大数据集群（Hadoop生态）安装部署简介1）Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。2）主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。三类组件Hadoop HDFS：提供分布式海量数据存储能力Hadoop YARN：提供分布式集群资源管理能力Hadoop MapReduce：提供分布式海量数据计算能力前置要求请确保完成了集群化环境前置准备即：JDK、SSH免密、关闭
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2023-07-12 10:56:15
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HADOOP HA 介绍 1. 概论 本指南提供了一个HDFS 的高可用性（HA ）功能的概述，以及如何配置和管理HDFS 高可用性(HA) 集群。本文档假定读者具有对HDFS 集群的组件和节点类型具有一定理解。有关详情，请参阅Apache 的HDFS 的架构指南。http://hadoop.apache.org/common/docs/current/hdfs_design.html
2. 背
笔记规则：*代表重点标记符号，即重要命令
* 环境变量：sudo gedit /etc/profile
* export JAVA_HOME=/jdk路径/jdk1.8.0_121
* export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib:$CLASSPATH
* export PATH=$JAVA_HOME/
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2024-08-10 14:54:08
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安装方式：伪分布式，让进程跑在一台机器上，端口不一样 文档：http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.6/hadoop-project-dist/hadoop-common/SingleCluster.html一、hadoop的安装部署1.使用rz命令上传按照所需版本上传：rz2.解压tar -zxvf hadoop-2.7.3.tar.gz -C ../modules
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2023-07-14 15:11:34
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在hadoop生态系统中，hadoop核心包括了hdfs以及mapreduce.hadoop的一些设计机制机架感知rack-aware使得master能够获取整个集群的基于网络ip地址或者主机名的分布图。通过一个脚本实现，脚本耦合少，参数只有网络ip地址或者主机名。相关配置项 topology.script.file.namehealth-checker健康检查的模块 类似hadoop这
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2023-12-25 12:25:09
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HADOOP辅助工具、HA部署 前言 在一个完整的离线大数据处理系统中，除了hdfs+mapreduce+hive组成分析系统的核心之外，还需要数据采集、结果数据导出、任务调度等不可或缺的辅助系统，而这些辅助工具在hadoop生态体系中都有便捷的开源框架，如图所示：图：典型大规模离线数据处理平台sqoop数据迁移工具 2.1 概述 sqoop是apache旗下一款“Hadoop和关系数据库服务器之
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2023-09-28 22:55:49
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前言再看本文章之前，请先确保已经看过CentOS下hadoop的分布式搭建和分布式协作服务框架Zookeeper安装部署两篇文章，因为本文章是建立在它们基础之上的。一、HA相关介绍1、为什么出现HA架构Hadoop2.0之前，在HDFS集群中NameNode存在单点故障(SPOF)（也就是namenode单点宕机导致集群不可用的问题）。NameNode主要在以下两个方面影响HDFS集群:
Name
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2023-07-12 13:49:44
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本章介绍在CentOS搭建Hadoop集群环境 一、 安装Hadoop1. 解压文件tar -zxvf hadoop-2.7.0-x64.tar.gz -C /opt #解压Hadoop2. 编辑全局变量vi /etc/profile增加以下全局变量export HADOOP_HOME=/opt/hadoop-2.7.0
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HAD
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2023-06-30 21:40:16
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Hadoop Hadoop是一个能够对海量数据进行分布式处理的系统架构，为大数据计算提供了分布式的集群环境及计算框架；Hadoop框架的核心是：HDFS和Map Reduce。 HDFS分布式文件系统为海量的数据提供了存储，MapReduce分布式处理框架为海量的数据提供了计算。Hadoop部署 Hadoop部署方式分三种，Standalone mode单节点、Pseudo-Distributed
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2023-07-24 14:28:08
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Hadoop完全分布式配置Hadoop完全分布式部署一、需要的软件二、安装配置Hadoop1、 配置静态网络，关闭防火墙，设置hosts映射关系1.1使用ping 命令检测网络是否连通1.2 修改ip地址，设置为静态网络。1.3 关闭防火墙1.4 设置hosts映射关系1.4.1 编辑hosts文件：1.4.2 进入编辑模式 i，在最后一行添加2. 设置机器主机名和网络，以及测试hosts映射是
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2023-07-14 15:19:59
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这一步开始正式搭建hadoop，但是要确保前面的每一步都完成首先要下载一个一些工具：1.hadoop的安装包，linux版本的，后缀名市是tar.gz的这种2.跨平台数据传输工具，这里推荐使用xshell和xftp，xshell用来链接linux，而xftp则用来将一些文件从本机传到linux中（这个是在本机安装的，不要放到虚拟机里）第一步：将hadoop的安装包传输到master中，然后解压：t
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2023-07-24 11:31:50
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首先，高可用集群是建立在zookeeper搭建没有问题的前提下来完成的，没有搭建好zookeeper的，先搭好才可以做以下操作。 一：前期准备（只需要在主节点master上完成） 1.拍摄快照 想拍就拍，不想拍算了，建议还是拍一个，毕竟万一搭不好，还可以回到你这个状态，记得给快照加个备注，以防忘记你这个快照是干嘛的。最好关机状态下拍。 2.删除完全分布式集群rm -rf /usr/local/
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2023-07-24 14:28:37
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在
http://archive.apache.org/dist/ 去下载 hadoop，hadoop运行需要安装 JDK
1> 解压软件到目录
$ tar -zxf hadoop-2.5.0.tar.gz -C /opt/modules
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2023-12-29 23:47:34
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hadoop 实战练习（二）引言： 哈哈，时隔几日，坏蛋哥又回来了，继上一篇hadoop实战练习（一）,坏蛋哥准备继续写一个实战练习实例。苏格拉底曾说：所有科学都源于需求。那么我们就抛出今天实战项目的需求：百度采集了一段时间用户的访问日志。需要将数据进行清洗变成结构化的数据，方便后面模型或报表的制作。那么就让我们开始吧！码字不易，如果大家想持续获得大数据相关内容，请关注和点赞坏蛋哥(haha…)文
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2023-10-06 16:19:31
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Hadoop实战实例 Hadoop实战实例 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
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2016-04-30 12:16:00
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hadoop的mapreduce实例
原创
2017-05-21 08:29:26
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参考文献：http://www.hadooper.cn/dct/page/657781.概述RandomWriter（随机写）例子利用 Map/Reduce把 数据随机的写到dfs中。每个map输入单个文件名，然后随机写BytesWritable的键和值到DFS顺序文件。map没有产生任何输出，所以reduce没有执行。产生的数据是可以配置的。配置变量如下名字默认值描述test.randomwriter.maps_per_host10每个节点运行的map任务数test.randomwrite.bytes_per_map1073741824每个map任务产生的数据量test.randomwrit
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2011-10-17 13:44:00
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参考文献：http://www.hadooper.cn/dct/page/657771排序实例排序实例仅仅用 map/reduce框架来把输入目录排序放到输出目录。输入和输出必须是顺序文件，键和值是BytesWritable.mapper是预先定义的IdentityMapper，reducer 是预先定义的 IdentityReducer， 两个都是把输入直接的输出。要运行这个例 子：bin/hadoop jar hadoop-*-examples.jar sort [-m <#maps>] [-r <#reduces>] <in-dir> <out-
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2011-10-17 14:04:00
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1、1TB（或1分钟）排序的冠军 作为分布式数据处理的框架，集群的数据处理能力究竟有多快？或许1TB排序可以作为衡量的标准之一。 1TB排序，就是对1TB（1024GB，大约100亿行数据）的数据进行排序。2008年，Hadoop赢得1TB排序基准评估第一名，排序1TB数据耗时209秒。后来，1TB排序被1分钟排序所取代，1分钟排序指的是在一分钟内尽可能多的排序。2009年
第一天 hadoop的基本概念 伪分布式hadoop集群安装 hdfs mapreduce 演示 01-hadoop职位需求状况.avi 02-hadoop课程安排.avi 03-hadoop应用场景.avi&nbs
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2024-10-09 13:03:03
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