在大数据技术体系当中，Hadoop无疑是不能避开的，目前市面上的大数据开发，大部分还是基于Hadoop在进行开发的，因此在大数据学习当中，Hadoop的重要程度不言而喻。那么到底Hadoop能够对大数据带来哪些好处，下面我们来详细了解一下。 Hadoop如果要做一个简单的定义，那么就是一个分布式存储和计算平台，针对海量数据，完成从数据存储到数据计算的整个流程。基于Hadoop的大数据存储和计算，由
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2023-08-30 15:46:51
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hadoop是什么？ (1)Hadoop是一个开源的框架，可编写和运行分不是应用处理大规模数据，是专为离线和大规模数据分析而设计的，并不适合那种对几个记录随机读写的在线事务处理模式。Hadoop=HDFS（文件系统，数据存储技术相关）+ Mapreduce（数据处理），Hadoop的数据来源可以是任何形式，在处理半结构化和非结构化数据上与关系型数据库相比有更好的性能，具有更灵活的处理能力，不管任何
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2023-07-24 10:33:55
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hadoop是apache基金会所开发的并行计算和分布式存储系统，最核心的模块是hadoop common、hdfs和mapreduce。HDFS hdfs是分布式文件管理系统(hadoop distributed file system)的缩写，为分布式计算引擎提供了底层支持。采用java语言编写，可以部署在廉价的机器上，以集群的机器数量积达到
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2023-08-15 14:38:33
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1. MapTask并行度机制1.1 概念MapTask 的并行度指的是map阶段有多少个并行的task共同处理任务。map 阶段的任务处理并行度，势必影响到整个 Job 的处理速度。一个 Job 的 Map 阶段并行度由客户端在提交 Job 时的切片数决定；数据块：Block 是 HDFS 物理上把数据分成一块一块。数据块是 HDFS 存储数据单位；数据切片：数据切片只是在逻辑上对输入进行分片，
官方API链接地址：http://hadoop.apache.org/docs/current/一、什么是HDFS？ HDFS(Hadoop distributed file system):Hadoop上面的通用的分布式文件系统，具有高容错，高吞吐量的特性，同时它也是Hadoop的核心。二、Hadoop的优缺点 优点：
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2023-07-12 13:22:31
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接着昨天的继续看hadoop-yarn-api，昨天看了api package下的4个协议，今天来看下con package下的代码
conf目录下的内容比较少，就4个文件分别是ConfigurationProvider, ConfigurationProviderFactory,HAUtil以及YarnConfiguration
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2024-09-04 07:32:52
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一、HDFS内存存储原理HDFS的数据存储包括两块：（1）HDFS内存存储；（2）HDFS异构存储。HDFS内存存储是一种十分特殊的存储方式，将会对集群数据的读写带来不小的性能提升，而HDFS异构存储则能帮助我们更加合理地把数据存到应该存的地方。HDFS的LAZY_PERSIST内存存储策略用的是下面的这种方法， 其中第4步写数据到内存中，第6步异步地将数据写到磁盘，前面
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2024-10-12 12:21:08
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Apache在其Hadoop wiki上整理了Docker中运行Hadoop的优势，以及要完全在Docker中运行Hadoop所需要完成的工作。在Docker，或者说其它容器中运行Hadoop YARN有很多优势，具体如下：\\ 软件依赖和配置的隔离：在Docker中运行的应用，其软件依赖和配置是与宿主机完全没有关系的，跟其其它行在Docker中的应用也没有关系；\\t安全性：运行在Docker
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2023-09-20 11:35:40
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目录一、概述二、安装 docker 和 docker-compose1）安装 docker2）安装 docker-compose三、docker-compose deploy1）设置副本数2）资源隔离四、docker-compose network五、docker-compose 项目六、Hadoop 部署（非高可用）1）安装 JDK2）下载 hadoop 相关的软件3）构建镜像 Dockerfi
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2023-07-28 11:56:11
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Hadoop简介1、Hadoop的整体框架 Hadoop由HDFS、MapReduce、HBase、Hive和ZooKeeper等成员组成，其中最基础最重要元素为底层用于存储集群中所有存储节点文件的文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）来执行MapReduce程序的MapReduce引擎。（1）Pig是一个基于Hadoop的大规模数据分析平台，Pig为复杂
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2023-09-30 22:54:47
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docker的使用越来越普遍了，大家不知道docker的还需要进一步学习一下。这次咱们使用docker去进行hadoop集群的构建。 使用docker构建的好处真的很多，一台电脑上可以学习安装很多想做的东西，可以说是一个docker可以虚拟你想使用的任何环境。大家知道安装hadoop需要很多机器和资源，但是现在一台电脑就可以搞定，是不是感觉技术很强大。 下面咱们这边构建hadoop文章的梗
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2023-06-15 08:45:13
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云计算可以说最近是热得发紫，我呢也有幸在做一些相关的工作。先把自己的一些想法总结如下：拿google的云计算平台来说吧，它涉及到数据存储、数据管理、编程模式等多方面具有自身独特的技术。同时涉及了众多其他技术如下表所示： 技术类型具体技术设备架设数据中心节能技术、节点互联技术改善服务技术可用性技术、容错性技术资源管理技术数据存储技术、数据管理技术任务管理技术数据切分技术、任务调度技术、编
一、概述hadoop是什么Hadoop被公认是一套行业大数据标准开源软件，在分布式环境下提供了海量数据的处理能力。几乎所有主流厂商都围绕Hadoop开发工具、开源软件、商业化工具和技术服务。今年大型IT公司，如EMC、Microsoft、Intel、Teradata、Cisco都明显增加了Hadoop方面的投入。hadoop能干什么hadoop擅长日志分析，facebook就用Hive来进行日志分
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2024-05-18 19:21:04
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## Hadoop配置Kerberos互信的好处
在大数据领域，Hadoop作为一个开源的分布式计算框架，广泛应用于数据处理和分析。然而，在涉及到数据安全时，Kerberos认证机制提供了很好的解决方案。本文将介绍如何配置Hadoop与Kerberos的互信，并分析其带来的好处。
### 互信配置流程
下面是Kerberos与Hadoop互信配置的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|--
附录D.1 优化后的重分区框架Hadoop社区连接包需要将每个键的所有值都读取到内存中。如何才能在reduce端的连接减少内存开销呢？本文提供的优化中，只需要缓存较小的数据集，然后在连接中遍历较大数据集中的数据。这个方法中还包括针对map的输出数据的次排序，那么reducer先接收到较小的数据集，然后接收到较大的数据集。图D.1是这个过程的流程图。 图D.2是实现的类图。类图
IT168记者有幸采访到了VMware高级经理王蔚东先生，其2012年加入VMware公司，负责虚拟化和云计算领域中数据存储、管理及利用的咨询和解决方案。在数据仓库、大数据及数据分析有多年的经验。Hadoop在国内发展进入快速增长期 Hadoop是一项开源技术，目前网络上大概有上千个论坛、社区，技术门槛也比较低。据王蔚东介绍，从2008年开始，很多国外的互联网企业就开始采用Hadoop，目前，也
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2023-07-25 20:31:01
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为配合生产hadoop使用，在本地搭建测试环境，使用docker环境实现（主要是省事~），拉取阿里云已有hadoop镜像基础上，安装hive组件，参考下面两个专栏文章：克里斯：基于 Docker 构建 Hadoop 平台docker上从零开始搭建hadoop和hive环境由于hadoop与hive等存在版本兼容问题，安装前可以先通过官网确认版本兼容情况：http://hive.apache.org
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2024-07-18 21:48:28
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refer to :http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/hadoop-distributedcache-details/DistributedCache是Hadoop提供的文件缓存工具，它能够自动将指定的文件分发到各个节点上，缓存到本地，供用户程序读取使用。它具有以下几个特点：缓存的文件是只读的，修改这些文件内容没有意义；用户可以调整文件可见范围（
1.环境配置系统环境为 CentOS 7.5 版本。安装 Java 8。安装 Hadoop 集群，Hadoop 建议选择 Hadoop 2.7.5 以上版本。配置集群节点服务器间时间同步以及免密登录，关闭防火墙。 自己配置设置如下：节点服务器 1，IP 地址为 192.168.33.102，主机名为 hadoop102。节点服务器 2，IP 地址为 192.168.33.103，主机名为 hado
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2023-07-27 21:21:15
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Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服
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2024-01-12 14:54:03
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