Hadoop框架详解Hadoop项目主要包括以下四个模块◆ Hadoop Common: 为其他Hadoop模块提供基础设施 ◆ Hadoop HDFS: 一个高可靠、高吞吐量的分布式文件系统 ◆ Hadoop MapReduce: 一个分布式的离线并行计算框架 ◆ Hadoop YARN: 一个新的MapRedu
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2023-09-14 13:04:31
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0、内容 1、hadoop中的RPC框架封装思想 2、Hadoop RPC 实现方法 3、服务调用动态转发和负载均衡的实现思考 4、协议代码： 5、服务端代码： 6、客户端代码：
原创
2021-07-22 16:58:26
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一、概述1.1、Hadoop是什么？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由HDFS、MapReduce、HBase、Hive和ZooKeeper等成员组成，其中最基础最重要的两种组成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 Dist
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2023-07-31 17:20:34
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Hadoop基础介绍一、总体介绍二、HDFS架构三、MapReduce结构四、YARN架构 一、总体介绍1、定义： 是一个开源的、可靠的、可扩展的分布式计算框架。2、用途： （1）数据仓库 （2）PB级别数据的存储与处理。3、核心组件 （1）HDFS：解决分布式存储，包括数据切分和多副本两部分。 （2）Map Reduce：解决分布式计算，Map：分，Reduce：合。既是分布式框架，又是编程模
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2023-07-12 15:15:29
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Hadoop框架的认识以及基础命令的认识Hadoop的学习笔记大数据的特点：大量、高速、多样化概述：Hadoop是一个适合海量数据的分布式存储和分布式计算的平台。Hadoop框架三大组件支持：Hadoop是一个统称，目前hadoop主要包含三大组件：（1）HDFS：是一个分布式存储框架，适合海量数据的存储（2）mapreduce：是一个分布式计算框架，适合海量数据的计算（3）yarn：是一个资源调
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2023-07-04 09:54:43
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介绍完org.apache.hadoop.io 以后，我们开始来分析org.apache.hadoop.rpc。RPC 采用客户机/服务器模式。请求程序就是一个客户机，而服务提供程序就是一个服务器。当我们讨论HDFS 的，通信可能发生在： Client-NameNode 之间，其中NameNode 是服务器 Client-DataNode 之间，其中DataNode 是服务器 DataNode-N
原创
2015-05-11 17:10:14
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1. 在Hadoop1.0版本中，Hadoop是有许多缺点的。比如，迭代计算效率低下，因为每一次map和reduce前，会读取hdfs中的数据，然后本次执行完毕后，会把数据存储到hdfs中，反复读取hdfs中的数据，降低了迭代计算的效率。所以在Hadoop2.0后，就有了spark，它是基于内存的分 ...
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2021-08-11 17:55:00
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http://www.cnblogs.com/skyme/archive/2011/10/26/2223984.html
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精选
2016-07-27 16:17:05
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第三章 大数据处理框架Hadoop3.1 概述3.1.1 Hadoop简介Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台，为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。Hadoop 是基于Java语言开发的，具有很好的跨平台特性，并且可以部署在廉价的计算机集群中。Hadoop 的核心是分布式文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapR
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2023-11-08 18:54:17
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Hadoop框架中，有很多优秀的工具，帮助我们解决工作中的问题。Hadoop的位置从上图可以看出，越往右，实时性越高，越往上，涉及到算法等越多。越往上，越往右就越火…… Hadoop框架中一些简介 HDFSHDFS，（Hadoop Distributed File System） hadoop分布式文件系统。在Google开源有关DFS的论文后，由一位大牛开发而成。HDFS的建
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2023-07-14 16:32:24
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OK~从今天开始，我们就开始我们的破茧成蝶——大数据篇系列的博客编写，今天是第一篇，开篇为《Hadoop框架介绍》，Hadoop系列将会收录在《破茧成蝶——大数据篇》专栏中。下面，大家就跟我一起踏上破茧成蝶的旅途吧！目录一、 Hadoop是什么二、Hadoop的三大发行版本2.1 Apache Hadoop2.2 Cloudera Hadoop
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2023-08-25 10:51:53
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一、大数据框架二、hadoop核心组件Hadoop集群具体来说包含两个集群：HDFS集群和YARN集群，两者逻辑上分离，但物理上常在一起。（1）HDFS集群：负责海量数据的存储。（2）YARN集群：负责海量数据运算时的资源调度。（3）MapReduce：在分布式计算框架上的可自定义设计框架，使用只需要定义其功能，而不用取考虑分布式并行计算的细节。（1）HDFS集群HDFS简化了文件的一致性模型，通
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2023-09-01 08:07:15
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报名了阿里中间件性能大赛，我来说是一个全新的挑战。一切从空白学起，比赛的过程也是学习的过程 是的。想让自己学好。给自己报一个比赛吧~ 就像当初学围棋，也是报了围棋比赛，为了不至于输的太慘。一个星期里学了好多东西 第二天 Hadoop源代码-1 小雨 天真的以为学了Java回调机制后就能够把原来的RP
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2017-08-12 21:23:00
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一、前提和设计目标1、硬件错误是常态，而非异常情况，HDFS可能是有成百上千的server组成，任何一个组件都有可能一直失效，因此错误检测和快速、自动的恢复是HDFS的核心架构目标。3、HDFS以支持大数据集合为目标，一个存储在上面的典型文件大小一般都在千兆至T字节，一个单一HDFS实例应该能支撑数以千万计的文件。5、移动计算的代价比之移动数据的代价低。一个应用请求的计算，离它操作的数据越近就越高
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2023-07-12 15:14:00
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前言这是本人第一次写博客，技术不够，不敢妄谈一些太过前沿的技术的东西，想简单写写自己学过的东西，就当温故而知新了。本篇便以hadoop框架为主题来写点东西。众所周知，hadoop框架出现已久，hadoop主要由三个部分组成：hdfs、yarn、mapreduce。 诚然，作为早期的分布式开源框架，MapReduce实际应用能力和现在的spark、storm、flink相比有点捉襟见肘，但依旧可以拿
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2023-08-16 23:52:00
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大数据框架保姆级安装教程——hadoop一、Hadoop介绍Hadoop从2.x开始，就开始分化了。逐渐演变成：HDFS、YARN、MapReduce三大应用模块，这三个应用模块分别的能力和作用是：1、HDFS：分布式文件系统，用来解决海量大文件的存储问题2、MapReduce：一套通用的用来解决海量大文件计算的编程模型API3、YARN：资源调度/管理系统其中需要注意的是：这三者之间的关系。彼此
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2023-09-20 10:48:15
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学习大数据技术，就不可能避开hadoop，因为hadoop框架是分布式系统的基础。Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问
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2023-07-20 20:12:27
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Hadoop是一个适合海量数据分布式存储和计算的一个平台。目前主要由三大组件组成： HDFS 、mapreduce、Yarn。HDFS：是一个分布式存储框架，适合海量数据的存储mapreduce ： 是一个分布式计算框架。适合海量数据的计算Yarn：是一个资源调度平台，负责给计算框架分配资源1.HDFS主从结构，由namenode和datanode组成。其中namenode最多可以有两个，但同时只
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2023-07-12 11:19:14
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1,Hadoop 采用HDFS作为分布文件存储，有效的解决了分布式平台下文件分割问题；Hadoop 是离线计算，基于磁盘，每次运算之后的结果需要存储在HDFS里面，下次再用的话，还需要读出来进行一次计算，磁盘IO开销比较大。底层基于HDFS存储文件系统。适用于离线数据处理和不需要多次迭代计算的场景,并且Hadoop只有Map和Reduce两种接口，相对于Spark来说太少了。Mapreduce算法
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2023-08-16 23:52:08
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Hadoop框架入门学习Hadoop概述什么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（ Distributed File System），其中一个组件是HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-
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2024-07-26 12:48:24
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