Loader技术原理1.什么是Loader1.2.基于开源Sqoop研发，做了大量优化和扩展。1.4.Loader是实现FusionInsight HD与关系型数据库、文件系统之间交换数据和文件的数据加载工具。提供可视化向导式的作业配置管理界面；提供定时调度任务，周期性执行Loader作业；在界面中可指定多种不同的数据源、配置数据的清洗和转换步骤、配置集群存储系统等。2.Loader的应用场景2.
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2023-07-06 16:49:40
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# 如何实现Hadoop的Driver：初学者指南
在学习Hadoop的Driver实现之前，首先要了解整个流程。Hadoop的Driver是一个应用程序的入口，它负责设置作业的基本配置，以及在集群上提交作业。下面是Hadoop Driver的整体流程：
## 整体流程
我们可以将Hadoop Driver的实现分为以下步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-04 07:44:48
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这里对与org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSDirectory类相关的类进行阅读分析。INodeDirectoryWithQuota类该类org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.INodeDirectoryWithQuota的继承层次关系如下所示：
[java]
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HDFS 分布式文件系统YARN 资源管理系统MapReduce 分布式计算框架ZooKeeper分布式协调服务Hbase分布式数据库Flume 日志收集Sqoop 数据同步工具Oozie 作业流调度系统Ambari 安装部署工具Hive基于MR的数据仓库Mahout 数据挖掘库Pig数据分析系统计算框架：MapReduce 离线计算Tez DAG计算Spark 内存计算storm 实时计算数据分
原创
2016-01-25 09:56:20
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hadoop 各个工具原理
原创
2023-04-26 01:07:23
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# 深入了解Hadoop的风采
Hadoop，是一个开源的分布式计算框架，由Apache软件基金会开发。它在大数据领域中被广泛应用，主要因为其出色的数据处理能力与高扩展性。Hadoop允许用户通过简单的接口来访问和处理大量数据，最重要的是，Hadoop支持跨多个计算机集群的并行处理。
## Hadoop的组成部分
Hadoop主要由以下几个核心组件组成：
1. **Hadoop Commo
# Hadoop 各个管理页面的科学普及
随着大数据时代的到来，Apache Hadoop 成为处理海量数据的重要工具。Hadoop 的生态系统由多个组件构成，其中包括了多个管理页面，这些页面是监控和管理 Hadoop 集群的重要工具。下面我们将介绍 Hadoop 各个管理页面的功能和使用示例，以便更好地理解其背后的运作机制。
## 1. 资源管理器页面
Hadoop 的资源管理器（Reso
原创
2024-10-15 03:48:40
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Hadoop 是一个开源的分布式计算和存储框架，它的作用非常简单，就是在多计算机集群环境中营造一个统一而稳定的存储和计算环境，并能为其他分布式应用服务提供平台支持，相当于在某种程度上将多台计算机组织成了一台计算机。Hadoop 框架最根本的原理就是利用大量的计算机同时运算来加快大量数据的处理速度。Hadoop 集群可运行于一般的商用服务器上，具有高容错、高可靠性、高扩展性等特点。适合一次写入，多次
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2023-07-24 10:16:56
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1.hadoop有三个主要的核心组件：HDFS（分布式文件存储）、MAPREDUCE（分布式的计算）、YARN（资源调度），现在云计算包括大数据和虚拟化进行支撑。（hdfs、MAPREDUCE、yarn）大数据处理技术框架，擅长离线数据分析.分布式协调服务基础组件，Hbase 分布式海量数据库，离线分析和在线业务处理。数据仓库工具，使用方便，功能丰富，基于MR延迟大，可以方便对数据的分
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2023-11-08 18:32:13
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各种大数据框架近几年发展得如火如荼，比如Hadoop, MapReduce,Hive, Hbase, Storm, Spark, Flink, Kylin 等。一、Hadoop核心组件首先要介绍一下Hadoop，现在Hadoop分为3部分，分别是HDFS，Yarn和Mrv2Hadoop CommonHadoop Common是在Hadoop0.2版本之后分离出来的HDFS和MapReduce独立子
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2023-08-18 19:45:40
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一.输入文件类型设置为 CombineTextInputFormathadoop job.setInputFormatClass(CombineTextInputFormat.class) spark val data = sc.newAPIHadoopFile(args(1),
classOf[CombineTextInputFormat],
classOf[L
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2023-12-14 16:15:56
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地址：https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/
原创
2023-04-05 12:20:32
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一、列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述 1.HDFS（分布式文件系统）HDFS是hadoop体系中数据存储管理的基础。它是 Hadoop 技术体系中的核心基石，负责分布式存储数据，你可以把它理解为一个分布式的文件系统。此文件系统的主要特征是数据分散存储，一个文件存储在 HDFS 上时会
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2024-02-03 08:39:45
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hadoop 性能调优 环境： 4台suse 各 4G 内存 1T硬盘 4核cpu 3台 redhat 各 2G内存 500G 硬盘 双核cpu由于没有真正意义上的服务器,所以当运行大量map reduce任务的时候 map 运行速度还可以接受 但reduce 速度 特别慢,所以开发 对集群进行调优。 hadoop集群调优分两个方面,map和reduce map调优：
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2024-09-03 11:48:42
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Index of /docs Name Last modified Size Description Parent Directory - current/ 2019-09-24 14:45 - current1/ 2019-08-22 16:09 -...
原创
2022-03-30 16:34:19
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Index of /docs Name Last modified Size Description Parent Directory - current/ 2019-09-24 14:45 - current1/ 2019-08-22 16:09 -...
原创
2021-08-26 09:34:59
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端口 Hadoop集群的各部分一般都会使用到多个端口，有些是daemon之间进行交互之用，有些是用于RPC访问以及HTTP访问。而随着Hadoop周边组件的增多，完全记不住哪个端口对应哪个应用，特收集记录如此，以便查询。这里包含我们使用到的组件：HDFS, YARN, HBase, Hive, Zo ...
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2021-07-24 13:40:00
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NameNode、Jobtracker、Datanode、Tasktracker设置 conf/hadoop-env.sh 修改HADOOP_HEAPSIZE值，默认为1000MB，标题中四个应用将使用相同的配置。如果希望每个应用不一样，可以修改"conf/hadoop-env.sh"中"HADOOP_XXX_OPTS"，举例比如希
原创
2023-07-13 18:35:05
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一、Hadoop的应用业务分析 大数据是不能用传统的计算技术处理的大型数据集的集合。它不是一个单一的技术或工具，而是涉及的业务和技术的许多领域。 目前主流的三大分布式计算系统分别为:Hadoop、Spark和Strom： Hadoop当前大数据管理标准之一，运用在当前很多商业应用系统。可以轻松地集成结构化、半结构化甚至非结构化数据集。 Spark采用了内存计算。从多迭代批处理出发，允许将数据载入内
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2023-07-20 17:49:16
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hadoop常用端口配置1.HDFS 端口参数描述默认配置文件例子值fs.default.namenamenode RPC交互端口8020core-site.xmlhdfs://master:8020/dfs.http.addressNameNode web管理端口50070hdfs- site.xml0.0.0.0:50070dfs.datanode.addressdatanode 控制端口50
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2023-07-12 14:18:21
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