最直观的改进就是是2.X多了Yarn资源管理器优化资源分配，以及新增有HA模式防止单点故障，搭建时可以用申请一年或者半年的免费云服务，当然也可以自己用虚拟机，若影用的呢是虚拟机模式的。 why hadoop3.X？个人是纯属装逼来玩玩，可以参考官方文档更新，切记！企业用的时候千万不要用最新版，为啥？举个例子，Flink更新版本!hadoop是个大家族，决定这个家族时髦程度的不是最新的一个组
转载
2023-07-14 16:08:43
70阅读
# Hadoop 设置节点最大数据大小
## 概述
在Hadoop中，设置节点最大数据大小可以控制每个节点可以处理的数据量。这对于优化集群性能和资源利用非常重要。在本文中，我将向你展示如何实现Hadoop节点最大数据大小的设置。
## 步骤概览
下面是实现Hadoop节点最大数据大小的步骤概览：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 定位hdfs-site.
原创
2023-09-05 18:37:47
111阅读
第0章大数据概论一、大数据概念大数据：Big Data,指的是无法在一定时间范围内使用常规软进行捕捉，管理和处理的数据的集合。需要新的处理模式来进行决策力。洞察收取海量、高增长和多样化的信息进行管理。二、大数据的特点大量高速多样性低密度值三、大数据的应用场景物流仓储零售旅游商品广告推荐保险金融人工智能…四、大数据的部门组织结构平台组：数据仓储组：数据挖掘：报表工程：第一章Hadoop简介一、什么是
转载
2023-07-25 20:09:02
189阅读
一、HDFS简介 Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。HDFS体系结构中有两类节点，一类是NameNode，又叫"元数据节点"；另一类是DataNode，又叫"数据节点"。这两类节点分别承担Master和Worker具体任务的执行节点。总的设计思想：分而治之——将大文件、大批量文件，分布式存放在大量独立的服务器
转载
2023-11-18 23:18:41
191阅读
数据节点 DataNode 在 HDFS 文件系统中处于从属的地位, 但是其结构却比处于主导地位的查名节点 NameNode 更复杂。这是因为:虽然 NameNode 起着目录的作用,但是文件的内容却是存储在 DataNode 上的,读写文件时一旦知道了哪一个块在什么节点上,或者指定存放在什么节点上,下面就不需要 NameNode 的介入了。而块的存取,却是颇为复杂的操作。再说 NameNode
转载
2023-08-18 19:17:05
71阅读
Hadoop 主要由HDFS和MapReduce 引擎两部分组成。最底部是HDFS，它存储Hadoop 集群中所有存储节点上的文件。HDFS 的上一层是MapReduce 引擎，该引擎由JobTrackers 和TaskTrackers组成。一、HDFS基本概念1、数据块HDFS默认的最基本的存储单位是64M的数据块，这个数据块可以理解和一般的文件
转载
2023-07-24 10:32:44
110阅读
目录一、什么是HDFS二、HDFS的特点三、HDFS的读写过程四、HDFS的常用指令一、什么是HDFSHDFS是基于Java的分布式文件系统，允许您在Hadoop集群中的多个节点上存储大量数据。它专门存储超大数据文件，为整个Hadoop生态圈提供了基础的存储服务HDFS是一个主/从（Master/Slave）体系架构，由于分布式存储的性质，集群拥有两类节点NameNode和DataNo
转载
2023-09-01 08:32:09
64阅读
hadoop安装部署一.hadoop简介二.安装hadoop三.部署伪分布式hadoop四.部署分布式hadoop五. 部署分布式资源管理框架yarn 一.hadoop简介HDFS是一个高度容错性的分布式文件系统，可以被广泛的部署于廉价的PC上。它以流式访问模式访问应用程序的数据，这大大提高了整个系统的数据吞吐量，因而非常适合用于具有超大数据集的应用程序中。 HDFS的架构如图所示。HDFS架构
转载
2023-09-06 09:54:43
121阅读
本文约1500字，建议阅读5分钟。在本文中，大数据专家将为您介绍如何使用HDFS以及如何利用HDFS创建HDFS集群节点。我们将从HDFS、Zookeeper、Hbase和OpenTSDB上的系列博客开始，了解如何利用这些服务设置OpenTSDB集群。在本文中，我们将探究HDFS。HDFSHadoop分布式文件系统(HDFS)是一种基于Java的分布式文件系统，它具有容错性、可伸缩性和易扩展性等优
转载
2023-09-06 20:54:25
82阅读
大数据在近些年来越来越火热，人们在提到大数据遇到了很多相关概念上的问题，比如云计算、 hadoop等等。那么，大数据是什么、Hadoop是什么，大数据和Hadoop有什么关系呢? 大数据概念早在1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒提出的概念。2009年美国互联网数据中心证实大数据时代的来临。随着谷歌 MapReduce和 GoogleFile System (GFS)的发布，大数据不
转载
2023-09-14 13:16:55
60阅读
MapReduce简介MapReduce是hadoop四大组件之一（HDFS，MapReduce，YARN和Comment），是一种分布式计算编程模型，用于解决海量数据的计算问题。MapReduce思想原理MapReduce采用分而治之的思想，将大文件切割成片，然后由多个map task并行处理，处理完成后交由reduce再做合并，最后输出结果MapReduce执行过程这里我们以经典例子WordC
转载
2024-01-11 09:10:09
95阅读
1. 大数据的概念大数据（Big Data）：指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程 优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。1.2 大数据的包含以下4个特点：1.Volume（大量）2.Velocity（高速）3.Variety（多样）4
转载
2023-10-15 14:23:55
62阅读
一、什么是大数据，什么是Hadoop 大数据：指无法再一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多元化的信息资产。 数据存储单位：bit<Byte&
转载
2024-02-22 15:39:19
64阅读
hadoop是什么？Hadoop就是为大数据应运而生、Hadoop 框架是用 Java 编写的、Hadoop是Apache下的子项目、Hadoop是分布式系统基础架构，它主要是用于大数据的处理、Hadoop可以看成是一个平台或者生态系统。Hadoop生态系统包含哪些组件？有分布式存储HDFS，有并行计算 MapReduce，有NoSQL数裾库的HBase,有数据仓库工具 Hive, 有 Pig 工
转载
2023-09-06 20:43:14
63阅读
目录一、HDFS简介二、HDFS工作原理为什么要用hadoop？一、HDFS简介一类是NameNode，又叫"元数据节点"；另一类是DataNode，又叫"数据节点"。这两类节点分别承担Master和Worker具体任务的执行节点。总的设计思想：分而治之——将大文件、大批量文件，分布式存放在大量独立的服务器上，以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析。HDFS是一个主/从（Mater/Sla
转载
2023-07-07 19:49:05
84阅读
下线主机对DataNode解除授权前调优HDFS减少同时下线的节点数量：最多同时停用 个DataNode进行下线操作，等待下线完成后，进行副本检查（hdfs fsck / -list-corruptfileblocks -openforwrite -files -blocks -locations 2>&1 > /tmp/hdfs-fsck.txt在下线节点检查是否有异常的副
转载
2024-02-23 19:08:00
44阅读
Hadoop 集群中有两种节点，一种是namenode，还有一种是datanode。其中datanode主要负责数据的存储，namenode主要负责三个功能，分别是(1)管理元数据 (2)维护目录树 (3)响应客户请求
首先介绍下，元数据格式 hdfs在外界看来就是普通的文件系统，可以通过路径进行数据的访问等操作，但在实际过程存储中，却是分布在各个节点上。如上图所示，是一
转载
2023-07-13 14:31:17
103阅读
一 HDFS简介（Hadoop Distributed File System）1简介：是Hadoop项目的核心子项目，是分布式计算中数据存储管理的基础，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，可以运行于廉价的商用服务器上。它所具有的高容错、高可靠性、高可扩展性、高获得性、高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储，为超大数据集（Large Data Set）的应用处理带来了很多便利。
转载
2023-07-24 10:34:56
37阅读
数据节点 DataNode 在运行中会与三种对端有互动。第一种是 NameNode ,如前所述,对于数据块的存储地点,虽然最初是由 NameNode 分配和指定的,但相关的信息最终来自DataNode 的报告。第二种是用户的 App (包括 Shell ),用户的 App 可以存在于集群内的任何节点上,不过那是在独立的 JVM 上,即使与 DataNode 同在一个节点上也互相独立;然而真正把数据
转载
2024-03-11 06:58:10
34阅读
1.reduce任务的数量并非由输入数据的大小决定，而是特别指定的。可以设定mapred.tasktracker.map.task.maximum和mapred.tasktracker.reduce.task.maximum属性的值来指定map和reduce的数量。 2.reduce最优个数与集群中可用的reduce任务槽相关，总槽数由节点数乘以每个节点的任务槽。3.本地作业运行器上，只支持0个或
转载
2023-06-12 23:22:44
93阅读
