# Hadoop List File
## Introduction
Hadoop is an open-source framework for processing and storing large datasets in a distributed manner. It is designed to handle big data by distributing the data pr
原创
2023-11-18 13:05:06
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### Hadoop Job List实现步骤
本文将介绍如何使用Hadoop命令行工具实现"hadoop job list"的功能，以便查看Hadoop集群上正在运行的作业列表。
#### 步骤概览
下面是实现"hadoop job list"的步骤概览，具体步骤将在后续的内容中详细介绍。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 配置Hadoop集群环境 |
原创
2023-08-12 19:38:25
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1.Job提交Job提交即在客户端调用job.submit()或者waitForCompletion()。submit方法中创建一个JobSubmitter对象，并调用其submitJobInternal()方法。其执行过程如下：向resource manager（YARN）申请一个Job ID。检查job的输出设置，例如输出目录是否已经存在。计算输入分片数量。拷贝需要的资源到HDFS，例如jar
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2023-09-14 13:12:33
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说明：hdfs：nn单点故障，压力过大，内存受限，扩展受阻。hdfs ha ：主备切换方式解决单点故障hdfs Federation联邦：解决鸭梨过大。支持水平扩展，每个nn分管一部分目录，所有nn共享dn资源。使用JN集群保证数据一致性，使用zk集群解决主备切换1.若使用主备节点，常常存在的问题：强一致性，若一致性。 强一致性（同步）：nn主节点必须等到nn副本返回成功后，才能向客户端返回成功。
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2023-07-09 22:52:15
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Spark 和 Hadoop一直是大数据离线计算的必经之路，自己在工作中也经常用到，所以学习一下原理还是很有必要的，不然碰到问题很容易一脸懵逼，其中感觉shuffle是两者的核心之一，故整理下，方便以后回顾。大数据的分布式计算框架目前使用的最多的就是hadoop的mapReduce和Spark，mapReducehe和Spark之间的最大区别是前者较偏向于离线处理，而后者重视实现性。MapRedu
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2023-09-20 12:33:56
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旧版 API 的 Partitioner 解析 Partitioner 的作用是对 Mapper 产生的中间结果进行分片，以便将同一分组的数据交给同一个 Reducer 处理，它直接影响 Reduce 阶段的负载均衡。旧版 API 中 Partitioner 的类图如图所示。它继承了JobConfigurable，可通过 configure 方法初始化。它本身只包含一个待实现的方法 getPar
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2024-02-04 21:49:04
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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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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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1. 准备工作及说明本次安装考虑在不影响前置环境（Hbase环境）的基础下添加 Spark 的工作环境Spark 集群部署采用 yarn 模式进行资源调度管理，这样部署更加简单，因 Hadoop 在之前已经进行集群安装，Spark 是提交 jar 到 yarn 中进行运行，只需要在任意一台中安装 Spark 客户端即可，而又因为是集群模式可能导致作业在未安装 Spark 的节点上运行，推荐的做法是
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2024-06-04 08:07:26
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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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MapReduce里 实现多个job任务 包含（迭代式、依赖式、链式）： 一、迭代式，所谓的迭代式，下一个执行的Job任务以上一个Job的输出作为输入，最终得到想要的结果。 1. Job job = new Job(new Configuration(),“test”);
2.
3. JobConf jobConf=(JobConf) job.getConfiguration(
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2023-08-04 22:11:57
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文章目录一、list的使用1.1 构造函数1.2 迭代器1.2.1 迭代器失效问题1.3 空间和访问1.4 修改相关二、list的实现2.1 结点结构体2.2 迭代的实现2.3 默认函数的实现2.4 修改函数的实现三、 反向迭代器的实现 一、list的使用list的使用和vector以及其他容器类似，常用函数用法也相同。1.1 构造函数常用函数接口说明list()构造空的listlist (si
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2024-02-04 00:12:12
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阅读目录一、环境二、安装jdk三、配置ssh无密码登录四、安装Hadoop启动MapReduce作业运行查看结果注意（LINUX防火墙打开端口）宿主机访问页面需要开启端口常见问题一、环境硬件：虚拟机VMware、win7 操作系统：Centos-7 64位 主机名： hadoopServerOne 安装用户：root 软件：jdk1.8.0_181、Hadoop
package cn.itcast_05_proxy; import java.lang.reflect.InvocationHandler; import java.lang.reflect.Method; import java.lang.reflect.Proxy; import java.util.ArrayList; import java.util.List; public cl...
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2018-05-12 11:56:00
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概述Apache Hadoop是一套用于在由通用硬件构建的大型集群上运行应用程序的框架，狭义上是Hadoop指的是Apache软件基金会的一款开源软件（用java语言实现），允许用户使用简单的编程模型实现跨机器集群对海量数据进行分布式计算处理 Hadoop核心组件，Hadoop广义上指生态圈。 Hadoop HDFS(分布式文件存储系统):解决海量数据存储； Hadoop YA
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2023-07-12 12:39:37
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一：集合体系图二：LIst集合按顺序存放元素，元素可以重复(可以存放null值)
实现类:
ArrayList：数组实现，查询快，增删慢，轻量级；(线程不安全)
LinkedList：双向链表实现，增删快，查询慢 (线程不安全)
Vector：数组实现，重量级 (线程安全、使用少)三：List集合的基本操作int size()//返回集合的长度
boolean isEmpty();//集合是否
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2023-12-07 07:48:12
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Hadoop是什么？ Hadoop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. Hadoop框架中最核心设计就是：HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量数据的存储,MapReduce提供了对数据的计算. Hadoop的优点 Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件
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2023-09-01 08:18:54
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除非你过去几年一直隐居，远离这个计算机的世界，否则你不可能没有听过Hadoop，全名ApacheHadoop,是一个在通用低成本的硬件上处理存储和大规模并行计算的一个开源框架，Hadoop本质的12点介绍，具体如下：1.hadoop是由多个产品组成的。人们在谈论Hadoop的时候，常常把它当做单一产品来看待，但事实上它由多个不同的产品共同组成。Russom说：“Hadoop是一系列开源产品的组合，
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2023-08-26 12:03:05
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2023-09-20 12:46:49
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hadoop是什么？ (1)Hadoop就是一个分布式计算的解决方案，也就是帮助我们把 一个任务分到很多台计算机来运算。 (2)Hadoop是一个开源的框架，可编写和运行分布式应用处理大规模数据，是专为离线和大规模数据分析而设计的，并不适合那种对几个记录随机读写的在线事务处理模式。Hadoop=HDFS（文件系统，数据存储技术相关）+ Mapreduce（数据处理）Hadoop的数据来源可以是任何
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2021-05-24 10:22:13
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