cdh版本的hadoop在对数据安全上的处理采用了Kerberos+Sentry的结构。
kerberos主要负责平台用户的权限管理，sentry则负责数据的权限管理。
下面我们来依次了解一下：
Kerberos包含一个中心节点和若干从节点，所有节点的Kerberos认证信息都要与中心节点的规则配置文件/etc/krb5.conf保持
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2023-07-12 13:32:23
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# Hadoop NameNode 数量的探讨
Hadoop 是一个开源的大数据处理框架，它通过分布式计算的方式处理海量数据。Hadoop 的核心组件包括 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）和 MapReduce。HDFS 负责存储数据，而 NameNode 是 HDFS 的核心组件之一，主要负责管理文件系统的命名空间、维护文件与数据块之间的映射关系，以及处理客户端的请求。那么，Hadoo
使用目的传统的方式去数据的处理对于大量数据是非常低效的，因此，使用一种称为MapReduce的算法谷歌解决了这个问题。这个算法将任务分成小份，并将它们分配到多台计算机，并且从这些机器收集结果并综合，形成了结果数据集。传统：Hadoop：Hadoop的架构在其核心，Hadoop主要有两个层次，即：加工/计算层(MapReduce)，以及存储层(Hadoop分布式文件系统)。MapReduceMapR
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2023-09-20 17:23:49
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文章目录一、切片1. FileInputFormat的切片策略(默认)2. 从Job的配置中获取参数3. TextInputFormat判断文件是否可切4.片大小的计算5.片和块的关系二、常见的输入格式1. TextInputFormat2. NlineInputFormat3. KeyValueTextInputFormat4. ConbineTextInputFormat三、关键设置1.如何
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2023-07-12 12:19:02
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hadoop 基础：hadoop的核心是应该算是map/reduce和hdfs，相当于我们要处理一个大数据的任务（并且前提是我们只采用普通的PC服务器），那么完成这个任务我们至少做两件事情，一件是有一个环境能够存储这个大数据（即hdfs），另外一件就是有一个并发的环境处理这些大数据（即map/reduce）。• map/reduce计算模型：map/reduce理解为一个分布式计算框架，它由Job
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2023-09-22 13:26:27
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NameNode在内存中保存着整个文件系统的名字空间和文件数据块的地址映射(Blockmap)。如果NameNode宕机，那么整个集群就瘫痪了 整个HDFS可存储的文件数受限于NameNode的内存大小 这个关键的元数据结构设计得很紧凑，因而一个有4G内存的Namenode就足够支撑大量的文件和目录。一般情况下，单namenode集群的最大集群规模为4000台NameNode负责：文件元数据信
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2023-09-20 07:06:28
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关于大数据的处理，Hadoop并非唯一的选择，但是在一定程度上来说，是最适合一般企业的选择。这也是Hadoop成为现在主流选择的原因之一，而随着Hadoop在实时数据处理上的局限出现，Spark的呼声高了起来。Hadoop与Spark，成为了常常被拿来做比较的对象。 Hadoop作为主流运用的大数据处理系统，是有着坚实的基础的，Hadoop生态系统中在不断发展中也在不断完善，形成了完备的数据处理环
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2023-07-12 13:52:32
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MapReduce 性能优化对 MapReduce 作业进行性能调优，需要从 MapReduce 的原理出发。下面来重温一下 MapReduce 原理，并对各个阶段进行做相应优化。Map阶段读数据从HDFS读取数据读取数据产生多少个 Mapper？Mapper 数据过大的话，会产生大量的小文件，由于 Mapper 是基于虚拟机的，过多的 Mapper 创建和初始化及关闭虚拟机都会消耗大量的硬件资源
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2023-07-12 11:17:54
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补充：后期集群运行出现的异常 基于flink on yarn 提交任务flink run ....出现如下错误 yarn-env.sh文件的最后添加一行：export HADOOP_CLASSPATH=$HADOOP_CLASSPATH:$FLINK_HOME/lib/ 搭建环境：环境依赖的软件，均可百度找到。虚拟机的安装和JDK安装此处就不多说了，相信学习大数据的朋
# Hadoop中设置Map数量的详细指南
在大数据处理的生态系统中，Hadoop 是一个强大的工具。特别是在执行 MapReduce 作业时，合理设置 Map 的数量，可以显著提高作业的性能。本文将通过一个详细的流程图、类图以及代码示例，告诉你如何设置 Hadoop 中的 Map 数量。
## 步骤流程
| 步骤 | 操作 | 说明
原创
2024-10-05 03:46:54
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关于hadoop中的map过程，我的理解是每一个map系统会开启一个JVM进程来处理，map之间相互并行，map函数内串行。这样的想法是否正确？由于想在hadoop集群上算一个初始输入数据不多，但是计算很复杂的程序，希望通过mapreduce来达到并行计算的目的。可以通过job.setNumReduceTasks(0);语句设置reduce个数为0,只使用map来计算。但是设置map的个数时遇到了
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2023-07-12 11:18:31
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Hadoop调优策略一、调优策略 1.调节溢写缓冲区大小，减少Spill溢写次数，减少磁盘I/O次数 2.加入Combiner中间过程，在溢写缓冲区就会发生Combiner，好处是：比如——hello 1 hello 1一共占14个字节，Combiner 后，变为hello 2 。所以也能够间接减少Spill溢写次数，从而提高性能。 3.加入Combiner中间过程，在Merger过程
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2023-08-18 19:48:29
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map和reduce是hadoop的核心功能，hadoop正是通过多个map和reduce的并行运行来实现任务的分布式并行计算，从这个观点来看，如果将map和reduce的数量设置为1，那么用户的任务就没有并行执行，但是map和reduce的数量也不能过多，数量过多虽然可以提高任务并行度，但是太多的map和reduce也会导致整个hadoop框架因为过度的系统资源开销而使任务失败。所以用户在提交
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2023-09-01 08:20:07
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map和reduce是hadoop的核心功能，hadoop正是通过多个map和reduce的并行运行来实现任务的分布式并行计算，从这个观点来看，如果将map和reduce的数量设置为1，那么用户的任务就没有并行执行，但是map和reduce的数量也不能过多，数量过多虽然可以提高任务并行度，但是太多的map和reduce也会导致整个hadoop框架因为过度的系统资源开销而使任务失败。所以用户在提交m
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2023-09-20 07:14:30
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《Hadoop权威指南》第二章 关于MapReduce目录使用Hadoop来数据分析横向扩展注：《Hadoop权威指南》重点学习摘要笔记1. 使用Hadoop来数据分析例如，对气象数据集进行处理。1. map和reduce为了充分利用Hadoop提供的并行处理优势，需要将查询表示成MapReduce作业。MapReduce任务过程分成两个处理阶段：map阶段和reduce阶段。每个阶段都以键值对作
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2024-06-16 21:14:55
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一、收获1.这是假期的第七周，主要学习了学习hdfs的相关知识。HDFS采用了主从（Master/Slave）结构模型，一个HDFS集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成的。其中NameNode作为主服务器，管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问操作；集群中的DataNode管理存储的数据。NameNode存储文件的metadata，运行时所有数据都保存到内存，整个HDFS可
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2024-06-21 14:26:59
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1、主机规划 序号主机名IP地址角色1nn-1192.168.9.21NameNode、mr-jobhistory、zookeeper、JournalNode2nn-2192.168.9.22Secondary NameNode、JournalNode3dn-1192.168.9.23DataNode、JournalNode、zookeeper、ResourceManager、Nod
0、先说结论： 由于mapreduce中没有办法直接控制map数量，所以只能曲线救国，通过设置每个map中处理的数据量进行设置；reduce是可以直接设置的。 控制map和reduce的参数set mapred.max.split.size=256000000; -- 决定每个map处理的最大的文件大小，单位为B
set mapred.min.split.size.per.nod
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2023-07-24 11:06:39
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Mapper的数量在默认情况下不可直接控制干预，因为Mapper的数量由输入的大小和个数决定。在默认情况下，最终input占据了多少block，就应该启动多少个Mapper。Mapper的数量在默认情况下不可直接控制干预，因为Mapper的数量由输入的大小和个数决定。在默认情况下，最终input占据了多少block，就应该启动多少个Mapper。如果输入的文件数量巨大，但是每个文件的size都小于
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2024-04-18 19:15:28
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操作：MapReduce框架将文件分为多个splits，并为每个splits创建一个Mapper，所以Mappers的个数直接由splits的数目决定。而Reducers的数目可以通过job.setNumReduceTasks()函数设置1、Map任务的个数：理论值：1、Mapper数据过大的话，会产生大量的小文件,过多的Mapper创建和初始化都会消耗大量的硬件资源Mapper数太小，并发度过小
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2023-07-12 13:36:01
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