目录1. Hadoop是什么2. Hadoop 的发展历史3. 在Docker上运行Hadoop3.1 使用官方镜像3.2 安装验证 ???结束语???1. Hadoop是什么作为当今大数据处理领域的经典分布式平台，Apache Hadoop主要基于Java语言实现，由三个核心子系统组成：HDFS、YARN、MapReduce，其中，HDFS是一
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2023-08-04 10:44:52
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1. Hadoop概述Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台。以Hadoop分布式文件系统（HDFS，Hadoop Distributed Filesystem）和MapReduce（Google MapReduce的开源实现）为核心的Hadoop为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。HDFS的高容错性、高伸缩性等优点允许用户将Hadoop部署在低廉的硬件上，形成
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2023-09-20 10:59:56
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Hadoop 基础1.搜索引擎在internet的海量数据中搜索特定的内容，Apache的hadoop是一种是一种实现海量数据搜索的分布式框架。 2.Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。 3. Hadoop 的处理方式 “可靠、高效、可伸缩”可靠：因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。高效：因
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2023-06-14 15:56:26
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一、Hadoop是什么Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，它是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台,是Appach的一个用java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop框架中最核心设计就是：HDFS和MapReduce.HD
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2023-07-12 12:13:58
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伪分布式模式也是在一台单机上运行，集群中的结点由一个NameNode和若干个DataNode组，另有一个SecondaryNameNode作为NameNode的备份。一个机器上，既当namenode，又当datanode,或者说既是jobtracker，又是tasktracker。没有所谓的在多台机器上进行真正的分布式计算，故称为"伪分布式"。开启多个进程模拟完全分布式，但是并没有真正提高程序执行
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2023-07-24 09:29:30
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作为最早开源的大数据框架，Hadoop经历了相当长的一段黄金发展时期，在大数据的发展当中，Hadoop也在随着大趋势不断优化调整，但是分布式架构始终是不变的主旨。今天的大数据开发分享，我们来对Hadoop分布式架构做一个具体的讲解。 Hadoop是Apache软件基金会下的一个开源分布式计算平台，在业内应用非常广泛，可以说是大数据的代名词，也是分布式计算架构的鼻祖。几乎所有主流厂商都围绕Hadoo
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2023-08-07 17:31:06
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文章目录一、MapReduce基础入门1.为什么要MapReduce2.MapReduce优缺点3.MapReduce进程结构4.MapReduce程序运行流程分析二、MapReduce框架原理1.工作流程2.InputFormat3.MapTask4.Combiner5.Shuffle6.ReduceTask7.OutputFormat 一、MapReduce基础入门MapReduce是一个分
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2023-09-20 10:57:12
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1. hadoop集群规划1.准备3台客户机(关闭防火墙，静态ip，主机名称)2.安装jdk3.配置环境变量4.安装hadoop，hadoop版本是3.1.3,包名为hadoop-3.1.3.tar.gz5.配置环境变量6.配置集群7.单点启动8.配置ssh9.群起集群并测试集群注意: NameNode和SecondaryNameNode和ResourceManage三者很消耗内存,不要安装在同一
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2023-06-25 12:46:35
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文章目录一、什么是Hadoop二、Hadoop的优点三、核心架构四、HDFS交互关系五、Hadoop的常用模块六、HADOOP生态圈以及各组成部分的简介七、Hadoop的配置文件 一、什么是HadoopHadoop 是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（H
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2023-07-04 10:54:30
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文章目录一、hadoop 简介基于hadoop的整体分布式模块交互1）分布式系统的定义2）核心内容：文件的目录结构独立存储在一个NameNode上，二具体文件数据，拆分成若干块，冗余的存放在不基于Hadoop的HDFShadoop：HDFS：准备工作：二、安装配置主从机无密登录环境变量配置 一、hadoop 简介基于hadoop的整体分布式模块交互1）分布式系统的定义把数据放到一个服务器集群上面
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2023-07-12 12:15:01
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记录我的hadoop学习路线，也希望能帮助到正在学习hadoop可爱的亲们！杰普企业老师指点大纲：一、搭建Hadoop全分布式集群前提 1.1、网络 1.2、安装jdk 1.3、安装hadoop二、Hadoop全分布式集群配置免密登录实现主节点控制从节点&nbs
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2023-07-12 12:14:44
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1. Hadoop部署1.1 集群部署规划注意：NameNode和SecondaryNameNode不要安装在同一台服务器。注意：ResourceManager也很消耗内存，不要和NameNode、SecondaryNameNode配置在同一台机器上。hadoop102hadoop103hadoop104HSFSNameNode DataNodeDataNodeSecondaryNameNode
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2023-08-18 21:16:10
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HDFS知识点结构图一、HDFS概述1.1 HDFS定义1.1.1 Hadoop是什么？ Hadoop由三个模块组成：分布式存储HDFS，分布式计算MapReduce和资源调度引擎 yarn 。 假设现需要在图书馆找一本叫做hadoop的书籍，有一个馆长yarn，100个普通工作人员即cpu/io/内存，N个分馆（图书馆），而MapReduce就是统计哪些书架有hadoop这本书。分布式是什么？分
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2023-07-24 10:32:46
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Hadoop是由Java语言编写的，在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式分析应用的开源框架，其核心部件是HDFS与MapReduce HDFS又是什么？HDFS是一个分布式文件系统，引入存放文件元数据信息的服务器Namenode和实际存放数据的服务器Datanode，对数据进行分布式储存和读取。MapReduce又是什么？MapReduce是一个计算框架，MapReduce的核
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2023-07-12 12:14:12
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下面记录下hadoop完全分布式安装的过程，其中hadoop使用的版本是apache下的，不是cdh，linux版本为centos6。完全分布式示意图下面在三台节点上安装hadoop完全分布式，其中一个服务器节点上将有多个hadoop相关的节点，最后是压缩到三台的安装效果，正常来说至少13个服务节点。（1）zookeeper用于管理namenode，用于故障转移主备切换，其中zookeeper通过
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2023-09-07 22:23:44
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Hadoop 分布式存储（hdfs）系统介绍hadoop组成分布式存储(hdfs)hadoop1.x 存储系统hadoop 2.x 存储系统存储账本原理JournalNodes常用命令操作Java 代码实现配置文件获取对象创建文件夹上传文件下载文件递归列出文件夹中所有内容(包含子目录)参考文献 hadoop组成hadoop 集群主要做了两件事： 分布式存储（hdfs） 和分布式计算(map-re
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2023-08-18 21:16:59
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一、Hadoop集群部署模式Hadoop的安装部署的模式一共有三种：独立模式（本地模式） standalone 默认的模式，无需运行任何守护进程（daemon），所有程序都在单个JVM上执行。由于在本机模式下测试和调试MapReduce程序较为方便，因此，这种模式适宜用在开发阶段。使用本地文件系统，而不是分布式文件系统。伪分布模式 pseudo distributed 在一台主机模拟多主机。即Ha
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2023-07-12 12:14:37
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一、什么是hadoopHadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（ Distributed File System），其中一个组件是HDFS（Hadoop Distributed File System）。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部
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2023-06-26 12:12:33
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Hadoop Distributed File System)分布式存储系统和Mapreduce分布式计算框架。1、首先介绍HDFS是如何工作的。 注：上图是从视频网站的截图 分布式存储系统HDFS中工作主要是一个主节点namenode(master)（hadoop1.x只要一个namenode节点，2.x中可以有多个节
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2023-07-12 12:14:08
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Hadoop 介绍Hadoop 从 2.x 开始，逐渐演变成： HDFS，YARN，MapReduce 三大应用模块，这三个应用模块分别的能力和作用是：HDFS：分布式文件系统，用来解决海量大文件的存储问题MapReduce：一套通用的用来解决海量大文件计算的编程模型 APIYARN：资源调度/管理系统其中需要注意的是：这三者之间的关系。彼此独立，又相互依赖。使用 MapReduce 的分布式编程
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2023-09-20 10:57:48
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