本次作业在要求来自： 1.用自己的话阐明Hadoop平台上HDFS和MapReduce的功能、工作原理和工作过程。1）HDFSHDFS是分布式文件系统，用来存储海量数据。HDFS中有两类节点：NameNode和DataNode。NameNode是管理节点，存放文件元数据。也就是存放着文件和数据块的映射表，数据块和数据节点的映射表。也就是说，通过NameNode，我们就可以找到文件存放的地
前言可以以三种支持的模式之一启动Hadoop集群：本地（独立）模式伪分布式模式全分布式模式本地（独立）模式案例默认情况下，Hadoop被配置为以非分布式模式作为单个Java进程运行。这对于调试很有用。下面的示例复制解压缩的conf目录以用作输入，然后查找并显示给定正则表达式的每个匹配项。输出被写入给定的输出目录。案例之grepcd /opt/soft/hadoop
mkdir input
cp e
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2023-07-12 12:39:19
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Hadoop之MapReduce任务执行流程图中名词的解析1.job表示一个MapReduce作业，负责监控作业的运行状态，它维护了一个作业的状态机，以实现异步执行各种作业相关操作2.Task表示一个MapReduce作业的某个任务，负责监控一个任务的运行状态。它维护了一个任务状态机，以实现各种任务相关的操作3.MRAppMasterMRAppMaster是MapReduce的Applicatio
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2023-09-24 19:27:48
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# 实现Spark Job的并行执行
在大数据处理和机器学习的世界里，Apache Spark是一款广泛使用的快速通用计算引擎。Spark的并行处理能力是其强大之处。对于刚入行的开发者来说，掌握如何实现多个Spark Job并行执行是非常重要的。本文将详细阐述如何实现这一目标，包括工作流程、步骤、代码示例以及状态图和关系图。
## 工作流程
首先，我们简单概述一下实现Spark Job并行执
文章目录背景新的水印生成接口内置水印生成策略固定延迟生成水印单调递增生成水印event时间的获取处理空闲数据源 背景在flink 1.11之前的版本中，提供了两种生成水印（Watermark）的策略，分别是AssignerWithPunctuatedWatermarks和AssignerWithPeriodicWatermarks，这两个接口都继承自TimestampAssigner接口。用户想
# Hadoop并行上传多个文件实现方法
## 简介
在使用Hadoop进行大数据处理时，有时我们需要同时上传多个文件到HDFS。本文将教会你如何通过编程实现Hadoop的并行上传多个文件功能。
## 整体流程
下面是整个实现过程的流程图：
```mermaid
journey
title Hadoop并行上传多个文件实现方法
section 创建配置
section 构建文
一个用户不能修改另一个用户的的文件在hadoop web管理页面，可以很方便的看到不同的用户的job现在集群中有一台机器，上面有一个用户名为 hbase 的用户，他想要使用hadoop集群，怎么配置呢？1. 安装hadoop客户端1.1 下载，解压下载跟hadoop集群一样的hadoop软件包，并解压，$ wget http://mirror.olnevhost.net/pub/apache/ha
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2023-07-12 14:20:33
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前言在利用Jenkins来自动执行自动化脚本，有时因某些原因，或者为了提高用例运行效率，可能需要创建多个job来同时跑脚本。比如我之前接触过用Jenkins来跑 Robot Framework 的自动化脚本，因为用例太多了，于是考虑创建多个job并行跑，而 Robot Framework 中恰好有个合并报告 rebot 的功能，于是当多个job跑完后，便可将各个job的报告合并，最后就得到了一个最
作业提交过程比较简单，它主要为后续作业执行准备环境，主要涉及创建目录、上传文件等操作；而一旦用户提交作业后，JobTracker端便会对作业进行初始化。作业初始化的主要工作是根据输入数据量和作业配置参数将作业分解成若干个Map Task以及Reduce Task，并添加到相关数据结构中，以等待后续被高度执行。总之，可将作业提交与初始化过程分
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2023-07-20 20:41:30
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## 介绍Hadoop Job
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据。Hadoop Job是Hadoop中用于处理数据的一个基本单元。一个Hadoop Job由一个Map阶段和一个Reduce阶段组成。Map阶段用于处理输入数据并生成中间结果，Reduce阶段用于对中间结果进行聚合处理。
### Hadoop Job的基本流程
1. 输入数据的切片：Hadoop将输入数
1、列出根目录下所有的目录或文件
hadoop fs -ls /
2、列出/user目录下的所有目录和文件
Hadoop dfs -ls /user
3、列出/user目录及其子目录下的所有文件（谨慎使用）
hadoop dfs -ls -R /user
4、创建/soft目录
hadoop dfs -mkdir /soft
5、创建多级目录
hadoop dfs -mkdi
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2023-07-26 15:54:41
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1.Job提交先图解大致流程，心里有大概框架。首先第一步进入waitForCompletion函数中的submit函数进入sumit函数，重点关注connect函数 初始化 总结来说，上面过程就是建立连接，创建提交job的代理，判断是local还是yarn客户端submit函数，继续看connect下面的部分submitJobInternal函数 分析ch
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2023-09-20 10:58:31
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hadoop job -kill jobid 可以整个的杀掉一个作业，在这个作业没啥用了，或者确认没有价值的情况下使用hadoop job -kill-task attempid 如果一个作业的某个mapper任务出了问题，而整个作业还希望继续运行的情况下，使用这个命令 1） 重启坏掉的DataNode或JobTracker。当Hadoop集群的某单个节点出现问题时，一般不必
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2023-05-29 11:20:53
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今天有同学问我，如何kill掉制定用户的所有job，有没有现成的命令？我看了一下hadoop job命令的提示，没有这样的命令。
其实实现kill指定用户的job也非常简单，本身hadoop job命令已经带有很多实用的job管理功能了。列出Jobtracer上所有的作业hadoop job -list使用hadoop job -kill杀掉指定的jobidhadoop job -kill job
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2023-05-24 14:29:00
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Spark作业，Application，Jobs，action（collect）触发一个job，1个job；每个job拆成多个stage，发生shuffle的时候，会拆分出一个stage，reduceByKey；并行度：其实就是指的是，Spark作业中，各个stage的task数量，也就代表了Spark作业的在各个阶段（stage）的并行度。 如果不调节并行度，导致并行度过低，会怎么样？假设，现在
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2023-09-06 13:13:00
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Spark 2.4.8 Job调度概览跨应用程序调度动态资源分配配置和设置资源分配策略请求策略移除策略优雅关闭ExecutorsApplication内部调度公平调度池默认Pools行为配置Pool属性调度使用JDBC 连接器 概览Spark 有多种工具为资源调度在复杂计算. 首先,回顾下,在集群模式概念中,每个 Spark application(SparkContext实例)运行一个独立一组
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2023-09-11 14:18:10
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spark是什么？ spark开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架 spark基于map reduce算法实现的分布式计算 拥有Hadoop MapReduce所具有的优点 但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中 从而不再需要读写HDFS从上面的官方解释中我们可以得到的信息时，spark是一套并行计算的框架，并且性能要比hadoop的m
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2023-08-30 18:19:43
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使用Spark的时候一般都是一个application的Job串行执行，如何并行执行？ 如何提高spar
原创
2023-01-04 10:58:43
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在使用jenkins执行自动化脚本，因为用例过多，所以决定并行job执行来提高效率，当然这个在之前的一篇文件介绍就可以做到，先配置一个job_A，然后用job_B触发两个下游job来实现并行。一开始我也是这样设计的，后面出现了问题，因为我需要把并行执行的结果合并，这个合并需要在两个并行job执行后来完成，所以就卡在这里。后来经过google查询，了解到jenkins的另一个插件可以完成这个操作。1
hadoop MapReduce2 多Job串行处理示例代码
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2015-05-30 15:34:00
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