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Apache Hadoop,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
Hadoop产生的背景1. HADOOP最早起源于Nutch。Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎，包括网页抓取、索引、查询等功能，但随着抓取网页数量的增加，遇到了严重的可扩展性问题——如何解决数十亿网页的存储和索引问题。2. 2003年开始谷歌陆续发表的三篇论文为该问题提供了可行的解决方案。——分布式文件系统（GFS），可用于处理海量网页的存储——分布式计算框架M
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2023-07-26 22:16:45
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MapReduce是一个分布式计算框架，主要由两部分组成：编程模型和运行时环境。其中，编程模型为用户提供了非常易用的编程接口，用户只需要像编写串行程序一样实现几个简单的函数即可实现一个分布式程序，而其他比较复杂的工作，如节点间的通信、节点失效、数据切分等，全部由MapReduce运行时环境完成.MapReduce设计目标，主要有以下几个：易于编程：传统的分布式程序设计（如MPI）非常复杂，用户需要
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2023-09-20 10:18:12
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Hadoop-集群网络配置总体目标：完成zookeeper+Hadoop+Hbase 整合平台搭建 进度：1：集群网络属性配置2：集群免密码登陆配置3：JDK的安装4：Zookeeper的安装5：Hadoop普通集群模式的安装6：Hbase普通模式的安装7：Hadoop HA集群模式的安装8：Hbase HA集群模式的安装 一. 集群网络属性配置环境：1.五台独立PC机或虚拟机
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2023-07-05 21:41:17
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# Hadoop设计：分布式大数据处理的基石
Hadoop是一个开源的分布式大数据处理框架，由Apache基金会开发。它基于谷歌的MapReduce和GFS（Google File System）设计，通过将数据分布在多个节点上并行处理，大大提高了数据处理的效率和可靠性。
## Hadoop架构
Hadoop主要由两个组件组成：HDFS（Hadoop Distributed File Sys
一、hadoop简介1、hadoop的初衷是为了解决Nutch的海量数据爬取和存储的需要,HDFS来源于google的GFS,MapReduce来源于Google的MapReduce,HBase来源于Google的BigTable.hadoop后被引入Apache基金会.2、hadoop两大核心设计是HDFS和MapReduce,HDFS是分布式存储系统,提供高可靠性、高扩展性、高吞吐率的数据存储
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2023-09-03 09:06:52
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ch1 Hadoop编程入门
Hadoop是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式，让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同java程序员可以不考虑内存泄露一样，MapReduce的run-time系统会解决输入数据的分布细节，跨越机器
前言hadoop比较适合做离线处理，这个是众所周知的，而且hdfs为了保证数据的一致性，每次写文件时，针对数据的io.bytes.per.checksum字节，都会创建一个单独的校验和。默认值为512字节，因为crc-32校验是4字节，存储开销小于1%。而客户端读取数据时，默认会验证数据的crc校验和。除此之外，每个数据节点还会在后台线程运行一个数据块检测程序，定期检查存储在数据节点上的所有块。当
目录1 数据源(学生成绩.csv)2 hadoop平台上传数据源3 idea代码3.1 工程框架3.2 导入依赖3.3 系统主入口(menu)3.4 六个mapreduce3.4.1 计算每门成绩的最高分、最低分、平均分(Mma)3.4.2 计算每个学生的总分及平均成绩并进行排序(Sas)3.4.3 统计所有学生的信息(Si)3.4.4 统计每门课程中相同分
Hadoop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(Hadoop Distributed File System)，简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(high throu
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2023-07-27 22:46:46
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Hadoop是一个由 Apache 基金会开发的分布式系统基础架构。可以快速实现大规模数据的分布式存储开发，以及分布式程序的快速开发，利用集群的威力进行大数据的高速存储和运算。其中 Hadoop 分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，HDFS）起到非常重要的作用，HDFS 是 Hadoop 项目核心子项目，HDFS 是分布式计算中数据存储管理的基础，它以文件
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2023-07-13 00:19:47
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Spark设计理念与Hadoop密不可分，它解决了Hadoop中的一些缺陷，先来看看Hadoop的缺陷。Hadoop MapReduce v1的局限MRv1都封装在mapred包中，其中Map和Reduce是通过接口实现的。它包括三个部分：运行时环境（JobTracker和TaskTracker）变成模型（MapReduce）数据处理引擎（Map任务和Reduce任务）不足：可扩展性差：JobTr
Hadoop常见面试题1. 简要描述如何安装配置一个开源的Hadoop？答：准备一台服务器，设置SSH免密登录（补充：hadoop 的进程之间通信使用ssh 方式，需要每次都要输入密码。为了实现自动化操作，需要配置SSH 的免密码登录方式），关闭防火墙，安装JDK，解压hadoop，之后配置hadoop一些核心文件（hadoop-env.sh，core-site.xml，mapred-site.x
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2023-07-24 14:26:53
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Hadoop简介Hadoop是一个由Apache基金会所开发的大数据开发框架，是一个允许使用简单编程模型跨计算机集群分布式处理大型数据集的系统。基于Java语言开发的，具有很好的跨平台特性。Hadoop可以部署在廉价的计算机集群中。每台机器都提供本地计算和存储，本身不是依靠硬件来提供高可靠性，它的可靠是建立在应用层而不是依靠高性能的硬件设备。使用Hadoop可以方便地管理地分布式集群，将海量数据分
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2023-07-12 15:17:34
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原标题：【技术分享】谈谈Hadoop安全的那些事儿VSRC感谢业界小伙伴——mcvoodoo投稿精品原创类文章。VSRC欢迎精品原创类文章投稿，优秀文章一旦采纳发布，将有好礼相送，我们已为您准备好了丰富的奖品！(活动最终解释权归VSRC所有)Hadoop的出现，颠覆了数据的使用方式，但是Hadoop的安全性一直是个潜在的隐患。本文介绍Hadoop几个不同层面的安全问题和对应措施，供参考。一、Had
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2023-09-14 08:33:49
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一 简介如果掉书袋的话大概是这样： Apache Pig是用来处理大规模数据的高级查询语言，配合Hadoop使用，可以在处理海量数据时达到事半功倍的效果，比使用Java，C++等语言编写大规模数据处理程序的难度要小N倍，实现同样的效果的代码量也小N倍。Apache Pig为大数据集的处理提供了更高层次的抽象，为mapreduce算法(框架)实现了一套类SQL的数据处理脚本语言的shell脚本，在
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2023-08-07 14:57:24
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一 、搭建前提虚拟机建立Linux CentOS 7 二、配置IP配置WMware网络1、选则VMware的编辑，单机虚拟网络编辑器。 2、点击 “更改设置” 3、选择VMnet8，并配置IP和子网掩码（IP是自定义的） 4、点击 “NAT设置”，设置网关，一定要与IP的一样，修改完毕点击 “确认”配置Window 10的网络1、打开网络适配器，找到WMnet8并右击，单击选择 “属性” 选择 2
设置虚拟机DNS主机网络配置vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33BOOTPROTO=static IPADDR=192.168.56.110 NETMASK=255.255.255.0 GATEWAY=192.168.56.10 ONBOOT=yesvi /etc/NetworkManager/NetworkManager.conf添加一行内容
Hadoop集群搭建服务器配置以及JDK的安装硬件准备 （1）硬件准备服务器准备：VMware12/10/14 CentOS6.8 下载网址：http://vault.centos.org/（2）网络环境准备：NAT方式：不需要做任何网络设置，只要宿主主机上网即可上网 IP地址，子网掩码，网关，DNS（外网）LINUX系统环境准备： 修改主机名： vim /etc/sysconfig/networ
(一) 配置准备
1. 对五台主机的内存扩展到8g，检测通过。
2. 在每台主机上分别安装操作系统，使用的是Ubuntu13.10，覆盖安装原有操作系统，分区方式为默认。
3. 安装过程中设置主机名（namenode/datanodex），不设为master/slavex是为了和实验室已存在的另外一个集群相区别。用户名batman，密码******。
4. 装好
