文章目录Hadoop 核心-HDFS1. HDFS概述1.1 介绍1.2 历史2. HDFS应用场景2.1 适合的应用场景2.2 不适合的应用场景3.HDFS 的架构4.NameNode和DataNode4.1 NameNode作用4.2 DataNode作用5.HDFS的副本机制和机架感知5.1 HDFS 文件副本机制5.2 机架感知6.hdfs的命令行使用7.hdfs的高级使用命令7. 1、
关于 Hadoop 分区的作用，本博文将深入探讨其在大数据处理中的重要性，以及如何迁移、兼容性、排错、性能优化等方面的实践经验。
## 版本对比
在 Hadoop 的各个版本中，分区功能不断演进，特性也有所不同。以下是各版本的特性差异。
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quadrantChart
title 特性差异
x-axis 版本
y-axis 功能复杂度
"Ha
一、HDFS(Hadoop Distributed File System的英文首字母缩写) 意思是Hadoop分布式文件系统，主要用来解决海量数据的存储问题 概念： HDFS是一个分布式的（何为分布式？在空间的任意点上随意分布）由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。其次是一个文件系统，用于存储文件，通过统一的命名空间–目录树来定位文件。 二、HDFS的设计思想 1、分散均匀
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2023-11-10 01:22:33
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Partitioner的作用：对map端输出的数据key作一个散列，使数据能够均匀分布在各个reduce上进行后续操作，避免产生热点区。为什么要创建分区？我们如果文件很大，我们只使用一个reducer，这个reducer就要负责去所有map端取数据。那么势必会带来性能问题，而且服务器资源也没有合理利用起来。 如果要合理利用，则需要多起几个reducer,那这几个reducer去map端拉取整个文件
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2023-07-12 12:13:22
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1、partition的作用partitioner的作用主要是将map输出的数据按key做分区，使数据能够均匀的分布到reduce做后续的操作，这样能避免reduce处理过多的数据，产生 热点区。2、partition、combine、shuffle之间的关系与差别combine主要将map的输出做一次合并，combin的实现一般接在combine或者map后面， 她将map产生的多个<ke
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2024-04-19 17:06:24
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一、视图什么是视图？ 视图是从数据库中的基本表中选取的数据组成的逻辑窗口。它只是一个虚表，不进行实际的存储。数据库只存放视图的定义，数据项仍然存放在原来的基本表结构中。 视图可以被用于多个表的连接，也可以定义为部分行（列）可见。 Hive视图是一种无关底层存储的逻辑对象，视图中的数据是select查询返回的结果。视图的作用 1.简化查询语句 2.提高数据的安全性 3.视图保证了一定程度的逻辑独立性
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2023-09-04 21:10:00
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HDFS简介HDFS(HadoopDistributedFileSystem)即hadoop分布式文件存储系统。原理 将大文件、大批量文件，分布式存储在大量服务器上，以便采取分而治之的方式对海量数据进行分析。重要概念
文件切块：HDFS中的文件在物理上是分块存储的，block的大小可以通过配置参数自己设置。副本：datanode是HDFS集群的从节点，每个block可以在多个datanode
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2023-07-12 15:08:24
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文章目录spark-submit 部署应用附加的参数：spark-env.sh 具体的属性配置信息配置资源分配参数调优案例分析自定义分区器检查点checkpointSpark共享变量 spark-submit 部署应用不论使用的是哪一种集群管理器，都可以使用 spark-submit 将你的应用提交到那种集群管理器上。 通过不同的配置选项，spark-submit 可以连接到相应的集群管理器上，
在Linux系统中，分区是非常重要的概念。在Linux系统中，分区有很多不同的作用，下面我们就来详细了解一下。
首先，分区可以帮助用户更好地组织数据。通过将硬盘分成不同的区域，可以将不同类型的文件存储在不同的地方。例如，操作系统文件可以存储在一个分区中，用户数据可以存储在另一个分区中。这样做不仅可以提高文件的组织性，还可以更好地保护数据，避免因为系统故障导致用户数据的丢失。
其次，分区可以提高
原创
2024-03-08 09:43:30
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MapReduce的执行步骤：每个Map上创建一个split数据，默认和block大小相同，每一个split都会由一个map task进行处理，从block中读取出每一行的数据会变成一个个的键值对<K,V>。接下来，读取出来的数据都会进入内存缓冲区，在进入缓冲区之前，每一条数据都会被打上标签，这个过程叫做分区，由分区器来完成，默认的分区器是HashPartitioner，然后数据就会被
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2024-10-19 19:37:38
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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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***相同组内的k-v，由同一次的reduce方法处理一、为什么写分区和分组在排序中的作用是不一样的，今天早上看书，又有点心得体会，记录一下。二、什么是分区1、还是举书上的例子，在8.2.4章节的二次排序过程中，用气温举例，所以这里我也将这个例子说一下。源数据内容1900 35°C
1900 34°C
1900 34°C
...
1901 36°C
1901 35°C书上的例子是为了去除一年当中气
原创
2021-05-24 21:51:40
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Hadoop集群hdfs添加磁盘操作目前的环境是cdh。服务器部署在Azure；一台cdhmaster（一个namenode，一个datanode），四台cdhslave节点（各一个datanode）。hdfs现状：首先是在Azure控制台对每台服务器添加一块磁盘（我这添加的是4T）在到服务器中对每台服务器进行添加磁盘操作：因为在Linux中，常用2种分区表：
MBR分区表（即主引导记录）
所支持
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2023-07-12 13:30:22
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Hadoop生态中的Mapreduce在map阶段可以将大数据或大文件进行分区，然后到Reduce阶段可并行处理，分区数量一般与reduce任务数量一致；自定义实现Hadoop的WritableComparable接口（序列化并排列接口）的Bean在mapreduce中进行排序；分组的好处是在Reduce阶段时可将数据按照自定义的分组属性进行分组处理。 文章通过“寻找订单中的最大金额”的Demo
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2023-09-01 08:32:37
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lz在学习hadoop大数据实践，接触到可以通过继承partitioner这个类来自定义分区，将map后输出的结果按照key来划分到不同的reduce中进行汇总，也就是reduce，默认情况下只有一个partitioner分区，可以自定义来划分不同的partitioner分区，方便快捷。而且，自定义分区，必须通过hadoop jar的方式来运行，以下通过一个例子来说明如何运行这个partition
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2023-09-20 10:32:41
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1.MapReduce工作流程 1.待处理文本 2.Submit()方法，客户端先完成一些文件的基本设置，XML文件（任务环境）、会将待处理文本进行切片、jar包、yarn给job分配id、job的参数配置等等 3.提交job信息到yarn集群 4.Resource Manager会根据切片数量计算出Map Task的数量（Connect to the ResourceManager） 5.待处理
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2023-09-04 11:38:44
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一、生产者消息分区机制原理剖析在使用Kafka 生产和消费消息的时候，肯定是希望能够将数据均匀地分配到所有服务器上。比如很多公司使用 Kafka 收集应用服务器的日志数据，这种数据都是很多的，特别是对于那种大批量机器组成的集群环境，每分钟产生的日志量都能以 GB 数，因此如何将这么大的数据量均匀地分配到 Kafka 的各个 Broker 上，就成为一个非常重要的问题。 1.1、kafka
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2024-03-22 23:34:28
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mysql分区分区是根据一定的规则，数据库把一个表分解成多个更小的，更容易管理的部分。就访问数据库的应用而言，逻辑上只有一个表或是一个索引，但是实际上这个表可能有数10个物理分区对象组成。每个分区都是一个独立的对象，可以独自处理，可以作为表的一部分进行处理。分区对应用来说完全是透明的，不影响应用的业务逻辑。mysql分区的有优点主要包括4个部分：和单个磁盘或者文件系统相比，可以存储更多的数据。优化
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2023-09-21 15:14:52
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分区的一些优点：
1)与单个磁盘或文件系统分区相比，可以存储更多的数据。
2)对于那些已经失去保存意义的数据，通常可以通过删除与那些数据有关的分区，很容易地删除那些数据。相反地，在某些情况下，添加新数据的过程又可以通过为那些新数据专门增加一个新的分区来很方便地实现。
3)一些查询可以得到极大的优化，这主要是借助于满足一个给定where 语句的数据可以
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2023-08-11 18:11:25
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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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