1. 下列哪项通常是集群的最主要瓶颈（C）A. CPUB. 网络C. 磁盘IOD. 内存2. 下列哪项可以作为集群的管理工具？（C）A.PuppetB.PdshC.ClouderaManagerD.Zookeeper3. 下列哪个是Hadoop 运行的模式？（ABC）A. 单机版B. 伪分布式C. 完全分布式4. 列举几个hadoop 生态圈的组件并做简要描述Zookeeper:是一个开源的分布式
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2023-07-12 11:37:17
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Hadoop的优势有四高：(1) 高可用: 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，也不会导致数据的丢失(2) 高扩展: 在集群间分配任务数据，可方便的扩展数以千计的节点(3) 高效性: 在MapReduce的思想下，Hadoop是并行工作的，以加快任务处 理速度(4) 高容错性: 能够自动将失败的任
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2023-07-24 13:56:11
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HADOOP集群具体来说包含两个集群：HDFS集群和YARN集群，而mapreduce必须放在一个资源调度平台（yarn）上来跑，由平台分布内存cup等信息。两者逻辑上分离，但物理上常在一起 HDFS集群： 负责海量数据的存储，集群中的角色主要有 NameNode / DataNode YARN集群： 负责海量数据运算时的资源调度，集群中的角色主要有 ResourceManager /No
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2023-09-20 11:59:47
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写在前面：在本教程中，默认虚拟机系统已配置好hadoop和JDK，并且集群之间的免密登录已经完成。这里我的hadoop版本号为hadoop-2.10.0，记得要全部替换为你自己的版本号哦
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2023-07-24 11:31:20
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Hadoop介绍Hadoop是Apache旗下的一个用java语言实现开源软件框架，是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台。允许使用简单的编程模型在大量计算机集群上对大型数据集进行分布式处理。狭义上说，Hadoop指Apache这款开源框架，它的核心组件有：HDFS（分布式文件系统）：解决海量数据存储YARN（作业调度和集群资源管理的框架）：解决资源任务调度MAPREDUCE（分布式运算编程框架
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2023-07-30 15:53:33
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简介 Hadoop 是 Apache 旗下的一个用 java 语言实现开源软件框架，是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台。允许使用简单的编程模型在大量计算机集群上对大型数据集进行分布式处理。它的核心组件有HDFS（分布式文件系统）解决海量数据存储、YARN（作业调度和集群资源管理框架）解决资源任务调度和MapReduce（分布式运算编程框架）解决海量数据计算。另外Hadoop如今拥有一个庞大
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2023-09-22 12:57:04
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本案例软件包：链接：https://pan.baidu.com/s/1ighxbTNAWqobGpsX0qkD8w 提取码：lkjh（若链接失效在下面评论，我会及时更新） 搭建环境：hadoop-3.1.3，jdk1.8.0_162一、HA模式简介Hadoop的HA模式是在Hadoop全分布式基础上，利用ZooKeeper等协调工具配置的高可用Hadoop集群。 如果还没有配置全分布式的Hadoo
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2023-07-12 12:57:35
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Hadoop介绍： 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。安装三台虚拟设备 在里面我建议大家选择性能稳定的合适的linux版本进行安装，一般要进行初级学习的话，暂时三台虚拟机就够学习使用了。网络ip设置 首先，选择虚拟机为net模式，看准当前网关和虚拟机能分配的网段。
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2023-08-21 10:35:01
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1.Hadoop集群尽量采用ECC内存，否则可能会出现校验和错误，ECC内存有纠错功能。在磁盘方面，尽管namenode建议采用RAID以保护元数据，但是将RAID用于datanode不会给HDFS带来益处，速度依然比HDFS的JBOD(Just a Bunch Of Disks)配置慢。RAID读写速度受制于最慢的盘片，JBOD的磁盘操作都是独立的。而且JBOD配置的HDFS某一磁盘故障可以直接
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2024-05-16 21:01:32
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http://www.cnblogs.com/xia520pi/archive/2012/04/08/2437875.html
原创
2013-10-27 15:27:14
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端午节，无聊试试，hadoop集群。部署成功，相关资料，记录下来，仅供自己参考~master 192.168.234.20node1 192.168.234.21vi /opt/modules/hadoop/hadoop-1.0.3/conf/core-site.xmlvi /opt/modules/hadoop/hadoop-1.0.3/conf/hdfs-site.xmlvi /opt/mod
原创
2013-06-15 23:44:13
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Hadoop基本安装配置主要包括以下五个步骤1、 创建Hadoop用户2、 安装Java3、 设置SSH登录权限4、 单机安装配置5、 伪分布式安装配置6、 完全分布式安装本文使用虚拟机部署方式实现Hadoop集群，虚拟机环境采用Virtual box+Ubuntu16.04，一个master，两个slaver节点(本文中node1为master，node2和node3为slaver)，主机操作系
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2023-07-12 12:22:57
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Hadoop在实际使用中，很多用户会发现Hadoop性能较差、结构复杂、开发困难，并不如想像中的那么好。这是因为Hadoop的并行计算框架是重量级的MapReduce，其设计目标是支持几百或上千台的大集群，为了有效地利用大集群的资源和保证容错性，MapReduce的体系结构设计得很复杂，而大多数用户的数据规模是十几台、几十台的中小集群，在这种环境中应用Hadoop会带来
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2023-09-14 13:58:56
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（1）观察集群配置情况[root@master ~]# hdfs dfsadmin -report（2）web界面观察集群运行情况使用netstat命令查看端口监听[root@master ~]# netstat -ntlp浏览器地址栏输入：http://192.168.56.100:50070 （3）对集群进行集中管理a) 修改master上的/usr/local/hadoop/etc
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2023-07-12 11:40:30
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Hadoop之安装hdfs集群Hadoop之虚拟机创建与安装(1)Hadoop之集群创建与配置(2)Hadoop之linux服务器的基础软件环境配置(3)安装hadoop上传hadoop安装包到hdp-01解压hadoop-3.0.3.tar.gz删除doc文件夹--非必要修改配置文件远程拷贝hadoop安装目录到其他机器配置环境变量启动HDFS初始化namenode的元数据目录启动nameno
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2023-09-14 13:57:21
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版本：Hadoop2.7.7一、关于集群间数据同步集群间数据同步，可以从原集群推送数据到目标集群，此时会为会占用原集群 yarn 中的资源；集群间数据同步，也可以从目标集群发起作业，主动拉取原集群的数据，此时消耗的是目标集群的YARN资源；如果原集群是生产集群，一般在目标集群执行命令hadoop distcp来发起作业，通过拉的方式来同步数据，此时不会消耗原集群即生产集群的YARN资源；当原集群和
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2023-09-22 12:55:16
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── 分布式计算开源框架Hadoop入门实践 其实参看Hadoop官方文档已经能够很容易配置分布式框架运行环境了，不过这里既然写了就再多写一点，同时有一些细节需要注意的也说明一下，其实 也就是这些细节会让人摸索半天。Hadoop可以单机跑，也可以配置集群跑，单机跑就不需要多说了，只需要按照Demo的运行说明直接执行命令即可。这里 主要重点说一下集群配置运行的过程。 实验环
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2023-07-12 22:13:30
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第127讲：Hadoop集群管理之安全模式解析及动手实战学习笔记hadoop在启动时namenode会把fsimage加载进内存，同时和edits内容合并，以此建立整个文件系统的元数据的镜像（内存级别），所以客户端可以通过namenode访问文件系统的信息。完成后变成一个新的fsimage，这个过程是namenode自已完成的，同时会建立一个新的edits。这时namenode需要开始监听rpc和
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2023-08-03 20:35:40
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一，简单介绍HADOOP集群具体来说包含三个模块：HDFS集群，YARN集群（两者逻辑上分离，但物理上常在一起）和Mapreduce HDFS集群： 负责海量数据的存储，集群中的角色主要有 NameNode / DataNode YARN集群： 负责海量数据运算时的资源调度，集群中的角色主要有 ResourceManager /NodeManager Mapreduce： 它其实是一个分布式运算程
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2023-09-14 13:59:05
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文章目录一、安装准备工作二、安装1、修改主机名和hosts2.关闭防火墙3、安装包解压4.配置环境变量5、修改Hadoop配置6、同步slave1节点和slave2节点三、启动准备四、启动访问 一、安装准备工作1、虚拟机准备（centos7）master : 192.168.220.134
slave1 : 192.168.220.135
slave2 : 192.168.220.1362、安装
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2023-08-10 11:54:50
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