#Hadoop分布式配置 一、修改hadoop配置核心文件，core-site.xml$ cd /usr/local/hadoop/etc/hadoop/ 切换目录到hadoop/etc/hadoop，根据自己的位置而定sudo vim core-site.xml 打开core-site.xml文件，在之间添加配置，其中<! …>为说明，无需添加，如图： hadoop.tmp.dir
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2024-10-12 14:32:18
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在NodeManager中，有三种运行Container的方式，它们分别是:DefaultContainerExecutorLinuxContainerExecutorDockerContainerExecutor从它们的名字中，我们就能看得出来，默认情况下，一定使用的是DefaultContainerExecutor。 而一般情况下，DefaultContainerExecutor也确实能够满足
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2024-01-05 23:38:16
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Linux容器和Hadoop是当前云计算和大数据领域中非常热门的技术。Linux容器是一种操作系统级的虚拟化技术，可以将应用程序和其依赖的软件打包在一个容器中，从而实现应用程序与底层系统的隔离和便携性。而Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可以支持海量数据的存储和分析。本文将讨论如何使用Linux容器来部署和管理Hadoop集群。
在传统的部署Hadoop集群的方式中，通常需要在每台服务器上
原创
2024-03-25 10:35:18
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一般都是像这样 yarn jar hadoop-examples.jar pi 6 2000 写一些跑完就没事了，可是我发现这样每个粒例子的container都是1GB1vcore的，相对于我所使用的“pi 6 2000”太多了，那么如何在测试的时候设置我container的大小呢？在webui中我的memory total是8GB，发现放满八个container后，主机的物理内存还只用
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2023-07-14 09:59:32
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在学习Hadoop YARN—Hadoop 2.0新引入的通用资源管理系统过程中，总会遇到Container这一概念，由于中文资料的缺乏，很多人对Container这一概念仍非常的模糊。它与Linux Container是什么关系，它是否能像Linux Container那样为任务提供一个隔离环境?它代表计算资源，还是仅仅是一个任务处理进程？本文将尝试介绍Container这一概念。在
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2023-07-09 18:12:12
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# 如何设置 Hadoop Container 大小
在 Hadoop 的大数据处理环境中，Container 是基础的执行单元，其大小直接影响任务的执行效率和资源的利用率。本文将详细介绍如何设置 Hadoop Container 大小，并通过流程图和序列图使整个过程更加清晰易懂。
## 流程概述
设置 Hadoop Container 大小的流程如下表所示：
| 步骤 | 操作 | 说明
原创
2024-09-18 06:41:30
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本文从源码方面介绍应用程序的AM在NM上成功启动并向RM注册后，向RM请求资源（Container）到获取资源的整个过程，以及RM内部涉及的主要工作流程。整个过程可看做以下两个阶段的迭代循环：阶段1：AM汇报资源需求并领取已经分配到的资源。阶段2：NM向RM汇报各个Container的运行状态，如果RM发现它上面有空闲的资源，则进行一次资源分配，并将分配的资源保存到对应的数据结构中，等待下一次AM
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2023-07-24 10:57:12
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提到Hadoop大家最先想到的就是MapReduce（运算程序）和HDFS（文件管理系统），其实Hadoop还有一个极为重要的组件Yarn。首先我们先看一下Yarn的基本结构图： 从图中看到Yarn的基本结构由：ResourceManager、NodeManager、AppMstr和Container四个组件组成。ContainerContainer（容器）这个东西是Yarn对资源做的一层抽象。就
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2023-11-18 23:30:31
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原生的启用nodemanager报错如下cat /var/log/hadoop/hadoop-root-nodemanager-cd-cp-standby20.wxxdc.log 2022-08-18 15:12:57,355 INFO org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.NodeManager: STARTUP_MSG: /************
原创
2022-08-18 21:40:52
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一、分布式集群的文件配置涉及$HADOOP_HOME/etc/hadoop路径下的5个文件workers、core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml个人的配置 hadoop100 hadoop102 hadoop103首先修改workers进入$HADOOP_HOME
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2024-06-20 18:48:20
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大致的场景是这样的：
系统中只有一个用户，不知进行了什么样的修改，导致这个用户获得不了root权限（先前是正常的）（据说是将这个用户加入了root组造成的，具体原因不明）
当这个用户想要用到root权限来进行相关操作的时候（执行sudo）系统显示：
XXX is not in the sudoers file. This incident w
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2023-12-04 15:42:34
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Collection 层次结构 中的根接口。Collection 表示一组对象，这些对象也称为 collection 的元素。一些 collection 允许有重复的元素，而另一些则不允许。一些 collection 是有序的，而另一些则是无序的。JDK 不提供此接口的任何直接 实现：它提供更具体的子接口（如 Set 和 List）实现。此接口通常用来传递 collection，并在需要最大普遍性
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2023-07-10 16:23:52
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# Yarn Container 识别 Hadoop Conf Dir 实现方法
## 1. 简介
在使用 YARN 运行 MapReduce 作业时，我们需要设置 Hadoop 的配置目录（Hadoop Conf Dir）以便 YARN 能够正确地读取和使用配置。本文将向你展示如何通过代码实现 YARN Container 对 Hadoop Conf Dir 的识别。
## 2. 实现步骤
原创
2023-09-25 15:03:38
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Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服
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2024-01-12 14:54:03
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# Hadoop大数据开发技术用什么做
## 概述
在大数据领域，Hadoop是一个非常流行的框架，用于存储和处理大规模数据集。Hadoop的核心是HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算框架）。除了MapReduce外，Hadoop还支持许多其他工具和技术，用于实现不同类型的大数据处理任务。
## Hadoop生态系统
Hadoop生态系统中有许多工具和技术，用
原创
2024-05-11 06:28:55
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Hadoop系列文章： Hadoop学习笔记之初始Hadoop Hadoop学习笔记之HDFS Hadoop学习笔记之MapReduce（一） Hadoop学习笔记之MapReduce（二） Hadoop学习笔记之Yarn 文章目录1 Hadoop概述1.1 Hadoop是什么？1.2 Hadoop的优势（4高）1.3 Hadoop的组成1.3.1 HDFS架构概述1.3.2
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2023-11-20 08:44:52
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# Container Station中的Dockerfile使用指南
## 引言
随着容器技术的不断发展，使用Docker进行应用部署已经成为开发人员日常工作中的重要组成部分。特别是在一些提供图形化界面的平台上，如QNAP的Container Station，用户可以更加方便地管理和部署Docker容器。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Dockerfile在Container Station
看的16年的学习视频，却忽略了这些年的技术更新，有些命令也随之发生了变化，在这个上边吃了大亏，特此做记录。想要运行MapReduce程序，首先需要用javaApi先写一些脚本代码：首先需要的是Mapper类与Reducer类，在此我将两个类以及main函数都写在一个类里，需要读取的文件为手机流量例子。 public class FlowCount {
/*
* Mapper
* */
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2024-08-11 13:08:48
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要想很好的监控hadoop集群的状态，hadoop打印的log是很重要的。我们的思路是使用部门研发的log appender将hadoop的数据append到我们自己的central logging数据库中（其实就是存在hbase中）。说起来简单，实际操作起来也花了一天多的时间，下面记录下整个过程。首先要明确hadoop使用的log机制。hadoop使用了slf4j,log4j,apache的co
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2024-06-29 13:20:00
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一、【Spark和MapReduce对比】【总结】 尽管Spark相对于Hadoop而言具有较大优势，但Spark并不能完全替代Hadoop 1、在计算层面，Spark相比较MR（MapReduce）有巨大的性能优势，但至今仍有许多计算工具基于MR构架，比如非常成熟的Hive，hive的底层默认是MapReduce，但是可以经过与spark重新编译后，底层计算框架换成spark。 2、Spark仅
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2023-09-21 00:31:31
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