1.了解什么是hadoop Hadoop是一个由Apache基金会所开发的用于大数据开发所使用的一个分布式系统基础架构。（简单来说就是大数据开发的软件框架，可以实现存储信息，查看信息，管理信息）2.hadoop的基本特征： 1.高可靠性。采用冗余数据存储方式，当一个副本发生故障，其他副本也可以保证正常对外提供服务。 &nb
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2023-07-12 12:22:50
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学习目录一、Hadoop基本介绍二、HDFS架构概述三、YARN架构概述四、MapReduce架构概述五、大数据生态体系 一、Hadoop基本介绍（1）Hadoop是什么？Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础框架，主要用于解决海量数据的存储和分析计算问题。（2）Hadoop的优势高可靠性：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
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2023-08-18 20:39:50
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一，Hbase的介绍与个人理解1，Hbase是一个分布式数据库，主要用来做联机的事务处理。它是一个No SQL 数据库。里面存储的数据都是K,V类型的数据，与另一个分布式数据库Redis类似。而不同于Mysql中的数据库表模型（三范式）。2，Hbase具备实时的增删改查功能，以后我们做实时的数据分析，可以将结果存入Hbase，Redis中。分布式数据库的优点：可以动态扩容，负载能力可以动态扩展
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2023-07-21 23:31:15
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Zookeeper 作为一个分布式的服务框架，主要用来解决分布式集群中应用系统的一致性问题，它能提供基于类似于文件系统的目录节点树方式的数据存储， Zookeeper 作用主要是用来维护和监控存储的数据的状态变化，通过监控这些数据状态的变化，从而达到基于数据的集群管理。 1 Zookeeper基本框架 Zookeeper集群主要角色有Leader，Learner（Follower，Observ
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2023-07-20 17:07:01
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1.Yarn概述
操作系统平台，而
MapReduce等运算程序则相当于运行于
操作系统之上的应用程序。
2.YARN模块介绍
YARN是一个资源管理、任务调度的框架，主要包含三大模块：ResourceManager（RM）、NodeManager（NM）、ApplicationMaster（AM）。其中，Res
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2023-09-01 08:10:31
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大数据实现真正意义上的落地，还是得益于大数据技术的成熟，发展到今天，大数据已经有了适用于各种不同场景下的计算框架，在这些框架当中，Hadoop和Spark依然是行业当中的主流选择。今天的大数据开发入门学习分享，我们来做一个简单的Hadoop与Spark对比。 谈到大数据，Hadoop和Apache Spark这两个名字可谓是耳熟能详，但是对于这两者的应用，还需要更深入的了解。 首先，
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2023-07-24 09:03:55
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5.JobTracker
JobTracker是在网络环境中提交及运行MR任务的核心位置。
5.0 JobTracker启动
JobTracker类中有一个main()函数，hadoop启动的时候执行此main()函数启动JobTracker进程，main()中生成一个JobTracker的对象，然后通过tracker.offerService()语句启动服务，
Hadoop是什么？Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式基础架构，主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题，广义上来说，Hadoop通常是指一个更广泛的概念——Hadoop生态圈。Hadoop的优势：高可用性：因为Hadoop假设计算元素和存储会出现故障，因为它维护多个工作数据副本，在出现故障时可以对失败的节点重新分布处理。高扩展性：在集群间分配任务数据，可方便的扩展数以千
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2023-07-12 14:03:29
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Zookeeper 是一个开源的分布应用程序协调服务，来自于Google 一个开源的实现，是Hadoop 和HBase 的重要组件。Zookeeper 可以为分布式应用提供一致性服务，功能包括：配置服务、名字服务、分布式同步、组服务等等。Zookeeper 的目标是封装好复杂易出错的关键服务，将简单易用的接口和性能高效，功能稳定的系统提供给用户。Zookeeper 包含一个简单的原语集，提供Jav
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2023-07-21 14:57:32
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1. 介绍YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个通用的资源管理平台，可为各类计算框架提供资源的管理和调度。 之前有提到过，Yarn主要是为了减轻Hadoop1中JobTracker的负担，对其进行了解耦。现在通常都会使用Hadoop Yarn，因为其稳定性更加优秀，YARN是对Mapreduce V1重构得到的，有时候也称为MapReduce V
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2018-05-17 16:46:00
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## Hadoop ZooKeeper的作用
### 引言
在当今互联网时代，大数据的处理成为了一项重要的任务。Hadoop作为一个分布式计算框架，已经成为了处理大规模数据的标准工具。然而，Hadoop只是一个庞大的生态系统中的一个组件，它需要其他辅助工具来支持其正常运行。其中，ZooKeeper是Hadoop生态系统中非常重要的一个工具。
本文将为您介绍Hadoop ZooKeeper的作
一、YARN 初识Apache Hadoop YARN 是开源 Hadoop 分布式处理框架中的资源管理和作业调度技术。作为 Apache Hadoop 的核心组件之一，YARN 负责将系统资源分配给在 Hadoop 集群中运行的各种应用程序，并调度要在不同集群节点上执行的任务。YARN 的基本思想是将资源管理和作业调度/监视的功能分解为单独的 daemon(守护进程)，其拥有一个全局 Resou
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2023-07-20 17:14:03
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1. Hahoop概述1.1 Hodoop是什么1) Hadoop是一个有Apache基金会所开发的分布式系统基础架构2) 主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题3) 广义上来说，Hadoop通常是指一个更广泛的概念——Hadoop生态圈1.2 Hadoop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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2023-08-08 09:37:05
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架构Hadoop整体由HDFS、YARN、MapReduce三大部分组成，推荐架构参考：。注：2.x的时候引入了YARN、并调整了一系列进程，其性能较差，本文主要讲解2.0体系。1.0可以参考。官方文档（最好的参考资料）：http://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsDesign.html整个HDF
一、HDFS介绍HDFS（Hadoop Distributed File System）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。
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2023-09-20 10:34:54
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文章目录HadoopHadoop 的组成HDFS特点NameNode和DataNode文件系统命名空间数据块块缓存MapReducejob、task、input splitcombiner其他示例 HadoopHadoop 的组成Hadoop1.x
MapReduce（计算+资源调度）HDFS（数据存储）Common（辅助工具）Hadoop2.x、3.x
Yarn（资源调度）: A
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2023-09-20 10:34:37
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hadoop的核心思想是MapReduce，但shuffle又是MapReduce的核心。shuffle的主要工作是从Map结束到Reduce开始之间的过程。Hadoop不仅仅是大数据技术的核心重点，还是我们面试官面试的时候经常会问道的问题，本文将详细介绍Hadoop的运行原理。 hadoop运行原理包括HDFS和Mapreduce两部分。1）HDFS自动保存多个副本，移
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2023-09-07 06:34:36
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目标本文章主要是描述如何安装和配置几个节点的Hadoop clusters，甚至于数以千计的节点数。为了了解详细的安装步骤，需要先了解如何安装在单台机器上。本文档不包含高级的设置点，比如：安全性或者高可用性。准备需要安装Java环境从Apache网站下载一个稳定的Hadoop安装镜像安装搭建一个Hadoop集群需要将软件安装到集群中的所有机器中，或者一个适合当前操作系统集成的系统。这样做的目标就是
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HDFS1. HDFS概述HDFS是google三大论文之一的GFS的开源实现，是一个高度容错性
Hadoop自定义组件CombinerCombiner组件介绍Combiner是一个特殊的Reduce组件 ,它处于Mapper和Reduce中间的一种组件,Combiner组件的父类就是Reducer.Combiner和Reducer之间的区别在于运行的位置 ,Reducer是每一个接收全局的Map Task 所输出的结果,Combiner一般是在MapTask的节点中运行.combiner
每
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2023-07-24 10:57:21
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