本节和大家继续学习一下有关Hadoop集群性能优化中机架感知配置方面的内容，主要包括写入数据和读出数据两大部分，希望通过本节的介绍大家对Hadoop集群中机架感知配置有一定的认识。
Hadoop集群功能测试
以下是分别就配置了机架感知信息和没有配置机架感知信息的hadoopHDFS启动instance进行的数据上传时的测试结果。
写入数据
当没
HDFS文件写入过程:详细步骤解析：1、 client发起文件上传请求，通过RPC与NameNode建立通讯，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在，返回是否可以上传； 2、 client请求第一个block该传输到哪些DataNode服务器上； 3、 NameNode根据配置文件中指定的备份数量及机架感知原理进行文件分配，返回可用的DataNode的地址如：A，B，C；4、 cl
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2023-09-01 08:18:37
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个人小站,正在持续整理中,欢迎访问:http://shitouer.cn小站博文地址：Hadoop压缩-SNAPPY算法安装本篇文章做了小部分更改，仅介绍了Snappy，去掉了安装过程，不过不必叹气，更加详细的Hadoop Snappy及HBase Snappy的安装步骤已经另起了一篇文章专门来介绍：Hadoop HBase 配置 安装 Snappy 终极教程 通过这篇文章，相信你一定会
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2023-12-20 21:04:58
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Hadoop安装一、准备工作1、环境工具xshell Windows 10 Pro, 64-bit VMware® Workstation 16 Pro Ubuntu22.04 * 32、VMware tools安装apt install open-vw-toolsapt install open-vw-tools-desktop # 据我了解官网推荐带桌面的安装个人没有安装好，复制粘贴失效，无法
### 实现Hadoop中的Snappy压缩
在Hadoop中使用Snappy压缩可以有效地减少数据的存储空间和提高数据的传输效率。下面我将详细介绍如何在Hadoop中实现Snappy压缩。
#### 流程概览
首先，让我们简要概述一下实现Hadoop中的Snappy压缩的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 开启Hadoop配置文件中的Snappy压缩
原创
2024-05-24 10:17:16
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# 如何实现 Hadoop Snappy 压缩
Hadoop 是一个分布式数据存储和处理框架，Snappy 是一种高效的压缩库。本文将教会你如何在 Hadoop 中使用 Snappy 压缩，以及相关的代码示例和步骤图示。下面是整件事情的流程：
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 | 命令/代码
Sqoop是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（例如 ： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。Sqoop是为大数据集设计的。Sqoop支持增量更新，将新记录添加到最近一次的导出的数据源上，或者指定上次修改的时间戳。接下来我们看一下如何安装与做简单示例要安
文章目录1 Sentry概述1.1 Sentry是什么1.2 Sentry中的角色2 Sentry安装部署2.1 添加Sentry服务2.2 自定义Sentry角色分配2.3 配置数据库连接2.4 成功完成Sentry的服务添加3 Sentry与Hive/Impala集成3.1 修改配置参数3.2 配置Hive使用Sentry3.3 配置Impala使用Sentry3.4 配置HDFS权限与Se
# Spark 读取 Snappy 格式数据的科普文章
在大数据处理领域，Apache Spark 作为一个强大的分布式计算框架，广泛应用于数据处理和分析。数据存储格式直接影响计算效率，其中 Snappy 是一种常用的数据压缩算法，尤其适合处理大流量数据时的存储。而如何用 Spark 读取 Snappy 格式的数据呢？本文将为您详细说明。
## 什么是 Snappy？
Snappy 是一种快
原创
2024-09-17 06:11:23
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文章目录1、HDFS产出背景及定义1.1 背景1.2 定义1.3 使用场景2、HDFS优缺点2.1 优点2.2 缺点3、HDFS组成架构3.1 NameNode3.2 DataNode3.3 Secondary NameNode3.4 Client4、HDFS文件块大小（面试重点）4.1 大小4.2 依据 1、HDFS产出背景及定义1.1 背景某个数据文件大到一台服务器存不下，需要使用多台服务器
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2023-09-04 14:50:37
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Map端的shuffleMap端会处理输入数据并产生中间结果，这个中间结果会写到本地磁盘，而不是HDFS。每个Map的输出会先写到内存缓冲区中，当写入的数据达到设定的阈值时，系统将会启动一个线程将缓冲区的数据写到磁盘，这个过程叫做spill。在spill写入之前，会先进行二次排序，首先根据数据所属的partition进行排序，然后每个partition中的数据再按key来排序。partition的
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2023-09-20 07:15:27
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1.首先确认你的hadoop启动了。master与slave启动方式相同，进入hadoop目录下的sbin目录，命令:$cd /home/hadoop/hadoop/sbin (根据个人安装的hadoop目录调整)启动hadoop：(1)$./start-dfs.sh (2)$./start-yarn.sh启动后的效果如图：master如图1，slave如图2图1 &n
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2023-09-01 08:18:49
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版本信息： hadoop 2.3.0 hive 0.11.0
1. Application Master 无法访问
点击application mater 链接，出现 500 错误，java.lang.Connect.exception： 问题是由于设定web ui时，50030 端口对应的ip地址为0.0.0.0，导致application master 链接无法。
解决办法
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2023-12-30 10:42:39
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首先，用VMware虚拟机克隆第一篇已经配置好的Master，安装到虚拟机上，然后改名称为slave1，配置好这个虚拟机镜像后就可以继续克隆出更多的slaves!!Hadoop 集群的安装配置大致为如下流程:选定一台机器作为 Master在 Master 节点上配置 hadoop 用户、安装 SSH server、安装 Java 环境克隆Master虚拟机作为slave在 Master 节点上安装
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2023-09-24 19:26:22
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一、Sqoop 简介Sqoop 是一个常用的数据迁移工具，主要用于在不同存储系统之间实现数据的导入与导出：导入数据：从 MySQL，Oracle 等关系型数据库中导入数据到 HDFS、Hive、HBase 等分布式文件存储系统中；导出数据：从 分布式文件系统中导出数据到关系数据库中。其原理是将执行命令转化成 MapReduce 作业来实现数据的迁移，如下图：二、Sqoop安装版本选择：目前 Sqo
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2024-01-12 10:15:38
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文章目录1.启动hadoop之前，ssh免密登录slave主机正常，使用命令start-all.sh启动hadoop时，需要输入slave主机的密码，说明ssh文件权限有问题，需要执行以下操作：2.启动hadoop之后，使用jps查看，master服务器中没有namenode服务，解决方案如下：3.启动hadoop之后，使用jps查看，master服务器中没有datanode服务，解决方案如下：
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2023-11-18 23:43:50
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snappy也是一个开源的高效压缩和解压框架。具体介绍，这里不再赘述，可以去官网查询。
安装所需软件：gcc、g++、snappy包、hadoop-snappy源码包、maven.
gcc在ubuntu上已经安装，如果未安装，包括g++,maven,可以通过以下命令安装
sudo apt-get install gcc&nbs
原创
2013-01-08 14:49:43
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在许多大数据处理场景中，Hadoop 是一种广泛使用的开源框架。而 Snappy 是一个高效的压缩算法，它可以显著提高数据传输和存储的效率。在本博文中，我们将探讨如何在 Hadoop 中使用 Snappy，并详细分析可能出现的问题及其解决方案。
## 问题背景
在某次大数据处理项目中，用户希望加快数据的加载和存储速度。在对大量 Parquet 格式数据进行处理时，用户注意到处理速度较慢。因此，
from pyspark.sql import SparkSession
# from pyspark import SparkConf, SparkContext
def init_spark():
# conf = SparkConf().setAppName("normal spark") \
# .setMaster("local") \
# .se
原创
2023-05-31 11:19:06
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11.1ll 主机操作系统：Windows 64 bit，双核4线程，主频2.2G，6G内存l 虚拟软件：VMware® Workstation 9.0.0 build-812388l 虚拟机操作系统：CentOS 64位，单核，1G内存l JDK：1.7.0_55 64 bitl Hadoop：1.1.21.2集群包含三个节点
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2024-05-11 12:46:48
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