本次实验，在 Hadoop 平台上，使用 MapReduce 实现了数据的全局排序。本文将详细阐述实现所需环境及过程。分布式系统与实践 - 使用 MapReduce 实现数据全局排序环境配置Install JDKInstall Hadoop配置伪 Hadoop 集群检查无密码 ssh localhostHadoop xml 配置执行官方 Demo 测试具体实现需求数据读取数据并排序人工指定分区使用
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2024-06-05 19:02:02
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文章目录前言1.编译源码1.1 官网下载编译后的包1.2 手动编译1.2.1 安装编译相关的依赖1.2.2 手动安装cmake3.13.51.2.3 手动安装snappy1.1.31.2.4 安装JDK8（已安装可忽略）1.2.5 安装配置Maven1.2.6 安装ProtocolBuffer 2.5.0/ProtocolBuffer 3.7.01.2.7 编译hadoop1.2.8 报错2.从
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2023-09-05 14:14:27
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DAY012一、API与类库1.API 1、API：Aplication programming interface应用程序编程接口 2、接口interface：用于规定方法名称的规则的集合。定义方法的修饰符、返回值类型、方法的名称、方法的参数列表、方法的功能。 3、API接口：应用程序编程接口，包含了各种实际有实现内容的方法、类型、接口、枚举 更多使用的是这些内容的调用，而不是实现内容。2.类库
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2023-12-15 10:31:31
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文章目录一、机器准备二、安装JDK安装步骤shell脚本三、安装zookeeper安装过程修改配置文件配置zk开机自启动启动zookeepershell脚本四、配置免密登录基本步骤shell脚本五、配置Hadoop修改配置文件shell脚本 一、机器准备准备三台虚拟机master、slave1、slave2，内存4G，磁盘空间40G。 关闭防火墙，配置固定ip，使其相互ping通。配置关闭防火墙
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2023-06-14 21:15:41
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一、MapReduce输入和输出MapReduce框架运转在<key, value>键值对上，也就是说，框架把作业的输入看成是一组<key, value>键值对，同样也产生一组<key, value>键值对作为作业的输出，这两组键值对可能是不同的。（一）输入默认读取数据的组件叫做TextInputFormat。关于输入路径︰ （1）如果指向的是一个文件，处理该文
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2024-06-05 15:42:58
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针对“Hadoop的API安全实验”，我们将通过以下结构来详细探讨相关内容，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化以及生态扩展。希望这篇博文对需要实施Hadoop API安全的开发人员和运维人员有所帮助。
在开始之前，我们需要明确实验的目的，这是为了确保Hadoop中的API接口能够安全地被访问和管理，从而提高整体数据处理和存储的安全性。
## 环境准备
在进行Hadoop A
1.hdfs：靠谱：有备份写入hdfs系统时，生成一个校验和，传输数据时再生成一个校验和，传输完成时又生成一个校验和。对比上传前后校验和。每个datanote运行一个守护线程datablockscanner数据块扫描器。2.namenode刚启动工作过程： 进入安全模式，加载fsimage和edit日志（镜像和编辑日志）。如果满足最小副本
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2024-05-15 15:42:33
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# Hadoop实验报告总结
## 概述
Hadoop是一个分布式计算框架，可以处理大规模数据集并提供可靠、高效的存储和计算能力。本文将介绍Hadoop的基本概念和使用方法，并通过一个示例代码来演示Hadoop的应用。
## Hadoop概念
Hadoop由两个主要组件组成：Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Hadoop分布式计算框架（MapReduce）。
### HDFS
H
原创
2023-09-06 06:12:27
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# 构建Hadoop集群实验总结
Hadoop是一个开源框架，允许分布式处理大规模数据集。构建Hadoop集群可以帮助我们理解分布式计算的机制。对于刚入行的小白而言，虽然最初可能会感到困惑，但下面的步骤将清晰地引导你完成整个过程。
## 流程概述
以下是构建Hadoop集群的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----
原创
2024-09-14 03:20:18
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# Hadoop集群构建实验总结
## 1. 流程概述
为了构建一个Hadoop集群，我们需要按照以下步骤进行操作。你可以参考下面的表格来了解整个流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 准备Hadoop安装文件 |
| 步骤二 | 配置Hadoop环境 |
| 步骤三 | 配置Hadoop集群 |
| 步骤四 | 启动Hadoop集群 |
## 2.
原创
2024-07-09 03:48:39
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# Linux和Hadoop实验总结
## 引言
Linux作为一种开源操作系统，广泛应用于服务器和大数据处理领域。Hadoop是一个开源的大数据处理框架，能够处理大规模数据集，提供分布式存储与计算。本文总结了在Linux环境下使用Hadoop进行实验的一些经验和教训，包括代码示例、结果可视化以及概念图示。
## 实验环境搭建
在开始实验之前，我们需要搭建一个Linux环境以及安装Hado
Hadoop学习笔记(7) ——高级编程 从前面的学习中，我们了解到了MapReduce整个过程需要经过以下几个步骤： 1.输入(input):将输入数据分成一个个split，并将split进一步拆成<key, value>。 2.映射(map)：根据输入的<key, value>进生处理， 3.合并(combiner)：合并中间相两同的key值。 4.分区(Partit
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2024-01-09 22:46:55
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1：hadoop 不过是一种框架，一种编程模型！！通过实现他所给定的编程接口（mapper和reducer），实现一定的处理流程！你可以实现分布式处理，但是数据总是需要有地方存储和管理的，所以就有了HDFS分布式文件系统！2：什么是分布式：我的理解就是很多机器协同完成一项工作---也就集群，集群中的机器配置可以你那么高！！！在hadoop中，完成子工作的机器叫做 &nb
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2023-08-10 18:27:14
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以下是我云计算实验的作业，完成作业的过程中碰到了许多问题，但是最后都一一解决了，这个过程蛮痛苦的，但是完成的一瞬间如释重负，有问题欢迎大家与我交流！一、题目要求及说明（1）每人在自己本地电脑上正确安装和运行伪分布式Hadoop系统。（2）安装完成后，自己寻找一组英文网页数据，在本机上运行Hadoop系统自带的WordCount可执行程序文件，并产生输出结果。（3）实现并测试矩阵相乘程序（选做）二、
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2023-10-13 21:39:22
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一、实验目的：在Windows或Linux中访问HDFS集群；熟悉集群的启停；掌握常用文件操作命令。二、实验内容：熟悉配置方法以及启动停止方法；掌握Shell命令和JAVA-API方式访问HDFS三、实验要求： 熟悉HDFS文件操作的常用Shell命令，利用Web界面查看和管理Hadoop文件系统，以及利用Hadoop提供的Java API进行基本的文件操作。四、实验环境：软件环境：Hadoop2
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2023-09-22 13:29:20
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Hadoop阶段学习总结第一部分：HDFS相关问题一、描述一下HDFS的数据写入流程 首先由客户端想NameNode服务发起写数据请求，NameNode接收到请求后会进行基本验证，验证内容包括对请求上传的路径进行合法验证其次还要对请求的用户进行权限验证。验证没有问题后，NameNode会响应客户端允许上传。接下来客户端会对文件按照blocksize大小进行切块，切完块后依次以块为单位进行上传。此时
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2023-09-19 16:32:07
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防坑留名：为了避免以后自己遇到什么坑爹的东西，先留脚印给自己。这个hadoop呢，主要是可以让用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，充分利用集群的威力进行高速运算和存储。这点比较厉害了。它主要是用来做数据分析，支持低端服务器集群(这点美滋滋- - ），先抓取大量数据，利用数据运算分析，获取日志，显示报表~；本例子用的 环境： jdk 1.8.0_152 \ centos7 \ h
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2023-11-23 16:25:02
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三、（本题中的后几问删除操作存疑） (1)向HDFS中上传任意文本文件，如果指定的文件在HDFS中已经存在，由用户指定是追加到原有文件末尾还是覆盖原有的文件； (2)从HDFS中下载指定文件，如果本地文件与要下载的文件名称相同，则自动对下载的文件 (3)将HDFS中指定文件的内容输出到终端中； (4)显示HDFS中指定的文件的读写权限、大小、创建时间、路径等信息； (5)给定HDFS中某一个目录，
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2023-11-18 23:41:10
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概论 作为Hadoop程序员，他要做的事情就是： 1、定义Mapper，处理输入的Key-Value对，输出中间结果。 2、定义Reducer，可选，对中间结果进行规约，输出最终结果。 3、定义InputFormat 和OutputFormat，可选，In
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2023-08-29 20:36:08
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一、HDFS的Shell介绍Shell在计算机科学中俗称“壳”，是提供给使用者使用界面的进行与系统交互的软件，通过接收用户输入的命令执行相应的操作，Shell分为图形界面Shell和命令行式Shell。文件系统（FS）Shell包含了各种的类Shell的命令，可以直接与Hadoop分布式文件系统以及其他文件系统进行交互。常用命令如下 二、案例-Shell命令 &nb
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2024-01-11 13:58:16
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