# 如何实现 Hadoop 对象图：新手指南
在大数据领域，Hadoop已成为处理和存储大量数据的领先工具。而在使用Hadoop进行数据分析时，创建对象图（Object Graph）不仅可以帮助我们理解数据的结构，还能提升数据处理的效率。本文将带你深入了解如何实现Hadoop对象图。
## 项目流程概述
首先，我们需要一个清晰的流程来指导我们的工作。以下是实现Hadoop对象图的主要步骤：
原创
2024-09-27 05:44:10
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对象存储的技术特点：Key-value存储，超大的map；GEP/PUT/DELETE/....；10个9以上的可靠性；3个9以上的可用性；最终一致性；不支持查询和检索等功能；规模决定一切；数据可靠性：多副本保障、副本恢复速度、异地副本（That's a dream）；数据一致性：最终一致性、版本同步；服务可用性：一架永远在天上飞行的飞机、实时在线，不能停服、在线升级，维护和保养。 对象存
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2023-09-16 17:19:36
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# 用Hadoop画类图和对象图：一次数据旅程的探索
Hadoop是一个开源框架，用于分布式存储和处理大量数据。随着大数据技术的迅速发展，如何高效地管理和分析这些数据成为了一个重要课题。本文将通过Hadoop的类图和对象图来解释其核心组件的结构及其之间的关系，同时引入旅行图和状态图来展现数据处理流程。
## 类图与对象图
### 类图
在Hadoop的类图中，我们可以识别出几个核心类。例如
原创
2024-09-24 08:03:56
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1、分布式环境搭建 采用4台安装Linux环境的机器来构建一个小规模的分布式集群。图1 集群的架构 其中有一台机器是Master节点，即名称节点，另外三台是Slaver节点，即数据节点。这四台机器彼此间通过路由器相连，从而实验相互通信以及数据传输。它们都可以通过路由器访问Internet，实验网页文档的采集。2、集群机器详细信息2.1 Master服务器名称详细信息机器名称Mast
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2024-01-16 18:08:05
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## Hadoop技术科普：利用分布式计算进行大数据处理
在当今信息爆炸的时代，大数据处理已经成为许多企业和组织的必要工作。处理大量数据需要强大的计算能力，而Hadoop就是一种流行的分布式计算框架，可以帮助用户高效地处理大规模数据集。本文将介绍Hadoop的基本原理和使用方法，并结合Hadoop图进行详细讲解。
### 什么是Hadoop？
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，最初由A
原创
2024-05-07 06:33:29
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摘要：Google 在 2003 年到 2004 年公布了关于 GFS、MapReduce 和 BigTable 三篇技术论文（旧三驾马车），这也成为后来云计算发展的重要基石，如今 Google 在后 Hadoop 时代的新“三驾马车” -- Caffeine、Pregel、Dremel 再一次影响着全球大数据技术的发展潮流。Mike Olson(迈克尔·奥尔森) 是 Hadoop 运动背后的主要
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2023-08-24 19:51:02
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图解高可用HA1、主从架构中存在的问题问题1：单点故障问题2：如果有多个主节点进程，那么谁工作，谁不工作，大家一起工作？2、架构中常见的两种模式故障转移：`高可用模式`负载均衡3、Hadoop的HA实现==问题1：两个主节点，谁是Active，谁是Standby?====问题2：怎么实现的？==问题3：如果有两个NameNode，==接客：客户端如何知道谁是active？==问题4：如果有两个N
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2024-01-12 14:22:15
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1. MapReduce基本编程模型和框架1.1 MapReduce抽象模型大数据计算的核心思想是：分而治之。如下图1所示。把大量的数据划分开来，分配给各个子任务来完成。再将结果合并到一起输出。 注：如果数据的耦合性很高，不能分离，那么这种并行计算就不适合了。 图1：MapReduce抽象模型1.2 Hadoop的MapReduce的并行编程模型如下图2所示，Hadoop的MapReduce先将
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2023-09-20 10:21:46
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Hadoop的概述和特点Hadoop官网：https://hadoop.apache.org一、hadoop概述1、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
一个公司里，会有很多服务器。尤其是hadoop集群大到上千台服务器搭建成集群2、机架负责存放服务器的架子3、什么是Hadoop？Hadoop是一个适合海量
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2023-07-27 19:57:44
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一、本章概览MapReduce可以看作是Hadoop中的分布式计算框架，是用于批量数据离线处理的编程模型。基于MapReduce的并行数据处理是Hadoop能够支撑大数据计算的核心。书中这一章是以一个实际的例子对MapReduce的过程、机制还有Hadoop提供的相关编程模型及借口做了简单的介绍，内容即非常易懂，也能让读者初步地宏观了解MapReduce的计算原理。其中很多细节的地方书中并没有做详
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2023-09-16 18:57:51
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Hadoop已经成长为一个庞大的体系，只要和海量数据相关的领域都能看到Hadoop的身影，以下是Hadoop生态系统中出现的各种数据工具。1、这一切，都起源自Web数据爆炸时代的来临2、数据抓取系统：Nutch3、海量数据怎么存，当然是用分布式文件系统：HDFS4、数据怎么用呢，分析，处理5、MapReduce框架，让你编写代码来实现对大数据的分析工作6、非结构化数据（日志）收集处理：fuse/w
原创
2014-06-30 01:07:51
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# 如何实现 Hadoop 类图
## 简介
Hadoop 是一个开源框架，用于分布式存储和处理大数据。在开发过程中，理解 Hadoop 的类图可以帮助开发者清晰地理解其架构和组成部分。本文将引导你一步一步地生成 Hadoop 的类图。
## 流程概览
我们将根据以下步骤来实现 Hadoop 类图：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确定要展示的 Ha
原创
2024-09-27 06:54:09
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前言： Jvm在加载类时会产生该类的类对象并放入到堆内存中，引用放入方法区中；在程序运行的过程中也会使用到各个类的实例对象，并将改实例对象放到堆内存中；那么放入到堆内存中的对象结构又是什么样的？它怎么设计才能为后面使用后可以方便程序的回收；对象结构示意图：1 Mark word：存入对象的哈希码，分代年龄（gc 时对象的年龄，每次gc后如果存活都会加1）；锁状态标志（对象的锁标志，当并发的情况下，
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2023-11-13 06:31:54
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1.0 集群简介HADOOP集群具体来说包含两个集群：HDFS集群和YARN集群，两者逻辑上分离，但物理上常在一起 HDFS集群： 负责海量数据的存储，集群中的角色主要有 NameNode / DataNode 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本集群搭建案例，以5节点为例进行搭建，角色分配如下：hdp-nod
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2024-01-22 22:19:02
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一、背景每个文件均按块存储，每个块的元数据存储在NameNode的内存中，因此HDFS存储小文件会非常低效。因为大量的小文件会耗尽NameNode中的大部分内存。但注意，存储小文件所需要的磁盘容量和数据块的大小无关。每个块的大小可以通过配置参数（dfs.blocksize）来规定，默认的大小128M。例如，一个1MB的文件设置为128MB的块存储，实际使用的是1MB的磁盘空间，而不是128MB。
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2023-09-14 14:16:36
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Hadoop入门(十)——集群配置（图文详解步骤2021）系列文章传送门 文章目录Hadoop入门(十)——集群配置（图文详解步骤2021）系列文章传送门(一)集群配置1 ） 集群部署规划2 ）配置文件说明（1）默认配置文件：（2）自定义配置文件：3 ） 配置 集群（1）核心配置文件（2）HDFS 配置文件（3）YARN 配置文件（4）MapReduce 配置文件4 ） 在集群上分发配置好的 Ha
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2023-07-20 17:46:12
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刚发现一篇hadoop的测试题及答案解析，题目种类挺多，难度适中，一共有98道题！题目我也看了一遍，比较适合hadoop爱好者用来测试自己实力。对于高手来说，90分以上才是你的追求！1 单选题1.1 下面哪个程序负责 HDFS 数据存储。a)NameNode
b)Jobtracker
c)Datanode
d)secondaryNameNode
e)tasktracker答案 C datanode
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2023-07-25 19:25:18
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MapReduce(分布式计算框架)计算思想:靠近数据源计算,处理的都是key-value形式设计思路:分而治之Mapreduce的计算过程1,按照块进行分片 一般默认每一个block块对应一个spilt分片,数据以一条记录为单位(有时为一行),每一个切片由一个maptask处理2,map 每个分片会对应一个Map,运行map进行数据的进一步切割,经过map的方法映射成K:V:p3,shuffle
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2023-09-15 23:26:53
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【146】目录HDFS重点概念和在大数据系统中的作用HDFS重要特性图解HDFSHDFS局限性和保证可靠性的措施单点故障问题和解决方案HDFS前言HDFS：Hadoop Distributed File System ，Hadoop分布式文件系统，主要用来解决海量数据的存储问题设计思想1、分散均匀存储 dfs.blocksize = 128M2、备份冗余存储 dfs.replicat
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2023-07-12 12:24:25
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# 对象存储 Hadoop
## 什么是对象存储？
对象存储是一种数据存储模型，它以对象的方式组织和管理数据。每个对象都有一个唯一的标识符，可以通过这个标识符来访问和操作对象。对象存储通常用于大规模数据存储、分布式存储和云存储等场景。
与传统的文件系统不同，对象存储不使用层次化的目录结构，而是使用扁平的命名空间。对象存储将数据和元数据以键值对的形式存储，并提供了灵活的元数据管理和数据访问接口
原创
2023-07-15 07:51:19
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