Hadoop的概述和特点Hadoop官网：https://hadoop.apache.org一、hadoop概述1、服务器(节点)可以理解为我们的一台笔记本/台式机，在这里可以认为是我们的一台虚拟机
后面学习中，我们会把一台服务器称为一个节点
一个公司里，会有很多服务器。尤其是hadoop集群大到上千台服务器搭建成集群2、机架负责存放服务器的架子3、什么是Hadoop？Hadoop是一个适合海量
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2023-07-27 19:57:44
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Hadoop的优势及组成 作者：jh940514
Hadoop的优势
1、高可靠性，因为Hadoop假设计算元素和存储会出现故障，因为它维护多个工作数据副本，在出现故障时可以对失败的节点重新分部处理
2、高扩展性：在集群间分配任务数据，可方便的扩展数以千计的节点
3、高效性：在MapReduce的思想下，Hadoop是并
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2023-11-22 19:31:13
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# Hadoop控制CPU使用的探索
在大数据处理领域，Apache Hadoop 是一个广泛使用的框架，它能够将大规模的数据集分布式存储并处理。随着数据集的增大，对于资源的优化使用变得越来越重要，尤其是 CPU 资源的控制。本文将探讨如何在 Hadoop 环境中控制 CPU 使用，同时提供相关代码示例。
## Hadoop的计算模型
Hadoop 的计算模型分为两部分：Map 和 Redu
原创
2024-08-07 11:18:42
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本文章致力于解释Hadoop安装的细节，对每个有困惑的地方进行一个解释。温馨提示：看文章之前准备一杯水!类容很干!!!（看完，妈妈再也不用担心 我安装Hadoop有困惑了。） 这里写目录标题本文章致力于解释Hadoop安装的细节，对每个有困惑的地方进行一个解释。温馨提示：看文章之前准备一杯水!类容很干!!!（看完，妈妈再也不用担心 我安装Hadoop有困惑了。）1.cpu核数2.内存3.指定磁盘容
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2023-10-15 19:40:32
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最近某hadoop集群多次出现机器宕机，现象为瞬间机器的sys cpu增长至100%，机器无法登录。只能硬件重启，ganglia cpu信息如下：首先怀疑有用户启动了比较奇葩的job，导致不合理的系统调用出现的问题。随后加了ps及pidstat信息收集job信息（公共集群蛋疼的地方），然后出现问题的时候，各类脚本已经无法工作，一直没有抓到现场。终于在某一次看到一台机器sy
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2023-07-11 22:45:43
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在Linux系统中运行Hadoop集群时，有时候会出现CPU过高的情况。CPU过高可能会导致系统变得非常缓慢甚至不稳定，严重影响系统的正常运行。在这种情况下，我们需要及时寻找问题的根源并解决它，以保证系统的稳定性和性能。以下是一些可能导致CPU过高的原因和相应的解决方法：
1. 硬件资源不足：Hadoop集群运行时需要大量的计算资源和内存来处理海量数据，如果硬件资源不足，则会导致CPU过高。解决
原创
2024-05-23 10:17:19
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## Hadoop配置CPU个数
在使用Hadoop进行大规模数据处理时，合理配置CPU个数是非常重要的。通过正确配置CPU个数，可以充分利用系统资源，提高Hadoop的性能和效率。本文将介绍如何在Hadoop中配置CPU个数，并给出相应的代码示例。
### 什么是Hadoop？
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据集。它由Hadoop分布式文件系统（HDFS）和
原创
2023-09-20 04:15:35
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# Hadoop集群CPU标准
在大数据分析和处理中，Hadoop集群是一个非常常见的工具，它可以帮助我们存储和处理海量的数据。在搭建一个Hadoop集群时，CPU的选择是非常重要的，因为它直接影响到集群的性能和稳定性。
## CPU标准
在选择Hadoop集群的CPU时，需要考虑以下几个标准：
1. **核心数量**：Hadoop集群通常需要处理大量的并行计算任务，因此核心数量越多，集群
原创
2024-06-15 03:37:51
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Hadoop对CPU的要求
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。它的设计目标是能够在普通的硬件上进行高效的并行计算。在Hadoop的架构中，CPU是一个非常重要的资源，它对于Hadoop集群的性能和吞吐量有着重要的影响。本文将探讨Hadoop对CPU的要求，并通过代码示例来说明。
首先，Hadoop对于CPU的要求可以总结为两个方面：
1. 多核处理器：Hadoop
原创
2023-11-16 13:29:07
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# 如何配置Hadoop的CPU和内存
在大数据环境中，Hadoop是一个非常重要的框架。合理配置Hadoop的CPU和内存参数，可以帮助我们提升集群的性能和资源使用效率。对于刚刚入行的小白来说，这可能会觉得有些复杂，今天我将通过一个简单的流程来教你如何实现Hadoop的CPU和内存配置。
## 流程概述
以下是配置Hadoop CPU和内存的基本流程：
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flowch
原创
2024-10-15 03:49:17
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RPC（remote produce call）是一种常见的分布式网络通信协议，它允许本地计算机远程调用远程计算机的子程序，同时隐藏了具体了通信细节，使得用户无需考虑交互式编程，对于分布式系统hadoop，hadoop——RPC作为MR,YARN,HDFS公用的通信模块，保证其轻量级，高性能，可控性显得尤为重要（java RMI重量级过大，且可控性太少）----------------------
在处理“hadoop cpu负载高”这一问题时，了解并优化Hadoop的整体运行环境是至关重要的。本文将详细讲解如何解决Hadoop CPU负载高的问题，希望能为大家提供一些有用的参考。
### 环境预检
在进行任何部署前，首先要分析当前环境的状态和兼容性。这里，我们可以利用四象限图来评估系统的表现，分析CPU、内存和存储的使用情况。
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quadrantChart
Hadoop学习（十）1.HDFS核心参数1.NameNode内存生产配置(1)NameNode内存计算每个文件块大概占用 150byte，一台服务器 128G 内存为例，能存储多少文件块呢？128 * 1024 * 1024 * 1024 / 150Byte ≈ 9.1 亿 G MB KB Byte(2)Hadoop2.x系列,配置NameNode内存NameNode 内存默认 2000m，如果
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2023-07-10 17:14:53
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Spark集群部署规划安装目录 /opt/bigdata解压安装包 tar zxvf spark2.0.2binhadoop2.7.tgz重命名目录 mv spark2.0.2binhadoop2.7 spark修改配置文件 配置文件目录在 /opt/bigdata/spark/conf vi sparkenv.sh 修改文件(先把 sparkenv.sh.template 重命名 为 spark
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2023-09-20 08:53:03
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HDFS
—核心参数 1.1 NameNode
内存生产配置 1
）
NameNode
内存计算 每个文件块大概占用
150byte
，一台服务器
128G
内存为例，能存储多少文件块呢？ 128 * 1024 * 1024 * 1024 / 150Byte
≈
9.1
亿 G MB KB
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2024-08-02 13:36:43
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集群安装前置条件已掌握Hadoop单机伪分布式安装配置，否则先查看Hadoop伪分布式安装与配置。环境Ubuntu 18.04 + JDK 1.8 + Hadoop 2.10 + SSH本教程简单的使用两个节点作为集群环境：一个Master节点，一个Slave节点。准备工作Hadoop 集群的安装配置大致为如下流程:选定一台机器作为 Master在 Master 节点上配置 hadoop 用户、安
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2023-07-23 23:35:04
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现在，我这学期开了Hadoop的课，虽然老师讲的不动听，但是我自己对Hadoop还是很感兴趣的，所以，就看Hadoop的书，学了一些Hadoop的搭建，和Hadoop连接Eclipse等东西。在这个过程中，自己也学到了一些关于linux的操作命令，和vi编辑器简单使用方法。注意！！要求本机内存至少8G-12G，要不然4G内存会卡死的，我之前不熟悉这些硬件的作用，我笔记本内存是4G的，打开虚拟机直接
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2023-11-18 23:42:19
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一、CPU多核和POISX Thread为了提高任务的计算处理能力，下面分别从硬件和软件层面研究新的计算处理能力在硬件设备上,CPU 技术不断发展,出现了SMP(对称多处理器)和 NUMA(非一致 性内存访问)两种高速处理的 CPU 结构 在软件层面出现了多进程和多线程编程。进程是内存资源管理单元,线程是任务调度单元总的来说，线程所占用的资源更少，运行一个线程所需要的资源包括寄存器，栈，
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2023-07-14 16:31:31
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2006年项目成立的一开始,“Hadoop”这个单词只代表了两个组件——HDFS和MapReduce。到现在的13个年头,这个单词代表的是“核心”，今天我们就来看看关于Hadoop的精华问答。 1 Q：基于Hadoop的数据中心有什么好处？A：改善总体的SLAs（即，服务级协议）作为数据卷&复杂度的增长，例如不共享架构， 并行处理。 密集型内存处理框架，像Spark& Impa
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2023-07-24 14:00:57
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# 如何解决hadoop集群cpu跑满了的问题
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[观察cpu使用情况] --> B[找出导致cpu跑满的原因]
B --> C[优化hadoop集群配置]
C --> D[重新部署并监控cpu使用情况]
```
## 2. 步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1
原创
2024-03-17 05:38:39
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