Spark已经取代Hadoop成为最活跃的开源大数据项目，但是，在选择大数据框架时，企业不能因此就厚此薄彼近日，著名大数据专家Bernard Marr在一篇文章中分析了Spark和 Hadoop 的异同 Hadoop和Spark均是大数据框架，都提供了一些执行常见大数据任务的工具，但确切地说，它们所执行的任务并不相同，彼此也并不排斥虽然在特定的情况下，Spark据称要比Hadoop快10
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2023-07-24 12:48:41
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Spark，是分布式计算平台，是一个用scala语言编写的计算框架，基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎Hadoop，是分布式管理、存储、计算的生态系统；包括HDFS（存储）、MapReduce（计算）、Yarn（资源调度）一、Spark VS Hadoop 概览Hadoop和Spark都是并行计算，两者都是用MR模型进行计算Hadoop一个作业称为一个Job，Job里面分为Map Tas
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2023-07-12 13:16:16
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# Hadoop 2 vs. Hadoop 3: What's the Difference?
Hadoop is an open-source framework that allows for the distributed processing of large data sets across clusters of computers. It is widely used in big
原创
2024-05-21 05:32:15
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前言大数据工程师都喜欢拿Spark和Hadoop进行对比。在大数据开发面试中，我们也会经常说到Hadoop Spark这两个常用框架。当我们被问到为什么Spark比Hadoop快时，大多数人一般的理解就是：Spark是基于内存的计算，而Hadoop是基于磁盘的计算；Spark是一种内存计算技术。果真如此吗？事实上，不光Spark是内存计算，Hadoop其实也是内存计算。Spark和Hadoop的根
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2023-07-24 14:18:46
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Hadoop进行海量数据分析，MR频繁落地，IO操作，计算时间就拉长。由于这种设计影响，计算过程中不能进行迭代计算。造成网络节点数据传输。Spark从理念上就开始改变。应用scala特点解决上面的核心问题，提升处理速度。Spark基于内存来实现，内存访问效率比磁盘访问效率高非常多。Spark不能完全基于内存，（所有要加工的数据都放入内存），部分数据也需要落地。一部分数据放在内存中，进行计算，计算中
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2023-08-20 22:38:03
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文章目录准备工作部署规划安装配置zookeeper下载安装目录规划将下载的二进制包移动到/usr/local/hadoop目录，解压缩文件包配置设置环境变量启动安装配置hadoop新建hadoop用户以及用户组，并赋予sudo免密码权限目录规划下载、解压配置环境变量配置复制Hadoop配置好的包到其他5台服务器启动zookeeper集群启动journalnode格式化HDFS（仅第一次启动执行）
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2024-01-26 07:36:48
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处节点设置为：IP主机名节点192.168.10.11 mater NameNode（NN）、DataNode（DN）192.168.10.12 slave01Secondary NameNode（SN）、DataNode（DN）192.168.10.13slave02 DataNode（DN）
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2023-07-13 14:26:14
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Hadoop 3.x的发展Hadoop版本包括Hadoop 1.x、Hadoop 2.x和Hadoop 3.x。本节将以Hadoop 3.1.0为例，完成HDFS高可用的搭建。Hadoop 3新特性Hadoop 3.1.0 GA版本于2017年12月份正式发布。Hadoop 3相较于Hadoop 2有一些新特性，包括基于JDK 1.8、HDFS可擦除编码、MR Native Task优化、基于Cg
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2023-07-13 14:26:18
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# Hadoop vs Spark: Exploring the Performance Difference
In the world of big data processing, Hadoop and Spark are two popular frameworks that are widely used. While Hadoop has been around for quite s
原创
2024-03-04 05:09:29
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如今我们拥有广泛的数据处理系统选择：Hadoop, Spark, Naiad, PowerGraph, Metis 和 GraphChi 等，这些不同框架的最佳性能其实高度依赖于高阶的工作流程，其次，没有某个单个系统总是会比其他系统性能高，也就是说，几乎每个系统都有自己特定场景下的最好性能表现。 所以，选择一个数据处理系统应该将其工作负载贴近其最佳设计点，但是我们很容易忽视这点，导致宗教式的争论
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2023-08-11 20:58:07
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文章目录1. linux ssh免密登陆配置2. java环境配置3. Hadoop完全分布式(full)4. Hadoop HDFS高可用集群搭建（HA）4.1 安装配置zookeeper4.2 安装配置hadoop HA4.3 Hadoop HDFS HA集群的启动步骤5. Hadoop MapReduce、YARN 高可用集群搭建5.1 修改 mapred-site.xml5.2 修改ya
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2024-02-23 11:04:34
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Hadoop Security Authentication Terminology --KerberosWhat is kinit?Kinit - obtain and cache Kerberos ticket-grantingticketIf you use the kinit commandto get your tickets, make sure you use the kdestro
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2023-08-22 13:33:35
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HADOOP集群各组件性能调优配置原则如何发挥集群最佳性能原则1：CPU核数分配原则原则2：内存分配原则3：虚拟CPU个数分配原则4：提高磁盘IO吞吐率影响性能的因素因素1：文件服务器磁盘I/O因素2：文件服务器网络带宽因素3：集群节点硬件配置因素4：SFTP参数配置因素5：集群参数配置因素6：Linux文件预读值因素7：Jsch版本选择HBase提升 BulkLoad 效率操作场景前提条件操作步
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2023-07-13 14:24:59
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Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，而Hadoop是一个用于分布式存储和处理大数据的框架。在使用Spark进行数据处理时，通常需要与Hadoop进行集成来实现数据的读取和写入。然而，在Spark2版本中，默认使用的是Hadoop2的兼容版本，如果要实现Spark2兼容Hadoop3，需要进行一些配置和调整。下面是实现Spark2兼容Hadoop3的步骤：
步骤 | 操作 | 代码示例
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原创
2024-01-29 10:50:41
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# Hadoop3框架介绍及示例
## 什么是Hadoop3框架？
Hadoop3是一个开源的分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据集。它是Apache软件基金会的一个子项目，最初由谷歌的MapReduce技术启发而来。Hadoop3框架包括HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce等模块，可以方便地处理大数据量的计算和存储。
## Hadoop3框架的核心组件
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原创
2024-05-20 04:27:51
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# 如何实现"hadoop3 kerberos"
## 一、流程概述
在实现"hadoop3 kerberos"的过程中，主要包括以下几个步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 配置Kerberos服务器 |
| 2 | 配置Hadoop集群 |
| 3 | 启用Hadoop的Kerberos认证 |
| 4 | 测试Kerberos认证是否生效 |
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原创
2024-03-28 07:44:47
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# 如何实现Hadoop3端口
## 介绍
你好，作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何实现Hadoop3端口。Hadoop是一个用来存储和处理大数据的开源框架，而端口则是用来进行网络通信的重要概念。在学习如何实现Hadoop3端口之前，你需要先了解Hadoop的基本概念。
## Hadoop基本概念
- **Hadoop**: Hadoop是一个分布式系统基础架构，用于存储和处理大规模数据
原创
2024-06-12 04:26:58
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# Hudi与Hadoop 3的结合
