Hadoop的组成，Hadoop的组成主要分为三个部分，分别为最著名的分布式文件系统（HDFS）、MapReduce框架、储存系统（HBase）等组件。
HDFS：数据切割、制作副本、分散储存
MapReduce:拆解任务、分散处理、汇整结果
HBase:分布式储存系统
Hadoop是一个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
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2023-07-12 13:21:48
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HDFS的优点： 1、处理超大文件 这里的超大文件通常是指百MB、甚至数百TB大小的文件。目前在实际应用中，HDFS已经能用来
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2023-07-12 13:50:19
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Hadoop-->分布式系统基础架构-->解决海量数据的存储和分析计算问题 Hadoop三大发行版本：Apache、Cloudera、Hortonworks。 Hadoop的优势： 1)高可靠性: Hadoop底层维护多个数据副本,所以即使Hadoop某个计算元素或存储出现故障,也不会导致数据的丢失。 2)高扩
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2023-09-22 13:04:09
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知识点（我们先来复习一下吧~）Hadoop 的局限与不足： 1）抽象层次低 2）表达能力有限 3）开发者自己管理作业之间的依赖关系 4）难以看到程序整体逻辑 5）执行迭代操作效率低 6）资源浪费 7）实时性差Hadoop的改进组件Hadoop 1.0问题Hadoop2.0的改进HDFS单一名称节点，存在单点失效问题HDFS HA , 提供名称节点热备份机制HDFS单一命名空间，无法实现资源隔离HD
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2023-07-13 16:44:46
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MapReduce：自己处理业务相关代码 + 自身的默认代码 文章目录1.MapReduce优缺点2.MapReduce进程3.序列化4 InputFormat数据输入4.1 切片与MapTask并行度决定机制4.2 Job提交流程源码详解4.3 FileInputFormat 切片机制4.4 FileInputFormat4.5 CombineTextInputFormat切片机制5.MapRe
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2024-03-20 07:21:26
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文章目录HDFS特性HDFS缺点 HDFS特性1、海量数据存储： HDFS可横向扩展，其存储的文件可以支持PB级别或更高级别的数据存储。 2、高容错性：数据保存多个副本，副本丢失后自动恢复。可构建在廉价的机器上，实现线性扩展。当集群增加新节点之后，namenode也可以感知，进行负载均衡，将数据分发和备份数据均衡到新的节点上。 3、商用硬件：Hadoop并不需要运行在昂贵且高可靠的硬件上。它是设
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2023-07-12 12:38:27
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官方API链接地址：http://hadoop.apache.org/docs/current/一、什么是HDFS？ HDFS(Hadoop distributed file system):Hadoop上面的通用的分布式文件系统，具有高容错，高吞吐量的特性，同时它也是Hadoop的核心。二、Hadoop的优缺点 优点：
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2023-07-13 18:01:36
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目录一、hadoop架构二、HDFS优缺点1、优点：2、缺点3、为什么不适合存储小文件三、HDFS架构及各角色的作用1、client：客户端2、NameNode：3、DataNode4、SecondaryNameNode四、hadoop环境搭建主要流程四、HDFS常用命令 一、hadoop架构1、HDFS：高可靠、高吞吐量的分布式文件系统 2、MapReduce：分布式的离线并行计算框架 3、Y
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2023-06-26 15:07:11
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HDFS的优点： 1、处理超大文件 这里的超大文件通常是指百MB、甚至数百TB大小的文件。目前在实际应用中，HDF
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2023-08-04 12:51:32
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1.1认识HDFS当数据集的大小超过单台计算机的存储能力时，有必要将其进行分区并存储在若干台单独的计算机上。而通过网络来进行管理的跨多台计算机存储的文件系统称为分布式文件系统。该系统架构于网络之上，势必会引入网络编程的复杂性，因此分布式文件系统比普通的文件系统更为复杂，比如容忍节点故障且不丢失任何数据等。1.1.1HDFS的优缺点优点：（1）适合存储超大文件：存储在Hadoop分布式文件系统的文件
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2023-07-21 14:52:53
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# Hadoop集群的缺点及优化策略
Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，广泛应用于大数据处理和分析领域。然而，Hadoop集群在实际应用中也存在一些缺点。本文将详细介绍Hadoop集群的缺点，并提供相应的优化策略。
## Hadoop集群的缺点
1. **数据存储冗余**：Hadoop的HDFS（Hadoop分布式文件系统）采用了数据块的冗余存储机制，每个数据块会存储多个副本，以
原创
2024-07-17 12:15:18
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一些知识和问题Hadoop的了解查询了一些有关Hadoop的资料，进行了一些了解。有关Hadoop的生态圈，牵扯东西太多，作为一个初学者根据自己的需要进行相关的了解再慢慢学习更多的东西吧有关生态圈，转载一篇文章吧，下面是结合自己所学对Hadoop的一些了解 Hadoop概述Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构； 充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 具有可靠、高效、可
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2023-07-12 13:51:23
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官方API链接地址：http://hadoop.apache.org/docs/current/一、什么是HDFS？ HDFS(Hadoop distributed file system):Hadoop上面的通用的分布式文件系统，具有高容错，高吞吐量的特性，同时它也是Hadoop的核心。二、Hadoop的优缺点 优点：
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2023-07-12 13:22:31
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HDFS是一个不错的分布式文件系统，它有很多的优点，但也存在有一些缺点。目前而言，它在以下几个方面就效率不佳： 低延时访问 HDFS不太适合于那些要求低延时（数十毫秒）访问的应用程序，因为HDFS是设计用于大吞吐量数据的，这是以一定延时为代价的。HDFS是单Master的，所有的对文件的请求都要经过它，当请求多时，肯定会有延时。当前，对于那些有低延时要求的应用程序，HBase是一个更好的选
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2023-06-14 16:27:37
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1.Hadoop概述什么是Hadoop？是一个由 Apache 基金会所开发的分布式系统基础架构主要解决海量数据的储存和海量数据的分析计算问题广义上说，Hadoop 是一个更广泛的概念，Hadoop生态圈Hadoop的优点可扩展：不论是存储的可扩展还是计算的可扩展都是Hadoop的设计根本。经济：框架可以运行在任何普通的PC上。可靠：分布式文件系统的备份恢复机制以及MapReduce的任务监控保证
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2024-02-29 10:35:55
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一、MapReduce定义 MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，是基于Hadoop的数据分析计算的核心框架。 MapReduece处理过程分为两个阶段：Map和Reduce。 Map复测把一个任务分解成多个任务， Reduce负责把分解后多任务处理的结果汇总。优点：MapReduce易于编程（它可以简单的实现一些接口，就可以完成一个分布式程序）良好的扩展性高容错性适合PB级以
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2024-01-04 14:16:47
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python优点：编写格式优雅，Python的定位是“优雅”、“明确”、“简单”，所以Python程序看上去总是简单易懂。解释性语言 ，大多数计算机编程语言都是编译型的，在运行之前需要将源码编译为操作系统可以执行的二进制格式(0110格式的)，这样大型项目编译过程非常消耗时间，而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。你可以直接从源代码运行程序。在计算机内部，Python解释器把源代码转换
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2023-08-05 20:22:47
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spark框架体系先通过flume采集数据，然后可以用MapReduce对数据进行清洗和分析，之后存储到HBase，也相当于存储到HDFS中。hadoop优缺点优点 ： 1.高可靠性：Hadoop按位存储和处理数据的能力强大； 2. 高扩展性：Hadoop是在高可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中； 3.高效性：Hadoop能在节点中动态移动数据，并
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2023-09-20 10:40:22
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1.Hadoop概述在Google三篇大数据论文发表之后，Cloudera公司在这几篇论文的基础上，开发出了现在的Hadoop。但Hadoop开发出来也并非一帆风顺的，Hadoop1.0版本有诸多局限。在后续的不断实践之中，Hadoop2.0横空出世，而后Hadoop2.0逐渐成为大数据中的主流。那么Hadoop1.0究竟存在哪些缺陷，在它升级到Hadoop2.0的时候又做出了怎样的调整，最终使得
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2023-10-15 20:56:02
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一、Hadoop简介 Hadoop最早起源于Nutch。Nutch是一个开源的网络搜索引擎，由Doug Cutting于2002年创建。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，随着网页抓取数量的增加，遇到严重的可扩展问题，即不能解决数十亿网页的存储和索引的问题，之后，Google发布的两篇论文(The Google File System和MapReduc
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2023-12-28 11:36:47
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