# Hadoop科普：分布式计算与大数据处理
在当今信息爆炸的时代，大数据处理已成为企业与机构无法回避的话题。Apache Hadoop作为一个开源的分布式计算框架，为数据存储与处理提供了强大的解决方案。本篇文章将通过Hadoop的基本原理和代码示例，帮助读者理解其如何实现大规模数据处理。
## 什么是Hadoop？
Hadoop是一个基于Java的开源框架，专门用于存储和处理大数据。它具有
*【正确】 题目1：*下列关于hadoop中partition描述正确的是？- A、reduce的个数小于分区个数且不等于1的时候会报错 - B、默认只有一个reduce，虽然自定义了分区，但不会使用自定义分区类 - C、分区个数小于reduce的个数时，会有空文件出现 - D、自定义分区的分区号默认从0开始【参考答案】: ABCD（1）如果reduceTask的数量 > getPartit
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2023-07-12 13:52:47
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摘要：MR是啥：编程模型，用户只需编写Map，Reduce两个函数，系统完成分布式计算MR系统是啥：在大量普通计算机上实现并行化计算，系统只关心如何分割数据、大规模集群的调度、集群容错、集群通信MR在Google的并行处理能力：上千台机器上，处理TB级数据介绍：问题：海量数据、数据分发、并行计算、容错，开发、维护复杂，且不可复用核心：技术问题---》制约业务开发解决：封装分布式处理的所有细节，提供
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2023-12-04 14:34:26
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Hadoop面试题（待更新）HDFS部分：1.HDFS读文件流程 1）客户端通过Distributed FileSystem向NameNode请求下载文件，NameNode通过查询元数据，找到文件块所在的DataNode地址。并返回元数据。 2）挑选一台DataNode（就近原则，然后随机）服务器，请求读取数据。 3）DataNode开始传输数据给客户端（从磁盘里面读取数据输入流，以Packet为
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2023-09-01 11:07:25
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你准备好面试了吗?需要 Hadoop 的知识!!?不要慌!这里有一些可能会问到的问题以及你应该给出的答案。Q1.什么是 Hadoop?Hadoop 是一个开源软件框架，用于存储大量数据，并发处理/查询在具有多个商用硬件(即低成本硬件)节点的集群上的那些数据。总之，Hadoop 包括以下内容：HDFS(Hadoop Distributed File System，Hadoop 分布式文件系统)：HD
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2023-09-22 13:25:14
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第一种：原生态运行jar包1，利用eclipse编写Map-Reduce方法，一般引入Hadoop-core-1.1.2.jar。注意这里eclipse里没有安装hadoop的插件，只是引入其匝包，该eclipse可以安装在windows或者linux中，如果是在windows中安装的，且在其虚拟机安装的linux，可以通过共享文件夹来实现传递。2，编写要测试的数据，如命名为tempd
本章内容介绍下 Hadoop 自带的分布式文件系统，HDFS 即 Hadoop Distributed Filesystem。HDFS 能够存储超大文件，可以部署在廉价的服务器上，适合一次写入多次读取的场景。但 HDFS 不适合低延迟，存储大量小文件以及修改文件内容的场景。HDFS 应用比较广泛，如：MR任务、Spark任务、Hive 数据仓库以及 Hbase 数据库，它们的底层存储都可以基于 H
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2024-07-11 13:46:34
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# Hadoop的应用与工作原理
在大数据时代，Hadoop作为一个开源的分布式框架，因其强大的数据处理能力和可扩展性而广泛使用。本文将探讨Hadoop的基本概念和应用，并通过代码示例展示其在实际项目中的使用。我们还将用图示展示数据处理的旅程及相关类的结构。
## 1. Hadoop概述
Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个项目，主要用于存储和处理大数据。其核心组件包括：
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1.hadoop：分布式存储（hdfs）和分布式计算（mapreduce）的框架2.核心组件： hdfs:分布式存储 mapreduce：分布式计算(交给yarn) yarn：资源调度器3.hadoop的来源：主要来源于goole的两篇论
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2023-10-24 07:51:20
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1.MapReduce变成遵循特定的流程，首先写map函授和reduce函数，最好使用单元测试来确保函数的运行符合预期。然后写一个驱动程序来运行作业，看这个驱动程序是否可以正确运行，一旦按预期通过小型数据集的测试，就可以考虑把它放到集群上去运行，这个时候可能会暴露更多的问题，可以通过扩展测试用例的方式改进mapper或者reducer。2.分布式程序的分析并不简单，Hadoop提供了钩子（hook
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2023-07-12 13:01:17
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关于项目，我出两个练手题目： 一、多机数据处理。有 10 台机器，每台机器上保存着 10 亿个 64-bit 整数（不一定刚好 10 亿个，可能有上下几千万的浮动），一共约 100 亿个整数（其实一共也就 80GB 数据，不算大，选这个量级是考虑了 VPS 虚拟机的容量，便于实验）。编程求出： 1.
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2016-10-02 03:11:00
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# Hadoop: 大数据处理的利器
在当今数字化信息飞速发展的时代，数据量的爆炸式增长给数据处理带来了巨大挑战。为了有效地处理大规模数据，Hadoop成为了众多企业以及研究机构的首选工具。本文将介绍基于Hadoop的毕业设计题目，并通过示例代码帮助读者更好地理解Hadoop的使用和优势。
## 毕业设计题目：基于Hadoop的大数据处理系统
在本设计中，我们将利用Hadoop框架构建一个大
原创
2024-04-04 06:25:49
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文章目录Hadoop大数据技术课程设计说明《Hadoop大数据技术》课程设计任务书一、设计时间及地点二、设计目的和要求三、设计题目和要求四、设计成果的编制六、设计指导教师及分组情况七、课程设计说明：八、课程设计选题说明：问题集1. mapreduce的环境怎么搭建，以及Pom文件怎么写总结 Hadoop大数据技术课程设计说明《Hadoop大数据技术》课程设计任务书一、设计时间及地点1、时间：20
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2023-11-28 15:39:41
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设计基础：（1）由于硬件错误是常态。因此需要冗余。（2）流式数据访问，即数据批量读取，而非随机读取。hadoop擅长做的是数据分析而不是事务处理。（3）大规模数据集（4）简单一致性模型。为了降低系统复杂度，对文件采取一次性写多次读的逻辑设计，即是文件一经写入，关闭后，就再也不能修改。（5）程序采用“数据就近”原则分配节点执行。 体系结构：hdfs采用主从结构，Namenode属于
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2024-01-08 17:05:05
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Hadoop常见面试题1. 简要描述如何安装配置一个开源的Hadoop？答：准备一台服务器，设置SSH免密登录（补充：hadoop 的进程之间通信使用ssh 方式，需要每次都要输入密码。为了实现自动化操作，需要配置SSH 的免密码登录方式），关闭防火墙，安装JDK，解压hadoop，之后配置hadoop一些核心文件（hadoop-env.sh，core-site.xml，mapred-site.x
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2023-07-24 14:26:53
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hadoop相关面试题 以下未实际验证，可借鉴不可笃信。hadoop相关面试题1.hdfs写流程2.hdfs读流程3.hdfs的体系结构4.一个datanode 宕机,怎么一个流程恢复5.hadoop 的 namenode 宕机,怎么解决6.namenode对元数据的管理7.元数据的checkpoint8.yarn资源调度流程9.hadoop中combiner和partition的作用10.用ma
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2024-02-26 21:14:57
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机架感知是一种计算不同计算节点（TT）的距离的技术，用以在任务调度过程中尽量减少网络带宽资源的消耗，这里用尽量，想表达的是当一个TT申请不到本地化任务时，JT会尽量调度一个机架的任务给他，因为不同机架的网络带宽资源比同一个机架的网络带宽资源更可贵。当然，机架感知不仅仅用在MR中，同样还用在HDFS数据块备份过程中（第一个replica选择本节点【如果上传是DataNode】或者随机的一个DN（
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2023-08-08 17:18:46
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第二章.HDFS1.大数据的两个核心技术2.HDFS设计目标 3.HDFS自身的局限性4.HDFS采用块设计以及采用块设计的好处 5.HDFS组成架构 6.元数据信息被持久化到磁盘分为哪两个文件 &nbs
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2023-08-11 14:29:41
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《基于Hadoop和Flask框架的大数据智能推荐系统的设计与实现》项目简介技术整理环境搭建数据处理推荐算法用户聚类个性化推荐总结 项目简介此项目是我在本科小学期时参与的项目，该项目的主要功能是完成一个具有推荐功能的图书电商平台。完整项目包括了图书购买系统、店铺管理系统、后台管理系统。我主要负责的是店铺管理系统。其中包括店铺中的图书种类、数量、销量，订单查询、打印，等功能。技术整理环境搭建hiv
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2023-09-15 23:37:32
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Hadoop 简介Hadoop是Apache旗下的一款开源分布式计算平台，它通过以分布式文件系统HDFS和MapReduce为核心，为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。Hadoop 结构HDFS：它是一个分布式文件系统，以高容错性为设计原则，所以可以设计部署在低廉的硬件上。HDFS设计目标：1.检测和快速恢复硬件故障。2.流式的数据访问。3.简化一致性模型。4.通信协议。MapReduc
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2024-06-15 20:02:26
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