1.调用客户端对象Distributed FileSystem的create方法2.Distributed FileSystem会向NameNode发起一个RPC连接，请求创建一个文件，NameNode会通过一系列的检查，判断要创建的文件是否存在以及客户端是否有创建该文件的权限。 若要创建的文件不存在，以及客户端存在创建该文件的权限。NameNode会创建该文件，实质上是向edits log文件中
标签（空格分隔）： 大数据 从头开始系列 1MapReduce的一生1FileBlock2InputFormat3 RecordReader4 MapperKeyInValueInKeyOutValueOut5 ReducerkeyInIteratorValueInkeyOutValueOut6 RecordWriter7 OutputFormat2总结 1、MapReduce的一生本篇文章是根据
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2023-07-21 14:51:15
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文章目录一、HDFS写数据流程1. 剖析文件写入2. 网络拓扑-节点距离计算3. 机架感知（副本存储节点选择）二、HDFS读数据流程 前言：在《Hadoop系列》的第一篇博文里，就已经提到了 【hadoop】（一）分布式文件系统 HDFS，但作为面试中经常遇到的数据流的问题，特地拎出来专门写一篇文章，详细解读 HDFS 数据流的知识点，帮助小伙伴们跳出面试中的那些大坑。 一、HDFS写数据流程
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2023-09-20 10:37:59
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MapReduce是一种可用于数据处理的编程模型。Hadoop可以运行各种语言版本的MapReduce程序。MapReduce程序本质上是并行运行的，因此可以将大规模的数据分析任务分发给任何一个拥有足够多机器的数据中心。MapReduce的优势在于处理大规模的数据集。 &nb
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2023-08-18 19:42:53
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从网上搜到的一篇hadoop的编程实例，对于初学者真是帮助太大了，看过以后对MapReduce编程基本有了大概的了解。看了以后受益匪浅啊，赶紧保存起来。 1、数据去重 "数据去重"主要是为了掌握和利用并行化思想来对数据进行有意义的筛选。统计大数据集上的数据种类个数、从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重。下面就进入这个实例的MapReduce程序设计。1
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2024-03-13 17:52:49
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Hadoop---HDFS HDFS 性能详解 HDFS 天生是为大规模数据存储与计算服务的，而对大规模数据的处理目前还有没比较稳妥的解决方案。 HDFS 将将要存储的大文件进行分割，分割到既定的存储块(Block)中进行了存储，并通过本地设定的任务节点进行预处理，从而解决对大文件存储与计算的需求。在实际工作中，除了某些尺寸较大的文件要求进行存储及计算
文章目录1.storm集群架构2.storm编程模型Topologies（拓扑）Streams（流）SpoutsBoltsStream groupingsTasksWorkers3.storm入门实例集群安装项目创建定义WordReaderSpout定义WordSplitBolt定义WordCountBolt定义main本地集群运行生产集群运行4.storm其他应用场景 1.storm集群架构A
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2024-02-29 12:33:57
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随着这些年全世界数据的几何式增长，数据的存储和运算都将成为世界级的难题。之前小鸟给大家介绍过一些分布式文件系统，解决的是大数据存储的问题，今天小鸟给大家介绍一些分布式计算框架：Hadoop框架提起大数据，第一个想起的肯定是Hadoop，因为Hadoop是目前世界上应用最广泛的大数据工具，他凭借极高的容错率和极低的硬件价格，在大数据市场上风生水起。Hadoop还是第一个在开源社区上引发高度关注的批处
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2024-01-23 22:51:14
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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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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.假设有Hadoop系统中有DataNode节点1、2、3，且DataNode节点1、2、3上有Block1，Client请求上传文件file1至Hadoop系统，请说明Hadoop写操作排序(1) Client通过Distributed FileSystem模块向NameNode请求上传文件file1，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在(2) NameNode返回是否可以上
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2023-09-06 10:05:29
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一、什么是hadoopHadoop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框架透明地为应用提供可靠性和数据移动。它实现了名为MapReduce的编程范式：应用程序被分割成许多小部分，而每个部分都能在集群中的任意节点上执行或重新执行。此外，Hadoop还提供了分布式文件系统，用以存储所有计算节点的数据，这为整个集群带来了非常高的带宽。M
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2023-07-24 10:54:10
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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 MapReduce 虽然已经可以满足大数据的应用场景。但人们在 Spark 出现之后，才开始对 MapReduce 不满。原来大数据计算速度可以快这么多，编程也可以更简单。而且 Spark 支持 Yarn 和 HDFS，公司迁移到 Spark 上的成本很小，于是很快，越来越多的公司用 Spark 代替 MapReduce。Spark编程模型Spark 和 MapReduce 相比，有
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2023-12-10 21:31:21
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任何程序只要可以从标准输入流中读取数据并且可以写入数据到标准输出流就可以通过hadoop流使用其他语言编写mapreduce程序的map函数和reduce函数。map的输出作为reduce的输入。####使用shell的hadoop流测试：1 本地新建的input目录中创建3个文件：ashin@linux:~/test/hadoop/input$ echo "ashin hello blog ha
原创
2013-05-15 16:44:53
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2.2MapReduce编程模型简介Hadoop系统支持MapReduce编程模型，这个编程模型由谷歌公司发明，该模型可以利用由大量商用服务器构成的大规模集群来解决处理千兆级数据量的问题。MapReduce模型有两个彼此独立的步骤，这两个步骤都是可以配置并需要用户在程序中自定义：Map：数据初始读取和转换步骤，在这个步骤中，每个独立的输入数据记录都进行并行处理。Reduce：一个数据整合或者加和的
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2023-08-26 14:21:48
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Hadoop是一个实现了MapReduce计算模型的开源分布式并行编程框架，借助于Hadoop,程序员可以轻松地编写分布式并行程序，将其运行于计算机集群上，完成海量数据的计算。 Hadoop 简介： 包含一个分布式文件系统HDFS(Hadoop Distributed File System)。 基于Hadoop
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2024-05-23 15:19:05
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Hadoop简介1. hadoop作为一个数据处理框架，由于大数据量的传输很耗时，hadoop采用的机制为将代码发送到集群环境中去，因为集群中有数据和计算（运行）环境，即代码向集群迁移2. SQL处理结构化数据，hadoop针对文本这类非结构化数据；SQL数据库向上扩展（增加单台机性能）时成本高，hadoop向外扩展（增加多台一般商用机） hadoop用键/值对（MapRe
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2024-05-16 20:55:08
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Flink流计算学习 一一、flink是什么？二、使用步骤1.安装hadoop2.配置文件3.创建测试文件4.实现代码导入依赖创建文件实现代码三、结语 一、flink是什么？Flink是一个面向数据流处理和批量数据处理的可分布式的开源计算框架，能够支持流处理和批处理两种应用类型。由于流处理和批处理所提供的SLA(服务等级协议)是完全不相同， 流处理一般需要支持低延迟、Exactly-once保证
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2023-07-12 13:43:34
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