返回《在阿里云中搭建大数据实验环境》首页 提示：本教程是一个系列文章，请务必按照本教程首页中给出的各个步骤列表，按照先后顺序一步步进行操作，本博客假设你已经顺利完成了之前的操作步骤。 在阿里云ECS的Ubuntu系统中安装Hadoop，和在本地电脑安装Hadoop，基本相似，但是，也有略微差别，必须正确配置，否则，会导致无法顺利启动。安装Hadoop之前，请确保已经根据前面的博客《在ECS实例的U
异常情况编辑过程中连接出现中断，再次链接编辑文件会提示相应信息解决方式删除显示的隐藏文件rm -f .oldboy.txt.swp 出现的原因编辑状态突然出现了中断文件被多个人使用总结出现了隐藏文件，没有及时删除vi -r oldboy.txt 目录结构说明结构特点说明linux根下面的目录是一个有层次的树状结构linux每个目录可以挂载在不同的设备（磁盘）上挂载 实践操作实现挂载过
最近一段时间一直在接触关于hadoop方面的内容，从刚接触时的一片空白，到现在也能够说清楚一些问题。这中间到底经历过什么只怕也就是只有经过的人才会体会到吧。前几天看到有个人问“学hadoop需要什么基础”，这个问题好像至今还没好好细想过，可能是因为身边有大神在带着我学习hadoop的缘故，也就没想过这样的一个简单的问题。我们目前在用的hadoop版本并不是原生态的版本，我们在用的是国内的一款商
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2024-08-20 23:05:12
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Postgres数据库总设计师：NewSQL体系比Hadoop更具效率 现今，完全放弃传统关系数据库并忙于使用新兴的NoSQL数据库可能还不是一个合理的选择。相反改进后的SQL（结构化查询语言）系统可能会对一些技术细节进行调整。在8月23日加利福尼亚圣何塞市举行的NoSQL 2011大会上分布式数据库公司VoltDB的首席技术官Michael Stonebraker表达了上述的观点。Stone
雅虎开源CaffeOnSpark：基于Hadoop/Spark的分布式深度学习 2016-02-26
深度学习实验室 基于Hadoop集群的大规模分布式深度学习一文中，雅虎介绍了其集Caffe和Spark之长开发CaffeOnSpark用于大规模分布式深度学习，并向github.com/BVLC/caffe贡献了部分代码。现在，雅虎机器学习团队又宣布将整个CaffeOnSpark
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2024-06-12 00:15:07
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这节就开始讲述Hadoop的安装吧。在这之前先配置下SSH免密码登录，为什么需要配置这个呢？大家都知道Hadoop集群中可能有几十台机器甚至是上千台机器，而每次启动Hadoop都需要输入密码才能够登录到每台机器的DataNode上的，所以为了避免后期繁琐的操作，一般都会配置SSH免密码登录。 注:笔者使用的远程连接工具是XShell,很好用的一款远程连接工具，推荐大家使用，还可以安装一下xf
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2023-10-27 16:26:40
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一、Scala安装因为spark的版本原因，所以Scala我用的2.11.7。 下载目录http://www.scala-lang.org/download/拷贝到要安装的地址，我的地址是/usr/local解压tar zxvf scala-2.11.7.tgz修改gedit /etc/profile。export SCALA_HOME=/usr/local/scala-2.
Impala如何融入Hadoop生态系统？ Impala 利用了 Hadoop 生态系统中许多熟悉的组件。Impala可以作为消费者和生产者与其他Hadoop组件进行数据交换，因此它可以以灵活的方式适应您的ETL和ELT管道。 Impala如何与Hive合作Impala的一个主要目标是使SQL-on-Hadoop操作足够快速和高效，以吸引新类别的用户，并将Hadoop开放给新类
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2023-11-04 13:21:16
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一、课程预备知识：Linux常用命令；java编程基础 二、Hadoop前世今生 Google 大数据技术 MapReduce、BigTable、GFS Hadoop模仿Google大数据技术 三、Hadoop的功能和优势 1. Hadoop的定义：开源的分布式储存和分布式计算平台 HDFS：分布式文件系统，存储海量的数据 MapReduce:并行处理框架，实现任务分解和调度 2.
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2023-07-12 14:49:05
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## 实现“griffin必须依赖hadoop”的步骤和代码示例
### 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A(下载Hadoop) --> B(安装Hadoop);
B --> C(配置Hadoop);
C --> D(下载Griffin);
D --> E(配置Griffin);
```
### 关系图
```mermaid
erD
原创
2024-06-17 04:05:22
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1、准备 四台虚拟机 ①卸载openjdk ②安装jdk2. 配置静态ip: ip : 每个机器在internet上的唯一标识 子网掩码： 必须结合IP地址一起使用，将某个IP地址划分成网络地址和主机地址两部分。 网关 ： 网关既可以用于广域网互连，也可以用于局域网互连。 网关是一种充当转换重任的计算机系统或设备 DNS ： 它作为可以将域名和IP地址相互映射的一个分布式数据
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2024-09-06 23:15:03
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# 安装 Apache Spark 必须依赖 Hadoop
Apache Spark 是一个快速的通用大数据处理引擎，广泛应用于数据科学、机器学习和大数据分析。然而，要在本地或集群中安装 Spark，首先必须确保 Hadoop 已经正确安装。本文将详细介绍 Spark 与 Hadoop 的关系，以及如何在系统中安装它们。
## 为什么 Spark 需要 Hadoop？
Hadoop 是一个开
# Hadoop 必须要 SSH：理解 Hadoop 的分布式架构与 SSH 的重要性
Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，主要用于大数据存储和处理。它的核心组件包括 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）和 MapReduce。Hadoop 经过设计可以在廉价的硬件上运行，并且能够高效地处理海量数据。虽然 Hadoop 的功能强大，但它的运行依赖于一种基础的网络通信协议——SSH（Se
MapReduce流程一个简单WordCount程序一、准备工作1.MapReduce基于yarn组件，想要做MapReduce就必须先开启hdfs和yarn。start-dfs.sh //开启hdfs
start-yarn.sh //开启yarn2.yarn组件依赖于hdfs组件。所以使用MapReduce必须引入common包、hdfs包、yarn包和MapReduce包。jar包
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2023-07-08 14:08:54
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本实践的系统平台是以业务流程为核心的办公流程能力平台，服务于全省，为全省业务流程重组提供信息化解决方案和管理支撑服务。系统用户范围为全省，以省公司本部及13地市分公司为公司组织单元。多数流程业务在公司内部运行，部分流程业务是在全省垂直管理范围内运行。本实践是基于OpenText Cordys BOP 4.3产品实现的。1. 平台业务概述1.1. 组织机构在此PaaS平台上，提供统一的组织结构服务，
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2023-08-25 12:17:47
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前言 Hadoop是基于Java语言开发的，具有很好跨平台的特性。Hadoop的所要求系统环境适用于Windows，Linux，Mac系统，我们推荐选择使用Linux或Mac系统。而Linux系统则可以在Windows上使用虚拟机或双系统安装使用。如果选择Linux，我们需要首先安装好Linux系统，然后在Linux系统的基础上，安装Hadoop。 在这里我选用的虚拟机中
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2023-11-09 15:52:34
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通过URL访问hadoop是可行的，如：package cn.weida.hadoop.read;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.net.URL;
import java.net.URLStreamHandlerFactory;import org.apache.hadoop.fs.Fs
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2023-09-01 08:33:25
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**Spark在K8S环境下是否必须基于Hadoop**
**整体流程**
在K8S环境下，Spark并不必须依赖于Hadoop，可以通过Spark on K8S来直接运行Spark应用程序，不需要安装Hadoop集群。下面将详细介绍在K8S环境下如何运行Spark应用程序。
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 配置K8S集群 |
| 2 | 构建Spark Do
原创
2024-05-20 10:00:52
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## Flink是否必须基于Hadoop？
Apache Flink是一个快速、可扩展、分布式的流处理引擎，它提供了高效的数据处理能力，支持实时流处理和批处理。很多人会误解认为Flink必须基于Hadoop环境运行，其实并不是这样的。
### Flink与Hadoop的关系
虽然Flink可以与Hadoop集成，但并不是必须基于Hadoop环境运行。Flink本身是独立的计算引擎，它可以运行
原创
2024-05-16 05:49:54
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在当今大数据处理的领域，Apache Spark 已成为一个热门的计算框架，但在使用过程中，有一个常见的问题即“Spark 必须接入 Hadoop 吗？”本文将围绕该问题，从环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南到生态扩展进行全面的探讨和记录。
## 环境准备
为了构建一个兼容的 Spark 环境，我们需要确认 Spark 与 Hadoop 之间的版本兼容性。
| 组件 | 最
