HadoopHadoop依靠MapReduce的数据处理HDFS： HDFS是一个分布式文件系统，是 Hadoop 的存储核心， 它可以被部署运行于大量的廉价服务器上，可以处理超大文件，它的设计是建立在“一次写入，多次读取的”思想之上。对于被上传到 HDFS 上的数据，系统会对其进行分块分进行保存，分块概念的存在是 HDFS 可以存储大量文件的重要原因。 HDFS 中有两个重要概念 NameNod
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2023-09-20 12:08:55
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1.LicenseHadoop 2.x - Apache 2.0，开源Hadoop 3.x - Apache 2.0，开源2.支持的最低Java版本Hadoop 2.x - java的最低支持版本是java 7Hadoop 3.x - java的最低支持版本是java 83.容错Hadoop 2.x - 可以通过复制（浪费空间）来处理容错。Hadoop 3.x - 可以通过Erasure编码处理容
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2023-08-03 21:00:21
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下载 https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-2.7.2/ jdk 安装`
原创
2021-08-01 09:24:37
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一：准备三台虚拟机，配置同步1 创建模板机，关闭防火墙、静态IP、主机名称这里三台虚拟机使用4g4核50g内存，centos7,主机名为hadoop100，IP地址192.168.88.100，root密码为000000；修改主机名hostnamectl set-hostname hadoop100修改静态IPcd /etc/sysconfig/network-scripts/
ls
vi ifc
hadoop fs -put abc.txt hdfs://itcast01:9000/jdk[root@itcast01 hadoop-2.2.0]# hadoop fs -put abc.txt hdfs://itcast01:9000/jdk15/08/02 09:19:21 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop l
原创
2015-08-03 00:23:00
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## 安装hadoop2的流程
### 1. 下载hadoop2
首先，你需要从hadoop的官方网站上下载最新版本的hadoop2。你可以在以下网址找到最新版本的下载链接：[
### 2. 安装Java开发工具包（JDK）
Hadoop是用Java编写的，所以在安装hadoop之前，你需要确保已经安装了Java开发工具包（JDK）。你可以从Oracle的官方网站上下载最新版本的JDK。
#
原创
2023-09-13 10:23:21
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# 如何在Hadoop 2中设置Block Size
在大数据处理领域，Hadoop是一个广泛使用的框架，而Hadoop中的Block Size设置对于数据存储效率至关重要。本篇文章将指导你如何在Hadoop 2中设置Block Size，并通过具体的步骤和代码示例帮助你理解整个过程。
## 整体流程
下面是设置Hadoop 2 Block Size的步骤概览：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-19 05:52:01
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# Hadoop 2 升级指南
Hadoop 是一个用于大数据处理的开源框架，它能够以分布式的方式存储和处理海量数据。随着版本的迭代，Hadoop 2 引入了诸多新特性和改进，比如 YARN（Yet Another Resource Negotiator）、更高的可扩展性等。因此，对于使用旧版本的 Hadoop 用户来说，升级到 Hadoop 2 是一项至关重要的任务。
本文将详细介绍 Had
Hadoop三大核心组件Hadoop的三大核心组件分别是：HDFS（Hadoop Distribute File System）：hadoop的数据存储工具。YARN（Yet Another Resource Negotiator,另一种资源协调者）：Hadoop 的资源管理器。Hadoop MapReduce:分布式计算框架HDFS文件系统的读写原理写入（1）客户端通过 Distributed
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2023-08-18 20:35:09
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hadoopHadoop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.大数据的四个特征：海量的数据规模，多样的数据类型，快速的数据流转，数据价值的体现。hadoop2x的核心模块Hadoop Comon: 为其他Hadoop模块提供基础设施Hadoop HDFS 一个高可靠，高
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2024-04-08 07:21:29
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大数据之路系列之Hadoop核心理论（03） 提示：只涉及面试或者实际中核心的内容 Hadoop大数据之路系列之Hadoop核心理论（03）文章链接一、初识Hadoop二、hdfs命令总结 文章链接链接: link。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、初识Hadoop1.Hadoop主要包含三大组件：HDFS+MapReduce+YARNHDFS负责海量数据的分布式存储MapRedu
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2023-09-20 12:08:43
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一、准备工作安装Linux添加hadoop用户，配置权限配置ssh无密码登录安装JDK环境二、安装Hadoop 2.6.02.1 下载安装包使用镜像 http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/，将安装包下载到$HOME目录下$ wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-2.6
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2023-07-24 12:45:42
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namevaluedescriptionmapreduce.jobtracker.jobhistory.location If job tracker is static the history files are stored in this single well known place. If No value is set here, by default, i
原创
2023-05-12 21:10:55
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hadoop由3个核心组件构成：（1）HDFS集群：负责海量数据的存储，集群中的角色主要有 NameNode / DataNode/SecondaryNameNode。（2）YARN集群：负责海量数据运算时的资源调度，集群中的角色主要有 ResourceManager /NodeManager（3）MapReduce：它其实是一个应用程序开发包。&
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2023-07-10 11:10:54
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在选择Hadoop 3和Hadoop 2时，许多用户面临迁移和兼容性问题。本文将深入探讨这两者之间的选择过程，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展等方面，帮助读者做出更明智的选择。
## 版本对比
首先，让我们来看看Hadoop 3和Hadoop 2之间的主要差异。以下是一些关键特性对比的表格：
| 特性 | Hadoop 2
0.Mappereduce采用的是Master/Slaves模型1.Hadoop是一个开源软件框架，支持支持大数据集的存储和处理。Apache Hadoop是存储和处理大数据的解决方案你是因为： (1)可扩展性。添加任意数量的节点来提高性能 (2)可靠。尽管机器出现故障，但是仍能可靠的存储数据 (3)高可用。尽管机器出现故障，但是Hadoop仍然能够存储数据。如果机器硬件崩溃，可以从另一个路
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2023-07-20 17:15:12
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我们很荣幸能够见证Hadoop十几年间经历了从无到有，再到称王。感动于技术的日新月异时，希望通过本篇有问有答，带大家解决Hadoop的常见问题。 1 Q：Hadoop的发展史？A： 2 Q：Hadoop的核心组件A：分析：Hadoop的核心组件分为：HDFS（分布式文件系统）、MapRuduce（分布式运算编程框架）、YARN（运算资源调度系统） 3 Q：HDFS的文件系统A：
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2023-10-03 11:57:39
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1、Hadoop是什么？答： hadoop是一个由Apache基金会所发布的用于大规模集群上的分布式系统并行编程基础框架。目前已经是大数据领域最流行的开发架构。并且已经从HDFS、MapReduce、Hbase三大核心组件成长为一个具有60多个组件构成的庞大生态，可以满足大数据采集、存储、开发、分析、算法、建模等方方面面2、hadoop核心组件是什么？答：HDFS：分布式文件系统，，是一个高度容错
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2023-08-18 21:30:53
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Hadoop来源
来自于Google 三大论文
MapReduce / GFS / BigTable
三大核心
1、Hadoop HDFS （Hadoop Distributed File System）
一个高可靠、高吞吐量的分布式文件系统
2、Hadoop MapReduce
一个分布式的离线并行
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2023-09-22 12:59:19
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hadoop3环境搭建与问题整理-分布式集群模式基本流程：使用版本：开始配置准备材料配置hadoop遇到的问题按照如上步骤配置启动成功。 基本流程：linux网络配置+环境安装+环境变量+修改软件配置脚本+启动hdfs和yarn使用版本：linux: ubuntu jdk：jdk-8u231-libux-x64 hadoop:3.2.1开始配置参考博客：hadoop2.7配置 有些步骤的详细过程
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2023-09-08 06:49:55
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