前言：正式引入HA机制是从hadoop2.0开始，之前的版本中没有HA机制 1. HA的运作机制 （1）hadoop-HA集群运作机制介绍 所谓HA，即高可用（7*24小时不中断服务） 实现高可用最关键的是消除单点故障 hadoop-ha严格来说应该分成各个组件的HA机制——HDFS的HA、YARN的HA （2）H
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2023-07-25 18:27:45
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一 Hadoop简介1.1Hadoop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，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
本文从传统大规模数据系统的问题引出Hadoop，详细介绍了Hadoop的特点，Hadoop的适用背景
原创
2016-11-29 15:41:11
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# Hadoop的产生及其应用
## 引言
随着互联网的迅猛发展，数据的规模呈指数级增长。如何存储、处理和分析这些海量数据成为了一个亟待解决的问题。传统的数据处理方式已经无法胜任这一挑战，因此需要一种新的技术来应对。
在这样的背景下，Hadoop出现了。Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它能够高效地存储和处理大规模数据。下面我们将介绍Hadoop的产生原因、基本原理和应用场景。
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原创
2023-09-10 14:12:36
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Partition作用（一）对partition的理解 partition意思为分开，划分。它分割map每个节点的结果，按照key分别映射给不同的reduce，也是可以自定义的。其实可以理解归类。也可以理解为根据key或value及reduce的数量来决定当前的这对输出数据最终应该交由哪个reduce task处理。partition的作用就是把这些数据归类。每个map任务会针对输出进行
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2023-07-13 17:45:04
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1. 元数据加载 为了保证交互速度，HDFS文件系统的metadata是被load到namenode机器的内存中的。并会将内存中的这些数据保存到磁盘进行持久化存储，但对块的位置信息不进行持久化存储，在DataNode向namenode进行注册时动态加载。当NameNode启动时，它从硬盘中读取Editlog和FsImage。将所有Editlog中的事务作用在内存中的FsImage上，以恢复HDF
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2023-07-24 09:21:33
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１，为什么需要hadoop 数据分析者面临的问题 数据日趋庞大，读写都出现性能瓶颈； &nb
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2023-08-18 20:53:43
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# Hadoop的优势与应用场景
Hadoop是一个开源的分布式存储和处理框架，能够以高效的方式处理海量数据。它的优势来源于多方面的设计理念和实现细节，本文将探讨这些优势的产生原因，并提供一些代码示例以帮助读者更好地理解。
## 优势产生原因
1. **分布式存储**
Hadoop的核心是Hadoop分布式文件系统（HDFS），它将数据分割成多个块并存储在集群中的多台机器上。这种设
一：hdfs 的相关概念二：yarn 的相关概念一：hdfs 的相关概念：1.1 hdfs 的来源：HDFS 的来源
源自于Google的GFS论文
发表于2003年10月
HDFS是GFS克隆版
Hadoop Distributed File System
易于扩展的分布式文件系统
运行在大量普通廉价机器上，提供容错机制
为大量用户×××能不错的文件存取服务###1.2 hdfs 的
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2024-02-10 02:16:57
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1：Shuffle Error: Exceeded MAX_FAILED_UNIQUE_FETCHES; bailing-out
Answer：
程序里面需要打开多个文件，进行分析，系统一般默认数量是1024，（用ulimit -a可以看到）对于正常使用是够了，但是对于程序来讲，就太少了。
修改办法：
修改2个文件。
/etc/security/limits.conf
vi /etc/securi
Hadoop为什么要有Hadoop？ 从计算机诞生到现今，积累了海量的数据，这些海量的数据有结构化、半结构化、非结构的数据，并且这些海量的数据存储和检索就成为了一大问题。 我们都知道大数据技术难题在于一个数据复杂性、数据量、大规模的数据计算。Hadoop就是为了解决这些问题而出现
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2024-08-02 10:35:44
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一、Hadoop来历 Hadoop的思想来源于Google在做搜索引擎的时候出现一个很大的问题就是这么多网页我如何才能以最快的速度来搜索到，由于这个问题Google发明了倒排索引算法，通过加入了Map-reduce的思想来计算Page Rank，通过不断的演变Google带给我们了GFS、Map-Reduce、Bigtable这三大的关键技
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2023-09-27 19:20:09
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第一章一、对hadoop的诞生的原因：问题：硬盘的存储容量在迅速的增加，传输的速度并未有相同幅度的增加，从驱动器上读取数据需要花费很长的时间所以为了提高传输速度提出了一种解决方案是：从多个磁盘并行读写数据。但是在此种解决方案的上存在的问题是：1.硬件故障---数据存储在多台机器上，当发生故障时如何防止数据的丢失。2.如何保证从多台机器上合并
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2023-08-20 23:14:53
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一、小文件产生的原因
当文件的大小远远小于HDFS block块的大小（hadoop2：128m）就可以当作是一个小文件；具体产生的原因包括一下：
1）实时计算时，如果窗口开的小，在hdfs上会产生很多小文件
2）离线计算，批处理时，在spark或者mr时，没有设置好partition或者reduce的个数，会产生小文件
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2023-07-05 09:31:31
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上面的单机模式，grep 例子读取的是本地数据，伪分布式读取的则是 HDFS 上的数据。要使用 HDFS，首先需要在 HDFS 中创建用户目录： ./bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop Shell 命令
接着将 ./etc/hadoop 中的 xml 文件作为输入文件复制到分布式文件系统中，即将 /usr/local/hadoop/
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2024-02-20 18:47:57
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小文件指的是那些size比HDFS的block size(默认64M)小的多的文件。如果在HDFS中存储小文件，那么在HDFS中肯定会含有许许多多这样的小文件(不然就不会用hadoop了)。而HDFS的问题在于无法很有效的处理大量小文件。任何一个文件，目录和block，在HDFS中都会被表示为一个object存储在namenode的内存中，没一个object占用150 bytes的内存空间。所以，
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2024-10-09 14:46:38
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目录前言1. YARN框架概述1.1 YARN产生和发展简史1.1.1 Hadoop演进阶段1.1.1.1 阶段0：Ad Hoc集群1.1.1.2 阶段1：HOD集群1.1.1.3 阶段2：共享计算集群1.1.1.4 阶段4：Yarn集群1.1.2 对YARN的需求1.2 YARN简介1.3 YARN与MRv1区别1.3.1 MRv1架构1.3.2 MRv1缺陷1.3.3 YARN架构1.3.4
（1）hadoop小文件影响效率原因：
小文件是指文件size小于HDFS上block大小的文件。这样的文件会给hadoop的扩展性和性能带来严重问题。首先，在HDFS中，任何block，
文件或者目录在内存中均以对象的形式存储，每个对象约占150byte，如果有1000 0000个小文件，每个文件占用一个block，则namenode
大约需
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2023-07-14 10:02:10
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解决Hadoop小文件问题1 Hadoop小文件弊端 HDFS上每个文件都要在NameNode上创建对应的元数据，这个元数据的大小约为150byte，这样当小文件比较多的时候，就会产生很多的元数据文件，一方面会大量占用NameNode的内存空间，另一方面就是元数据文件过多，使得寻址索引速度变慢。 小文件过多，在进行MR计算时，会生成过多切片，需要启动过多的MapTask。每个MapTask处理的数
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2023-10-21 07:42:36
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https://www.toutiao.com/article/7126761589415789071/?app=news_article×tamp=1720310361&use_new_style=1&req_id=20240707075920DD68574B24A6AC0D041F&group_id=7126761589415789071&wx
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2024-07-07 19:47:50
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