个人小站,正在持续整理中,欢迎访问:http://shitouer.cn小站博文地址：Hadoop压缩-SNAPPY算法安装本篇文章做了小部分更改，仅介绍了Snappy，去掉了安装过程，不过不必叹气，更加详细的Hadoop Snappy及HBase Snappy的安装步骤已经另起了一篇文章专门来介绍：Hadoop HBase 配置 安装 Snappy 终极教程 通过这篇文章，相信你一定会
### 实现Hadoop中的Snappy压缩
在Hadoop中使用Snappy压缩可以有效地减少数据的存储空间和提高数据的传输效率。下面我将详细介绍如何在Hadoop中实现Snappy压缩。
#### 流程概览
首先，让我们简要概述一下实现Hadoop中的Snappy压缩的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 开启Hadoop配置文件中的Snappy压缩
文章目录1.启动hadoop之前，ssh免密登录slave主机正常，使用命令start-all.sh启动hadoop时，需要输入slave主机的密码，说明ssh文件权限有问题，需要执行以下操作：2.启动hadoop之后，使用jps查看，master服务器中没有namenode服务，解决方案如下：3.启动hadoop之后，使用jps查看，master服务器中没有datanode服务，解决方案如下：
一、Sqoop 简介Sqoop 是一个常用的数据迁移工具，主要用于在不同存储系统之间实现数据的导入与导出：导入数据：从 MySQL，Oracle 等关系型数据库中导入数据到 HDFS、Hive、HBase 等分布式文件存储系统中；导出数据：从 分布式文件系统中导出数据到关系数据库中。其原理是将执行命令转化成 MapReduce 作业来实现数据的迁移，如下图：二、Sqoop安装版本选择：目前 Sqo
首先，用VMware虚拟机克隆第一篇已经配置好的Master，安装到虚拟机上，然后改名称为slave1，配置好这个虚拟机镜像后就可以继续克隆出更多的slaves!!Hadoop 集群的安装配置大致为如下流程:选定一台机器作为 Master在 Master 节点上配置 hadoop 用户、安装 SSH server、安装 Java 环境克隆Master虚拟机作为slave在 Master 节点上安装
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2023-09-24 19:26:22
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Map端的shuffleMap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，然后每个partition中的数据再按key来排序。partition的
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2023-09-20 07:15:27
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文章目录1、HDFS产出背景及定义1.1 背景1.2 定义1.3 使用场景2、HDFS优缺点2.1 优点2.2 缺点3、HDFS组成架构3.1 NameNode3.2 DataNode3.3 Secondary NameNode3.4 Client4、HDFS文件块大小（面试重点）4.1 大小4.2 依据 1、HDFS产出背景及定义1.1 背景某个数据文件大到一台服务器存不下，需要使用多台服务器
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2023-09-04 14:50:37
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版本信息： hadoop 2.3.0 hive 0.11.0
1. Application Master 无法访问
点击application mater 链接，出现 500 错误，java.lang.Connect.exception： 问题是由于设定web ui时，50030 端口对应的ip地址为0.0.0.0，导致application master 链接无法。
解决办法
1.首先确认你的hadoop启动了。master与slave启动方式相同，进入hadoop目录下的sbin目录，命令:$cd /home/hadoop/hadoop/sbin (根据个人安装的hadoop目录调整)启动hadoop：(1)$./start-dfs.sh (2)$./start-yarn.sh启动后的效果如图：master如图1，slave如图2图1 &n
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2023-09-01 08:18:49
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snappy也是一个开源的高效压缩和解压框架。具体介绍，这里不再赘述，可以去官网查询。
安装所需软件：gcc、g++、snappy包、hadoop-snappy源码包、maven.
gcc在ubuntu上已经安装，如果未安装，包括g++,maven,可以通过以下命令安装
sudo apt-get install gcc&nbs
原创
2013-01-08 14:49:43
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PyTorch分布式训练分布式训练已经成为如今训练深度学习模型的一个必备工具，但pytorch默认使用单个GPU进行训练，如果想用使用多个GPU乃至多个含有多块GPU的节点进行分布式训练的时候，需要在代码当中进行修改，这里总结一下几种使用pytorch进行分布式训练的方式。环境本文使用的环境为：python =3.7pytorch = 1.0CUDA = 8.0使用单个GPUpytorch中pyt
from pyspark.sql import SparkSession
# from pyspark import SparkConf, SparkContext
def init_spark():
# conf = SparkConf().setAppName("normal spark") \
# .setMaster("local") \
# .se
原创
2023-05-31 11:19:06
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11.1ll 主机操作系统：Windows 64 bit，双核4线程，主频2.2G，6G内存l 虚拟软件：VMware® Workstation 9.0.0 build-812388l 虚拟机操作系统：CentOS 64位，单核，1G内存l JDK：1.7.0_55 64 bitl Hadoop：1.1.21.2集群包含三个节点
bin：Hadoop基本管理脚本和使用脚本所在目录，是sbin目录下管理脚本的基础实现。可直接使用这些脚本管理及使用Hadoop。简而言之，存放对Hadoop相关服务（HDFS,YARN）进行操作的脚本。sbin: 存放的是我们管理脚本的所在目录，重要是对hdfs和yarn的各种开启和关闭和单线程开启和守护常用的说一下：1，hadoop-daemon.sh(hadoop-daemons) ： 通过
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2023-09-20 07:15:24
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HDFS文件写入过程:详细步骤解析：1、 client发起文件上传请求，通过RPC与NameNode建立通讯，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在，返回是否可以上传； 2、 client请求第一个block该传输到哪些DataNode服务器上； 3、 NameNode根据配置文件中指定的备份数量及机架感知原理进行文件分配，返回可用的DataNode的地址如：A，B，C；4、 cl
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2023-09-01 08:18:37
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我们hadoop2,4集群默认不支持snappy压缩，可是近期有业务方说他们的部分数据是snappy压缩的（这部分数据由另外一个集群提供给他们时就是snappy压缩格式的）想迁移到到我们集群上面来进行计算。可是直接执行时报错： Failed with exception java.io.IOExce
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2021-08-06 13:55:48
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# Hadoop3启用Snappy实现流程
## 简介
在Hadoop3中启用Snappy压缩算法可以提高数据传输和存储的效率。本文将介绍如何在Hadoop3中启用Snappy压缩算法，并提供详细的步骤和代码示例。
## 步骤概览
下面是启用Snappy的整个流程的简要概览，我们将在后面的部分逐步展开每个步骤的具体内容。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 |
原创
2023-11-07 15:41:57
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Hadoop作为一个较通用的海量数据处理平台，每次运算都会需要处理大量数据，我们会在 Hadoop系统中对数据进行压缩处理来优化磁盘使用率，提高数据在磁盘和网络中的传输速度，从而提高系统处理数据的效率。在使用压缩方式方面，主要考虑压缩速度和压缩文件的可分割性。综合所述，使用压缩的优点如下： 1.节省数据占用的磁盘空间；2.加快数据在磁盘和网络中的传输速度，从而提高系统的处理速
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2023-10-18 18:39:01
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实战 ubuntu 下为hadoop（CDH）与hbase安装snappy 压缩比50%+
原创
2018-03-08 11:00:30
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Hadoop面试题Hadoop的三种部署模式？Hadoop最初元数据放在哪里？要想多个客户端访问，元数据要放在哪里？分桶表和分区表的区别？项目中如何实现拉链表？python基础（面向大数据开发）如果你是面向python开发，那么我的这些应该是不够用的，我的这些只够大数据开发人员使用； 每一个岗位它对一门语言的要求掌握程度是不一样的； 但是我写的这些你必须要会，它是基础中的基础。容器不可变容器字符串
