文章目录1. 大数据的通用计算2 MapReduce编程模型3. MapReduce计算框架3.1 三类关键进程大数据应用进程JobTracker进程TaskTracker进程3.2 作业启动和运行机制3.3 数据合并与连接机制shuffle的过程 1. 大数据的通用计算 Hadoop出现前就已经有了分布式计算，那个时候的分布式计算是专用的系统，只能专门处理某一类计算，比如进行大规模数据的排序
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2023-07-13 16:59:46
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文章目录一、MapReduce基础入门1.为什么要MapReduce2.MapReduce优缺点3.MapReduce进程结构4.MapReduce程序运行流程分析二、MapReduce框架原理1.工作流程2.InputFormat3.MapTask4.Combiner5.Shuffle6.ReduceTask7.OutputFormat 一、MapReduce基础入门MapReduce是一个分
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2023-09-20 10:57:12
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参考资料： Hadoop权威指南第四版第七章一、MapReduce是个what？首先说下Hadoop 的四大组件： HDFS：分布式存储系统。 MapReduce：分布式计算系统。 YARN： hadoop 的资源调度系统。 &nb
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2023-08-08 08:14:55
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目录一、Hadoop概述二、HDFS详解1）HDFS概述HDFS的设计特点2）HDFS组成1、Client2、NameNode（NN）3、DataNode（DN）4、Secondary NameNode（2NN）3）HDFS具体工作原理1、两个核心的数据结构: Fslmage和EditLog2、工作流程3、HDFS读文件流程4、HDFS文件写入流程三、Yarn详解1）Yarn概述2）YARN架构组
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2023-07-26 21:11:00
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本来是要复习考试的，但是看得那个什么编译原理的书就头大。。最近搜了一下hadoop的源码分析，在javaeye上面有一个blog写的不错：http://caibinbupt.iteye.com/blog/262412，毕竟是别人的，自己原来是看过hadoop源码但是没有自己总结过，现在再重新从头整理一下。hadoop是apache就google提出来的map/reduce分布式计算框架的开源实现
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2023-08-07 17:39:07
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Hadoop是Lucene创始人Doug Cutting，根据Google的相关内容山寨出来的分布式文件系统和对海量数据进行分析计算的基础框架系统，其中包含MapReduce程序，hdfs系统等。网方网站：http://hadoop.apache.org/Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。下载：http://hadoop.apache.org/releases.ht
原创
2015-08-09 18:12:17
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Hadoop是由Java语言编写的，在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式分析应用的开源框架，其核心部件是HDFS与MapReduce HDFS又是什么？HDFS是一个分布式文件系统，引入存放文件元数据信息的服务器Namenode和实际存放数据的服务器Datanode，对数据进行分布式储存和读取。MapReduce又是什么？MapReduce是一个计算框架，MapReduce的核
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2023-07-12 12:14:12
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Hadoop Distributed File System)分布式存储系统和Mapreduce分布式计算框架。1、首先介绍HDFS是如何工作的。 注：上图是从视频网站的截图 分布式存储系统HDFS中工作主要是一个主节点namenode(master)（hadoop1.x只要一个namenode节点，2.x中可以有多个节
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2023-07-12 12:14:08
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什么是Hadoop？Hadoop是一个开源的分布式计算平台，可以处理大规模数据集。它由两个核心组件组成：Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算框架。Hadoop的优点是什么？Hadoop的优点包括：可以处理大规模数据集，支持PB级别的数据存储和处理。可以在廉价的硬件上运行，降低了成本。可以通过数据冗余和自动故障转移来提高可靠性。可以通过水平扩展来提高性能，支持增加节点来处理
由于从各光伏电站采集的数据量较大，必须解决海量数据的查询、分析的问题。目前主要考虑两种方式：1. Hadoop大数据技术；2. Oracle（数据仓库）+BI； 本文仅介绍hadoop的技术要应用特征。 Hadoop 基本介绍hadoop是一个平台，是一个适合大数据的分布式存储和计算的平台。什么是分布式存储？这就是后
hadoop的核心分为两块，一是分布式存储系统-hdfs，这个我已经在上一章节大致讲了一下，另一个就是hadoop的计算框架-mapreduce。 map
概念Hadoop是一个分布式系统基础架构，可扩展大量集群进行分布式计算和分布式存储。优点是高可靠性：数据存储时数据块多副本存储，数据计算时某个节点崩溃可以自动重新调度作业计算高扩展性：可以横向线性扩展机器，一个集群中可以有数以千计的节点，集群可以用廉价机器，成本低Hadoop生态成熟组件HDFSHDFS（Hadoop Distributed File System）是分布式文件系统，具有扩展性、容
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2023-09-20 10:30:01
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hadoop的核心分为两块，一是分布式存储系统-hdfs，这个我已经在上一章节大致讲了一下，另一个就是hadoop的计算框架-mapreduce。 mapreduce其实就是一个移动式的基于key-value形式的分布式计算框架。  
Hadoop架构了解Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，是用Java写的，是一个开源的分布式计算平台。一开始，“Hadoop”这个单词只代表了两个组件——HDFS和MapReduce，现在已经从传统的Hadoop三驾马车HDFS，MapReduce和HBase社区发展为60多个相关组件组成的庞大生态。**分布式计算：**就是将大量的数据分割成多个小块，由多台计算机分工
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2023-07-12 13:48:05
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文章目录1. MapReduce简介2. MapReduce的执行过程2.1 Map过程2.2 Shuffle过程2.3 Reduce过程3. 为什么有Shuffle过程 1. MapReduce简介MapReduce是一种分布式计算模型，是Google提出的，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题。MR有两个阶段组成：Map和Reduce，用户只需实现map()和reduce()两个函数，即
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2023-07-12 12:15:31
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Hadoop先导大数据时代的核心是计算和数据处理，在计算方面，主要是通过分布式计算完成海量数据的计算，在海量数据的计算方面，目前集中于３个场景，离线计算：Hadoop，内存计算：Spark，实时计算(流式计算)：Storm,Flink等。Hadoop的搭建对于入门是必不可少的，以前曾经搭建过，但是很久没弄了，现在重新拾起Hadoop，Spark等，搭建其运行环境是第一步，这里详细记录我的步骤，个人
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2023-09-06 20:49:26
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文章目录1、hadoop为什么是大数据的基座（hadoop优点）2、Hadoop的守护进程3、HDFS分布式文件管理系统的进程4、YARN的产生解决了什么样的调度问题？5、YARN是如何做计算资源的调度的，有哪些策略？ 1、hadoop为什么是大数据的基座（hadoop优点）Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构, 是一个存储系统+计算框架的软件框架。主要解决海量数据存
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2023-07-13 16:59:50
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文章目录hadoop搭建（Ubuntu版本）虚拟机准备安装ssh为虚拟机设置静态IP创建一个用户（非必做）创建文件夹存放所需软件等4、把这个用户加管理权限5、改Hosts6、安装java和hadoop安装java安装hadoop编写分发脚本7.完全分布式搭建1.集群部署规划2.集群文件配置配置文件理解**1.配置**core-site.xml文件参数(核心)**2.配置**hdfs-site.x
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2023-08-18 21:20:06
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Hadoop是什么？1）Hadoop是一个由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
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2023-09-01 09:28:04
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Hadoop简介 Hadoop是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，提供了一个分布式文件系统子项目(HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构。 Hadoop主要功能是为我们提供了一个可靠的共享存储和分析系统。HDFS（Hadoop Distributed FileSysterm）实现数据的分布式存储，MapReduce（计算由map和reduce两部分组成）实现数据的分析和
