# Hadoop单节点运算速度浅析
Hadoop是一种开源的分布式计算框架，广泛应用于处理大规模数据集。尽管Hadoop最初设计用于分布式计算环境，但它同样可以在单节点上运行。本文将探讨Hadoop在单节点模式下的运算速度，并通过代码示例和图表进行说明。
## Hadoop单节点架构概述
在单节点模式下，Hadoop将所有的组件（如NameNode，DataNode和ResourceMana
背景最近在学习大数据hadoop篇， 为了提高学习效率、巩固学习成果，特此记录一下。心跳机制心跳机制：datanode每隔一个固定时间会与namenode进行一次通信，以证明自己是alive同时让namenode知道集群中有多少datanode属于存活状态以及各副本与数据块的分布情况datanode每隔一个固定时间要发送一个心跳数据包给namenode，如果隔了一段时间namenode没有收到da
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2023-07-13 17:41:03
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hdfs特点hdfs是hadoop的分布式文件系统，用于存储大数据，它的特点是： 1.分布式部署，利用廉价的机器存储大数据 2.提供副本机制，容错机制，在机器宕机或副本丢失，自动恢复，默认副本保存3份关注三个主要节点：1.NameNode:整个文件系统的管理节点，接收用户的请求，保存着文件/目录的元数据信息和每个文件对应的block的映射列表。在linux系统上，它保存着三个重要文件 a.f
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2023-07-12 14:55:14
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13.1 HDFS原理及应用 13.2 MapReduce与Yarn原理及应用13.1 HDFS原理及应用分而治之简单介绍Hadoop(5.x版本比较好)。批转流计算(批量积攒一段时间数据，然后流式处理)
内存寻址(纳秒级)比IO寻址(磁盘毫秒级)快10万倍，差6个0
固态硬盘IO一般 500mb/s, 机械硬盘 几百mb/s. IO是瓶颈问题：1T文件如何在内存50mb的单机上排序存储文件？1
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2024-09-05 07:18:59
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什么是Apache Hadoop？Apache™Hadoop®项目为可靠的，可扩展的分布式计算开发开源软件。Apache Hadoop软件库是一个框架，它允许使用简单的编程模型跨计算机群集分布式处理大型数据集。它旨在从单个服务器扩展到数千台机器，每台机器提供本地计算和存储。该库本身不是依靠硬件来提供高可用性，而是设计用于在应用层检测和处理故障，从而在一组计算机之上提供高可用性服务，每个计算机都可能
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2023-09-01 09:35:27
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随着大数据[注]时代的到来，Hadoop声名鹊起，这个开源的分布式处理架构似乎可以处理大数据的任何问题。但长期以来，包括即席查询在内的实时分析一直是Hadoop的痛点。
Hadoop可以处理大规模数据集，包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据，但Hadoop的是按照批量处理系统来设计的，这也就限制了它的反应速度。
数字广告公司Rubicon Pro
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2023-07-24 11:33:11
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hadoop 多节点集群 我们正在分享有关在基于Linux的机器（多节点）上安装Apache Hadoop的经验。 在这里，我们还将分享我们在各种故障排除方面的经验，并在将来进行更新。 用户创建和其他配置步骤– 我们首先在每个集群中添加一个专用的Hadoop系统用户。 $ sudo addgroup hadoop
$ sudo adduser –ingroup hadoop hduser
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2023-10-26 11:46:37
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# 基于Hadoop构建矩阵乘法运算
在大数据时代，矩阵运算成为了数据处理中的重要一环，尤其是在机器学习和深度学习领域中，矩阵的运算频繁出现。Hadoop是一个用于处理海量数据的开源框架，通过分布式计算的大规模处理能力，Hadoop可以有效地执行矩阵的乘法运算。本文将深入探讨如何基于Hadoop完成矩阵乘法运算，并附上相应的代码示例。
## 矩阵乘法的基本原理
矩阵A（大小为m × n）与矩
数据运算：+ - * / % ** // 取整数，返回商的整数部分，如9/2输出结果4，9.0/2.0输出结果4.0>>> 9//24>>> 9.0//2.04.0>>> 9.0//2.53.0>>> 9.0//2.43.0>>> 9.0//2.33.0>>> 9.0//2.24.0>
原创
2016-09-07 22:01:19
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运算符and运算aandba,b都为真才为真or运算aandba,b其中一个为真就是真。not运算innotina=[1,2,3]if3notina:print("zhazha")a=4b=3ifnota>b:#条件是真不输出，条件是假就输出print("bbb")is#判断标识符是不是引用自同一个对象isnot#判断标识符是不是引用自不同同对象a=[
原创
2018-09-10 20:43:08
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使用目的传统的方式去数据的处理对于大量数据是非常低效的，因此，使用一种称为MapReduce的算法谷歌解决了这个问题。这个算法将任务分成小份，并将它们分配到多台计算机，并且从这些机器收集结果并综合，形成了结果数据集。传统：Hadoop：Hadoop的架构在其核心，Hadoop主要有两个层次，即：加工/计算层(MapReduce)，以及存储层(Hadoop分布式文件系统)。MapReduceMapR
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2023-09-20 10:52:37
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大数据之Hadoop入门 一、Hadoop特点：volume(大量) velocity(高速) variable(多样) value(低价值密度)二、Hadoop优势： 1.高可靠性--hadoop底层维护多个数据版本，所以即使Hadoop某个计算元素或存储出现故障，也不会导致数据丢失。 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MapReduc
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2023-07-10 22:11:13
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文章目录一、概述二、架构1）数据导入（RDBMS->Haoop）2）数据导出（Haoop->RDBMS）三、安装1）下载2）配置环境变量3）配置sqoop代理用户4）安装JDBC5）修改`conf/sqoop.properties`6）存储库初始化7）启动sqoop服务端8）启动sqoop客户端9）设置客户端的各种属性四、简单使用1）常用命令2）数据从MYSQL导入到HDFS（Imp
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2023-07-20 17:35:33
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文章目录一、概述二、Hudi 架构三、Hudi的表格式1）Copy on Write（写时复制）2）Merge On Read（读时合并）3）COW vs MOR四、元数据表（Metadata Table）五、索引（Indexing）六、查询类型（Query Type）1）Snapshot Queries(快照查询)2）Incremental Queries(增量查询)3）Read Optimi
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2023-07-25 00:07:53
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初始状态fsck健康检查参数说明：Status：代表这次hdfs上block检测的结果
Total size ： hdfs集群存储大小，不包括复本大小。如：4568974435B/1024/1024/1024 = 4.26GB
Total dirs：代表检测的目录下总共有多少个目录
Total blocks (validated) : 总共的块数量，不包括复本。212 * 21551766B /
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2023-08-07 11:08:30
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HDFS 的基本架构Hadoop 中的分布式文件系统 HDFS 为大数据平台提供了统一的存储，它主要由三部分构成，分别是 NameNode、DataNode 和 SecondaryNameNode。如果是 HA 架构，那么还有 StandbyNameNode 和 JournalNode。NameNode（名字节点，或者元数据节点）是 HDFS 的管理节点，专门用来存储元数据信息，所谓元数据指的是除
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2023-09-01 09:21:33
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Hadoop NameNode 高可用官方网站namenode可以手动进行切换也可以使用zookeeper进行自动的切换，下面只有第二种方法。配置zookeeper基本环境配置此时存在多台namenode，这些namenode之间需要进行免密配置。修改配置文件1. hdfs-site.xml<configuration>
<property>
<
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2023-08-23 20:35:25
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Python数据运算
http://www.runoob.com/python/python-operators.html
http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5465198.html
算数运算：
比较运算：
赋值运算：
>>> a = 21
>>> b = 10
>>> c =
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2021-08-18 15:51:57
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取模：整数b % a 输出偶数是1 奇数是0，可以用来做奇数与偶数的分配。 取整除：//会省略小数点只留整数。 <>类似不等于，在实际情况下用！=就可以。 注：not 返回如果不是True就执行后面后面。如果不是False就不执行。 如 if not a = 1：输出1的话不执行。0的话执行。 注：
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2017-10-30 10:19:00
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一、张量 概念：张量表示一个数值组成的数组，这个数组可能有多个维度 具有一个轴的张量对应数学上的向量（vector） 具有两个轴的张量对应数学上的矩阵（matrix） 二、数据操作 1、使用arange创建一个行向量。创建的行向量包含从0开始的前12个整数，默认创建为浮点数。张量中的每个值都称为张量 ...
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2021-07-22 21:47:00
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