Hadoop原理篇前言IT技术的学习就像武侠中练武功一样，练武不练功到老一场空。阳哥教育我们，不要单纯的做API调用工程师，学一些不易变的原理，做一个有内涵的程序员。正文什么是Hadoop？Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构主要解决：海量数据的存储和海量数据的分析计算问题从广义上讲，Hadoop通常是指一个更广泛的概念-----Hadoop生态圈Hadoop的优势高可
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2023-07-13 17:41:31
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Hadoop是Apache软件基金会所开发的并行计算框架与分布式文件系统。最核心的模块包括Hadoop Common、HDFS与MapReduce。HDFS
HDFS是Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System）的缩写，为分布式计算存储提供了底层支持。采用Java语言开发，可以部署在多种普通的廉价机器上，以集群处理数量积达到大型主机处理性能。
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2023-08-15 18:58:29
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Hadoop是Apache软件基金会所开发的并行计算框架与分布式文件系统。最核心的模块包括Hadoop Common、HDFS与MapReduce。HDFSHDFS是Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System）的缩写，为分布式计算存
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2023-09-14 15:19:59
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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 HDFS简介 1.1 Hadoop 2.0介绍 Hadoop是Apache的一个分布式系统基础架构，可以为海量数据提供存储和计算。Hadoop 2.0即第二代Hadoop系统，其框架最核心的设计是HDFS、MapReduce和YARN。其中，HDFS为海量数据提供存储，MapReduce用于分布式计算，YARN用于进行资源管理。Hadoop 1.0和Hadoop 2.0的结构对比：
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2023-07-17 19:59:51
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第1.1节 Hadoop架构Hadoop系统由两部分组成，分别是分布式文件系统HDFS (Hadoop Distributed File System) 和分布式计算框架MapReduce。其中，分布式文件系统主要用于大规模数据的分布式存储，而MapReduce则构建在分布式文件系统之上，对存储在分布式文件系统中的数据进行分布式计算。下图简单展示了Hadoop系统的架构。从图中可以清晰的看出Had
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2023-07-19 14:08:34
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Hadoop是一个由Apache基金会所开发的大数据分布式系统基础架构，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。充分利用集群的为例进行高速运算和存储。 Hadoop框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了运算。Hadoop大数据处理的意义： Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在数
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2023-07-17 20:01:15
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一、概念 Hadoop诞生于2006年，是一款支持数据密集型分布式应用并以Apache 2.0许可协议发布的开源软件框架。它支持在商品硬件构建的大型集群上运行的应用程序。Hadoop是根据Google公司发表的MapReduce和Google档案系统的论文自行实作而成。 Hadoop与Google一
原创
2023-06-12 10:10:47
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工作中经常用到hadoop，对于底层原理却不甚清楚，这里深入追究一下。Hadoop是一个分布式系统基础架构，由许多元素构成。如下图，它最核心的包括并行计算模型Map/Reduce，分布式文件系统HDFS，以及分布式数据库Hbase。 HDFS（Hadoop分布式文件系统）一个高度容错的分布式存储系统，能检测和应对硬件故障。存储在 HDFS 中的文件被分成块（块大小通常为 64MB），这些块复制到多
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2023-08-30 19:42:51
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Hadoop是Apache软件基金会所开发的并行计算框架与分布式文件系统。最核心的模块包括Hadoop Common、HDFS与MapReduce。HDFSHDFS是Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System）的缩写，为分布式计算存储提供了底层支持。采用Java语言开发，可以部署在多种普通的廉价机器上，以集群处理数量积达到大型主机处理性能。HDFS&n
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2023-07-12 11:09:43
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1、Hadoop运行原理Hadoop是一个开源的可运行于大规模集群上的分布式并行编程框架，其最核心的设计包括：MapReduce和HDFS。基于Hadoop,你可以轻松地编写可处理海量数据的分布式并行程序，并将其运行于由成百上千个结点组成的大规模计算机集群上。基于MapReduce计算模型编写分布式并行程序相对简单，程序员的主要工作就是设计实现Map和Reduce类，其它的并行编程中的
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2023-07-30 15:18:35
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1. Hadoop引言 Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台。以Hadoop分布式文件系统（HDFS，Hadoop Distributed Filesystem）和MapReduce（Google MapReduce的开源实现）为核心的Hadoop为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。 对于Hadoop的集群来讲，可以分成两大类角色：Master和Slave。一
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2023-06-20 00:37:01
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一、概念Hadoop诞生于2006年，是一款支持数据密集型分布式应用并以Apache 2.0许可协议发布的开源软件框架。它支持在商品硬件构建的大型集群上运行的应用程序。Hadoop是根据Google公司发表的MapReduce和Google档案系统的论文自行实作而成。Hadoop与Google一样，都是小孩命名的，是一个虚构的名字，没有特别的含义。从计算机专业的角度看，Hadoop是一个分布
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2023-08-16 16:28:06
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Hadoop Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 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。 Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed
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2023-09-07 13:15:03
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# Hadoop架构与原理实现教程
## 简介
在本教程中，我将向你介绍Hadoop架构与原理的实现步骤。无论你是初学者还是有一定开发经验的开发者，本教程都会帮助你理解Hadoop的基本概念和实现原理。
## 整体流程
下面是实现Hadoop架构与原理的整体流程。我们将通过一系列步骤来构建一个简单的Hadoop应用。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 准备工
原创
2023-08-24 14:52:48
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一、目标HDFS 全称 Hadoop 分布式文件系统，其最主要的作用是作为 Hadoop 生态中各系统的存储服务。面对大规模的数据，HDFS 在设计上满足了以下目标：高度容错性： HDFS 可能由成百上千的服务器构成，任何一个组件都可能失效，因此错误检测和快速、自动的恢复时 HDFS 最核心的架构目标。支持大规模数据集： 运行在 HDFS 应用具有很大的数据集，它应该能提供整体上高的数据传输带宽，
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2023-08-15 13:50:09
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本篇将记录笔者学习hadoop有关的原理总结，将持续更新…一.Hadoop概述- 数据等级 ERP CRM(G级别) -MySQL、jdbc WEB(T级别) -ES BIG DATA(PB级别) -Hadoop- Hadoop架构 HDFS(Hadoop Distributed File System)：分布式文件系统，解决分布式存储 MapReduce：分布式计算框架 YARN：分布式资源管理
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2023-07-24 14:57:35
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经过几天的测试，hadoop分布式系统搭建完毕。首先说一下这几天对hadoop理论知识的理解，然后说一下安装及碰到的问题。有图有真相http://192.168.0.20:50070/dfshealth.jsp
第一：理论知识：
什么是hadoop：
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2023-12-04 17:54:01
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HDFS原理解析一、HDFS概述1.1 介绍1.2 历史二、HDFS优缺点三、HDFS应用场景3.1 适合的应用场景3.2 不适合的应用场景四、HDFS的架构4.1 Client4.2 NameNode4.3 DataNode4.4 Secondary NameNode五、NameNode和DataNode详解5.1 NameNode作用5.2 DataNode作用六、HDFS的副本机制七、安全
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2023-06-22 22:57:28
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一、HDFS概述HDFS（Hadoop Distrbated File System)是一个多台机器管理文件的系统.简称:分布式文件系统只适合一次写入，多次读取的业务场景.不支持文件修改(但可追加内容append)二、HDFS的优缺点优点:1.高容错性
数据会分块并保存在多个副本中当某一个块出现问题，它会通过副本自动修复.2.适合处理大数据
体积规模:GB\TB\EB级别
数
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2023-09-20 10:56:10
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