Hadoop所需环境配置操作系统:Ubuntu1604-64位 Hadoop版本:Apache hadoop 2.6.1配置集群hostnameHadoop集群由一个master节点和一个slave节点组成:hostnameIP进程hadoop-master10.111.131.65NameNode and JobTrackerhadoop-slave10.111.131.67DataNode
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2024-04-10 21:18:18
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首先,说下文章的结构图。本次实验,完成的事情全部包括在这张 xmind 图中了。环境搭建篇1 CentOS 的虚拟化安装成功安装 Hadoop,第一要务是正确安装 Linux 操作系统。本次安装,选择 CentOS. CentOS 有很多版本,选择哪个,需根据 Hadoop 版本来判定。我在写这篇文章时,查询过 Hadoop 官方文档,当前它最新版本是 Hadoop 3.2.2. 安装指南中,着重
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2024-06-19 10:32:22
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Hadoop3 HA高可用集群搭建Hadoop3高可用(HA:High Available)测试集群搭建。NameNode是整个Hadoop集群的大脑。HDFS 在非 HA 模式的集群下,NameNode 和 DataNode 是一个主从的架构。在这样的主从架构之下只有一台 NameNode。一台 NameNode 的好处是无需因为元数据的同步而考虑数据的一致性问题。但这种模式下一旦NameNod
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2023-07-24 10:42:41
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HDFS作为一种新兴的并行文件系统,和现有的分布式文件系统相似,他们都是运行在普通硬件之上的分布式文件系统,然而HDFS与其他分布式文件系统也存在着一些差别。如HDFS具有高容错性,可以部署在低成本的硬件之上,同时放松了对POSIX的需求,使其可以以流的形式访问文件数据,非常适合大数据集的应用程序。分析研究HDFS与其他并行文件系统的相同点和不同点,能够深入了解HDFS系统的应用场景和设计理念。&
数据倾斜调优调优概述有的时候,我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜,此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优,就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题,以保证Spark作业的性能。数据倾斜发生时的现象绝大多数task执行得都非常快,但个别task执行极慢。比如,总共有1000个task,997个task都在1分钟之内执行完了,但是剩余两三个task却要一两个小时
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2024-09-10 12:01:05
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HBase 是作为 Apache 软件基金会 Hadoop 项目的一部分开发的开源、非关系、分布式数据库,为 Hadoop 生态系统提供非关系数据库功能。Amazon EMR 从4.6.0版本开始,就提供了 HBase。Amazon EMR 从5.2.0版本开始,就支持把 HBase 根目录和元数据直接存储到 Amazon S3, 这样就实现了HBase 的存算分离,使得数据变成了高可用。我们可以
是访问 Amazon S3 的不同文件系统实现方式。在 Hadoop 和大数据处理领域,
背景:Hadoop集群 是部署在腾讯云,需要把云服务器的 防火墙关闭,且外网端口都放开 使用Hadoop中 fileSystem.moveFromLocalFile(new Path(“file:///Users/Documents/b.txt”),new Path("/"));
讲本地文件上传到集群,报错:org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(java.i
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2024-04-19 17:40:20
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在嵌入式开发中使用NFS 挂在根文件系统进行应用程序和驱动的调试是必备技能,在程序调试ok后可以从NFS文件系统切换InitRamFs(基于内存)、yaffs(基于NAND FLASH)、jiffs(基于NOR FLASH) 等进行程序的批量烧写。首先我们先配置PC端(ubuntu)1. 安装NFS 服务器(以ubuntu为例)sudo apt-get install nfs-kernel-ser
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2024-03-28 12:33:31
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指标FastDFS NFS 集中存储设备如NetApp、NAS线性扩容性 高 差 差文件高并发访问性能高差 一般文件访问方式专有APIPOSIX 支持POSIX硬件成本较低中等高相同内容文件只保存一份 支持 不支持 不支持分布式存储与传统的SAN、NAS相比,优势如下:1、性
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2024-07-04 07:14:02
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Table of Contents一.概述二.接口协议概述三.接口协议详情■ 3.1.ClientProtocol3.1.1读数据相关方法3.1.2. 写/ 追加写数据相关方法3.1.3. 命名空间管理& 系统问题与管理操作3.1.4. 快照相关操作3.1.4. 缓存相关■ 3.2. ClientDatanodeProtocol■3.5. DataTransferProtocol
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2023-07-28 19:46:45
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# Hadoop与S3的集成介绍
## 概述
在大数据领域,Hadoop是一个被广泛采用的开源框架,用于存储和处理大规模数据集。S3(Simple Storage Service)是亚马逊Web服务(Amazon Web Services,AWS)提供的一种对象存储服务。本文将介绍如何在Hadoop中集成S3,以及如何使用Hadoop操作S3中的数据。
## Hadoop与S3的集成
Ha
原创
2023-10-10 04:02:27
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Hadoop目录Hadoop3.3.1完全分布式部署(一)1、HDFS一、安装1、基础安装1.1、配置JDK-181.2、下载并解压hadoop安装包本地运行模式测试 eg:2、完全分布式运行模式1、概要:2、编写集群分发脚本,把1~4步安装的同步到其他服务器:2.1、创建脚本`vim /var/opt/hadoopSoftware/hadoopScript/bin/xsync`,添加执行权限2
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2023-09-16 19:56:34
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# Hadoop 3 配置 S3 存储的步骤详解
在大数据处理领域,Hadoop 是一个非常流行的开源框架,广泛用于海量数据存储与处理。而 Amazon S3(Simple Storage Service)是一个备受欢迎的云存储服务,它提供了高可用性和持久性。将 Hadoop 与 S3 配合使用,能够极大提高数据处理的灵活性与可扩展性。本文将详细介绍如何在 Hadoop 3 中配置 S3 存储,
原创
2024-09-27 06:54:42
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任务详情:搭建HA的Hadoop集群并验证,3节点(1主2从),理解HA/Federation,并截图记录搭建过程阅读Google三大论文,并总结Hadoop的作用(解决了什么问题)/运行模式/基础组件及架构学会阅读HDFS源码,并自己阅读一段HDFS的源码(推荐HDFS上传/下载过程)Hadoop中各个组件的通信方式,RPC/Http等学会写WordCount(Java/Python-Hadoo
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2023-09-07 21:49:55
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一、部署规划1、部署环境主机名IP地址版本备注yun1192.168.43.14Hadoop 3.1.3主节点yun2192.168.43.254Hadoop 3.1.3数据节点yun3192.168.43.180Hadoop 3.1.3数据节点2、创建hadoop用户三台主机节点都新增一个Hadoop用户创建新用户:sudo useradd -m hadoop -s /bin/bash设置密码:
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2023-10-28 11:26:35
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一、大数据集面试题1.Hadoop的shuffle过程(1).Map端的shuffle Map端会处理输入数据并产生中间结果,这个中间结果会写到本地磁盘,而不是HDFS。每个Map的输出会先写到内存缓冲区中,当写入的数据达到设定的阈值时,系统将会启动一个线程将缓冲区的数据写到磁盘,这个过程叫做spill。 在spill写入之前,会先进行二次排序,首先根据数据所属的partition进行排序
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2023-07-24 10:21:06
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# Hadoop 支持 S3 的实现流程指导
Hadoop 是一个分布式计算框架,很多时候我们需要用到云存储服务,比如 Amazon S3。本篇文章将指导你如何在 Hadoop 中配置以支持 S3,并通过表格和示例代码来详细说明每一步的实现。
## 实现流程
下面是实现 Hadoop 支持 S3 的整个流程。
| 步骤 | 描述
# 如何配置 Hadoop 以使用 S3
在大数据处理的世界中,Hadoop 和 Amazon S3 合作是一个非常常见的场景。S3(Simple Storage Service)是 AWS 提供的一个非常有用的云存储解决方案,而 Hadoop 是一个用于处理大量数据的框架。本文将为刚入行的小白介绍如何将 Hadoop 配置为使用 S3。
## 流程概述
以下是将 Hadoop 配置为使用
准备五台虚拟机分别如下: ip 主机名第一台 192.168.199.100 NameNode第二台 192.168.199.101 StandbyNameNode第三台 192.168.199.111 DataNode1第四台 192.168.199.112 DataNode2第五台&nb
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2024-10-11 13:57:21
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