写入，多次读取。只支持单个写入者，写操作总是以“只添加”的方式在文件末尾写数据采用Master/Slave架构来存储数据，主要由四部分组成：Client、NameNode、DataNode和Secondary NameNode关键组件有两个：【NameNode、DataNode】Client：1.文件上传H
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2024-10-12 11:42:14
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# Hadoop集群对拷
Hadoop是一个著名的开源框架，主要用于存储和处理大规模数据。它能够支持大规模数据集的分布式处理，并提供很好的容错性。很多场景下，我们需要在Hadoop集群之间进行数据复制，这一过程称为“集群对拷”。本文将介绍Hadoop集群对拷的概念、方法以及简单的代码示例，帮助大家更好地理解这一过程。
## 1. 集群对拷的概念
Hadoop集群对拷指的是将数据从一个Hado
原创
2024-10-15 03:48:13
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文章目录迁移之前需要先考虑的事：迁移方案：迁移工具distCp概述：原理使用方法：Map数目不同HDFS版本间的拷贝Map/Reduce和副效应迁移期间新老两个集群的资源消耗是怎样的如何提高数据迁移速度带宽如何限制迁移之后的数据一致性如何校验迁移之后的文件权限迁移过程中老集群目录新增了文件，删除了文件怎么办迁移中遇到文件已存在的情况怎么办？迁移了一半，任务失败了怎么办？遇到需要对一个文件增量同步
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2023-09-20 08:51:48
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文章目录1、背景2、集群黑白名单3、准备一台新的机器并配置好hadoop环境3.1 我们现有的集群规划3.2 准备一台新的机器3.2.1 查看新机器的ip3.2.2 修改主机名和host映射3.2.3 配置时间同步3.2.4 关闭防火墙3.2.5 新建hadoop部署用户3.2.6 复制hadoop04机器上的/etc/hosts文件到集群的另外3台机器上3.2.7 配置集群间的免密登录3.2.
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2023-11-06 15:35:00
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── 分布式计算开源框架Hadoop入门实践 其实参看Hadoop官方文档已经能够很容易配置分布式框架运行环境了，不过这里既然写了就再多写一点，同时有一些细节需要注意的也说明一下，其实 也就是这些细节会让人摸索半天。Hadoop可以单机跑，也可以配置集群跑，单机跑就不需要多说了，只需要按照Demo的运行说明直接执行命令即可。这里 主要重点说一下集群配置运行的过程。 实验环
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2023-07-12 22:13:30
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基于Hadoop分布式集群的搭建对于Hadoop集群的搭建，一直处于摸索状态，但这个在数据挖掘中确实相当的重要，所以总结如下：ssh免密登录安装ssh客户端$ sudo apt-get install openssh-client安装完客户端后，它携带了一些其他的SSH工具，比如ssh-keygen用于生成公钥/私钥对，scp用于通过SSH远程复制文件，sftp用于实现安全FTP传输。安装完成后，
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2024-04-10 09:55:23
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HDFS_04_Hadoop集群命令持续更新大数据文章…1. Hadoop集群命令对于 Hodoop 集群的命令，你不可能完全记住，所以主要记得常用的（put、get、mkdir、rm …）即可！ 遇到了要使用其他命令的情况，学会百度，学会去看官网文档就行了。1.1 命令分类1.1.1 Hadoop FSFS relates to a generic file system which can p
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2023-07-12 15:45:28
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Hadoop基础篇 01 Hadoop集群的部署与使用集群节点类型相关知识Hadoop框架中最核心的设计HDFS 为海量数据提供存储MapReduce 对数据进行计算的MapReduce的主要作业从磁盘或从网络读取数据，即IO密集工作；计算数据，即CPU密集工作‘Hadoop集群的整体性能Hadoop集群的整体性能取决于CPU、内存、网络以及存储之间的性能平衡。因此运营团队在选择机器配置时要针对不
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2023-07-12 14:27:35
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上篇文章中我们通过克隆已有虚拟机并修改相应的参数配置将hadoop分布式集群搭建完成，接下来我们启动Hadoop分布式集群。1、ssh免密登录首先打开虚拟机软件VMware然后开启master、slave1、slave2三个虚拟机。一般搭建hadoop分布式集群时需要配置集群中各个节点间的ssh免密登录，然后才可以启动hadoop分布式集群。我们在master虚拟机终端中输入命令ssh slave
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2023-09-05 18:26:13
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dd磁盘对拷，本分MBR
原创
2017-01-13 14:02:15
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# Hadoop集群重启命令实现指南
## 1. 流程概述
为了实现Hadoop集群的重启命令，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 检查集群状态 |
| 步骤二 | 停止Hadoop服务 |
| 步骤三 | 清理临时数据 |
| 步骤四 | 启动Hadoop服务 |
| 步骤五 | 验证集群状态 |
接下来，我将逐步解释每个步骤
原创
2023-11-06 11:42:48
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# Hadoop集群容量命令实现指南
## 1. 流程概述
在开始之前，让我们先了解一下整个实现过程的大致流程。下面的表格展示了实现Hadoop集群容量命令的步骤。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. | 连接到Hadoop集群 |
| 2. | 查看集群节点的容量信息 |
| 3. | 解析并展示容量信息 |
下面将逐步介绍每个步骤需要做什么以及
原创
2023-11-03 12:48:50
24阅读
# 重启Hadoop集群命令的实现步骤
## 1. 确定需要重启的Hadoop集群组件
在重启Hadoop集群之前，首先确定需要重启的Hadoop集群组件，通常包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和YARN（Yet Another Resource Negotiator）。如果还有其他组件（如HBase、Hive等）也需要重启，则一并列出。
以下是重启H
原创
2023-08-16 06:17:01
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搭建过hadoop之后，如何让程序在hadoop集群中分布式运行成了一件令人头痛的事。可能有人会说在eclipse的类文件中右键点击-》“run on hadoop”不就行了嘛，注意：eclipse中的“run on hadoop”默认只是运行在单机上的，因为要想在集群中让程序分布式运行还要经历上传类文件、分发到各个节点等过程的，一个简单的“run on hadoop”只是启动了本地hadoop类
hadoop学习之hadoop集群功能简单测试验证 前几天对Hadoop分布式集群的安装过程进行了总结，对hadoop的集群搭建只是学习hadoop中的艰难的一步，后面还需要学习更多的知识，不知道自己能不能坚持下去，不知道后面还会遇到多少困难，不过，我想，只要努力坚持下去，困难总是能够
如何停止Hadoop集群命令
作为一名经验丰富的开发者，我将向你解释如何停止Hadoop集群命令。首先，让我们来看一下整个停止Hadoop集群的流程，然后再详细解释每一步需要做什么以及需要使用的代码。
整个停止Hadoop集群的流程如下：
```mermaid
erDiagram
Hadoop集群命令 -->|1. 停止Hadoop节点| Hadoop集群
Hadoop集群命
原创
2023-12-21 04:38:46
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Hadoop集群软件启动命令1.集群规划hostname/ipHdfsYarnZkMysqlHiveSqoopFlumeAzOozieHuenode01:192.168.204.138nn/2nnrm1zk1hivesqoopflumesolo/execooziehuenode02:192.168.204.139dn1nm1zk2sqoopflumeexec/webnode03:192.168.2
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2023-09-20 10:54:06
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前面的步骤请看 搭建Hadoop集群 (一)安装Hadoop解压安装登录master, 下载解压hadoop 2.6.2压缩包到/home/hm/文件夹. (也可以从主机拖拽或者psftp压缩包到master)[hm@master ~]$ tar -xzvf hadoop-2.6.2.tar.gz -C ~
[hm@master ~]$ mv hadoop-2.6.2 hadoop
[
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2023-08-27 16:58:32
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文章目录Hadoop概述Hadoop组成HDFS架构概述YARN架构概述MapReduce架构概述一、模板虚拟机环境准备1、hadoop100虚拟机配置要求如下1、安装epel-release2、net-tool：工具包集合3、关闭防火墙，关闭防火墙开机自启4、创建用户 并修改密码5、（可选）配置liyuhao用户具有root权限，方便后期加sudo执行root权限的命令6、在/opt目录下创建
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2023-08-28 22:02:09
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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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