本文通过Hadoop组件，大数据处理，Hadoop核心三个方面层层递进，引出Hadoop和组件作用，对于了解和认知Hadoop具有一定的指导作用。
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2016-12-01 16:15:43
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一、Hadoop三大组件1.HDFS 分布式文件系统2.MapReduce 分布式离线计算框架3.Yarn 资源调度1.HDFS管理者：NameNode1）作用1.管理整个文件系统的元数据/名字空间/目录树2.管理每一个路径/文件所对应的block块信息3.管理DataNode的心跳日志2）NameNode元数据持久化的2种形式1.EditLog（日志文件）对于文件系统的每一次更改，例如，增加文件
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2023-07-12 15:09:51
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hadoop概述：什么是hadoop:Hadoop是一个适合海量数据的分布式存储和分布式计算的平台。服务器(节点) 可以理解为我们的一台笔记本/台式机 在这里可以认为是我们的一台虚拟机 后面学习中，我们会把一台服务器称为一个节点机架hadoop组件介绍：hadoop是一个统称，目前hadoop主要包含三大组件1、hdfs：是一个分布式存储框架，适合海量数据存储2、mapreduce：是一个分布式计
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2023-08-03 14:29:31
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Hadoop三大核心组件Hadoop的三大核心组件分别是：HDFS（Hadoop Distribute File System）：hadoop的数据存储工具。YARN（Yet Another Resource Negotiator,另一种资源协调者）：Hadoop 的资源管理器。Hadoop MapReduce:分布式计算框架HDFS文件系统的读写原理写入（1）客户端通过 Distributed
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2023-08-18 20:35:09
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hadoop 的组件有哪些 common、HDFS、MapReduce、YARN common(工具类)： 包括Hadoop常用的工具类，由原来的Hadoopcore部分更名而来。主要包括系统配置工具Configuration、远程过程调用RPC、序列化机制和Hadoop抽象文件系统FileSystem等。它们为在通用硬件上搭建云计算环境提供基本的服务，并为运行在该平台上的软件开发提供了所需的AP
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2024-03-13 13:40:13
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Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），其中一个组件是HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high thr
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2023-07-14 19:14:52
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1. Hadoop 2.01.1 Hadoop1.0于Hadoop2.0的区别1）. 从整体框架来说 a. Hadoop1.0即第一代Hadoop，由分布式存储系统HDFS和分布式计算框架MapReduce组成，其中HDFS由一个NameNode和多个DateNode组成，MapReduce由一个JobTracker和多个TaskTracker组成。 b. Hadoop2.0即第二代Hadoop，
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2023-09-13 15:28:38
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hadoop三大发行版本： apache、cdh、hdp apache: www.apache.org 软件下载：(http://www.apache.org/dist)hadoop是基于Java编写的框架，由大量廉价的计算机组成的集群运行海量数据的分布式并行处理计算平台hadoop1.X的组件：（两大组件） HDFS：分布式文件系统 MapReduce：分布式离线计算框架 hadoop2.X的组
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2023-10-12 22:37:19
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一、组件apache hadoop：是一个用Java编写的Apache开源框架 1、hdfs： Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 是一种分布式文件系统。 2、mapreduce：hadoop自带计算框架。 3、yarn：YARN 资源管理器cdh： CDH是Cloudera的100％开源平台发行版，包括Apache Hadoop，专为满足企业需求而构建hive ：Apache Hive
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2023-07-12 13:50:38
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一、列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述 1.HDFS（分布式文件系统）HDFS是hadoop体系中数据存储管理的基础。它是 Hadoop 技术体系中的核心基石，负责分布式存储数据，你可以把它理解为一个分布式的文件系统。此文件系统的主要特征是数据分散存储，一个文件存储在 HDFS 上时会
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2024-02-03 08:39:45
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安装过程分3步走: 1.安装namenode主机一台; 2.安装datanode主机三台; 3.启用集群的三大组件: HDFS,Mapreduce,Yarn.重要的事情: 新建的虚拟机,预备安装hadoop的disk必须扩容到至少20G,否则后面集群起不来.如果遗漏,请重启主机和服务,扩容才会生效.一, 安装namenode主机一台,命名主机名称为nn11. 配置主机名为nn01，ip为192.1
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2023-07-14 14:30:39
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我们很荣幸能够见证Hadoop十几年间经历了从无到有，再到称王。感动于技术的日新月异时，希望通过本篇有问有答，带大家解决Hadoop的常见问题。 1 Q：Hadoop的发展史？A： 2 Q：Hadoop的核心组件A：分析：Hadoop的核心组件分为：HDFS（分布式文件系统）、MapRuduce（分布式运算编程框架）、YARN（运算资源调度系统） 3 Q：HDFS的文件系统A：
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2023-10-03 11:57:39
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1、Hadoop是什么？答： hadoop是一个由Apache基金会所发布的用于大规模集群上的分布式系统并行编程基础框架。目前已经是大数据领域最流行的开发架构。并且已经从HDFS、MapReduce、Hbase三大核心组件成长为一个具有60多个组件构成的庞大生态，可以满足大数据采集、存储、开发、分析、算法、建模等方方面面2、hadoop核心组件是什么？答：HDFS：分布式文件系统，，是一个高度容错
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2023-08-18 21:30:53
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2003-2004年，Google公布了部分GFS和MapReduce思想的细节，受此启发的Doug Cutting等人用2年的业余时间实现了DFS和MapReduce机制，使Nutch性能飙升。然后Yahoo招安Doug Gutting及其项目。2005年，Hadoop作为Lucene的子项目Nutch的一部分正式引入Apache基金会。2006年2月被分离出来，成为一套完整独立的软件，起名为H
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2023-07-24 10:55:57
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0.Mappereduce采用的是Master/Slaves模型1.Hadoop是一个开源软件框架，支持支持大数据集的存储和处理。Apache Hadoop是存储和处理大数据的解决方案你是因为： (1)可扩展性。添加任意数量的节点来提高性能 (2)可靠。尽管机器出现故障，但是仍能可靠的存储数据 (3)高可用。尽管机器出现故障，但是Hadoop仍然能够存储数据。如果机器硬件崩溃，可以从另一个路
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2023-07-20 17:15:12
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Hadoop 集群安装及原理；hdfs命令行操作；Java操作hdfs的常用API接口；动态添加删除数据节点。
HBase
集群安装及原理；Hbase命令行操作；Java操作Hbase的常用API接口。
Hadoop高级 MapReduce开发；Flume抽取日志；Hive安装及命令行操作及JDBC操作；通过Sqoop进行Hive和 MySQL之间的数据交换；MaHou
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2023-09-01 08:56:53
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hadoop由3个核心组件构成：（1）HDFS集群：负责海量数据的存储，集群中的角色主要有 NameNode / DataNode/SecondaryNameNode。（2）YARN集群：负责海量数据运算时的资源调度，集群中的角色主要有 ResourceManager /NodeManager（3）MapReduce：它其实是一个应用程序开发包。&
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2023-07-10 11:10:54
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Hadoophadoop是分布式系统基础架构，主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。 优势：高可靠性（其中一个节点出现故障，也不会导致数据的丢失）、高扩展性（动态增加或删除节点）、高效性（并行工作）、高容错性（能够将失败的任务重新分配）  
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2023-07-12 13:50:33
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官方文档：https://hadoop.apache.org/docs/stable/，目前官方已经是3.x，但yarn机制没有太大变化一、简介 在Hadoop1.0中，没有yarn，所有的任务调度和资源管理都是MapReduce自己来做，所以在Hadoop1.0中，最核心的节点是JobTracker。在整个MapReduce集群中，JobTracker的性能基本决定了整个集群的性能。经过试
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2023-07-11 21:55:31
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hadoop相关组件hadoop体系结构，如图：hadoop核心设计，如图Hadoop CommonHadoop体系最底层的一个模块，为Hadoop各子项目提供各种工具，如：配置文件和日志操作等。HDFS是Hadoop应用程序中主要的分布式存储系统， HDFS集群包含了一个NameNode（主节点），这个节点负责管理所有文件系统的元数据及存储了真实数据的DataNode（数据节点，可以有很多）。H
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2023-10-03 11:40:14
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