启动Hadoop 进入HADOOP_HOME目录。sh bin/start-all.sh 关闭Hadoop进入HADOOP_HOME目录。 执行sh bin/stop-all.sh1、查看指定目录下内容hadoop dfs –ls [文件目录]eg: hadoop dfs –ls /user/wangkai.pt2、打开某个已存在文件hadoop dfs –cat [file_path]eg:
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2023-05-30 15:03:02
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# 如何实现“Hadoop 效率”
## 简介
Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的分布式存储和计算。如何实现高效的 Hadoop 实践是每个开发者都应该掌握的技能之一。在本文中，我将向你介绍如何通过一系列步骤来提高 Hadoop 的效率，以便更好地处理大规模数据集。
## 整体流程
下面是实现“Hadoop 效率”的整体流程。我们将会分为五个步骤来进行讲解。
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原创
2023-09-06 06:16:09
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6.4.4 减小数据倾斜的性能损失数据倾斜是数据中的常见情况。数据中不可避免地会出现离群值（outlier），并导致数据倾斜。这些离群值会显著地拖慢MapReduce的执行。常见的数据倾斜有以下几类：数据频率倾斜——某一个区域的数据量要远远大于其他区域。数据大小倾斜——部分记录的大小远远大于平均值。在map端和reduce端都有可能发生数据倾斜。在map端的数据倾斜会让多样化的数据集的处
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2024-10-14 14:27:55
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一、HDFS 产生的背景Hadoop 的三大组成为：HDFS、YARN 和 Map Reduce，今天我们主要探讨 HDFS。 随着数据量的越来越大，在一个操作系统无法存放所有的数据，那么就需要将数据分派到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是 Hadoop 分布式文件管理系统，HDFS 是分布式文管理系统的一种。二、HDFS
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2023-07-24 10:25:03
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来自于某本大牛英文专著。翻译稿。 讲解在Hadoop中的性能调优。介绍如何诊断硬件的性能问题。（本节部分图存在对齐问题）
（要是文章哪里看不懂的，或者图片里面英文看不懂的，可以在文章后面留言，我会回复的。）
6.2.5 硬件性能问题尽管单独的硬件的MTTF（平均失效前时间）都数以年记，然而在集群中就完全不是这么一回事了。整个集群的MTTF就要小得多。这一
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2024-01-09 23:42:20
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1.什么是hadoop处理框架？Apache Hadoop是一种专用于批处理的处理框架。Hadoop是首个在开源社区获得极大关注的大数据框架。基于谷歌有关海量数据处理所发表的多篇论文与经验的Hadoop重新实现了相关算法和组件堆栈，让大规模批处理技术变得更易用。Hadoop 由 HDFS 、 MapReduce 、 HBase
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2023-09-20 10:25:09
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HDFS-HA集群配置 步骤1：创建ha文件夹，修改文件所有者所属组（前提杀死hdfs集群）sudo mkdir -p /opt/ha
sudo chown -R atguigu:atguigu /opt/ha步骤2：准备配置的hadoop集群cp /opt/module/hadoop-3.1.3 /opt/ha
rm -rf /data /logs步骤3：修改配置文件core-siet.xml&
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2023-11-12 09:24:34
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在进行大数据处理时，Hadoop的`getmerge`命令常被用来合并多个小文件为一个大文件。然而，根据操作的复杂性和文件的大小，`getmerge`的效率可能会受到影响。在本文中，我们将详细记录解决“hadoop getmerge效率慢”问题的过程，分为环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、服务验证以及迁移指南等部分。
## 环境预检
首先，确保我们有良好的基础环境。这包括硬件资源和软件依
1.大数据集群节点规划1.1 数据存储总量预估比如业务系统数据量每天增量 50T，保留周期为 30 天，那么 HDFS 存储 容量为 50T * 30 天 * 3 副本 * 2 倍（数据源+清晰加工） = 9000T = 8.79P 1.2 DataNode节点规模预估每个机器的磁盘是 4T * 10 = 40T, 每台机器的可用存储容量为 40T *&nb
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2023-07-13 16:42:39
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对于我们新手入门学习hadoop大数据存储的朋友来说，首先了解一下云计算和云计算技术是有必要的。下面先是介绍云计算和云计算技术的： 云计算，是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备，主要是基于互联网的相关服
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2024-05-19 16:05:26
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## CDH Hadoop 和 Apache Hadoop 效率对比
在大数据处理领域，Hadoop已经成为了一个非常流行的解决方案。在Hadoop生态系统中，CDH和Apache Hadoop是两个常见的版本。CDH是由Cloudera公司发布的Hadoop发行版，而Apache Hadoop是Apache软件基金会维护的开源项目。本文将对CDH Hadoop和Apache Hadoop的效率
原创
2024-05-25 05:15:43
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一、操作系统调优1、提高网络连接上限。以增加网络带宽的利用率，即修改内核net.core.somaxcon参数2、关闭swap交换分区。以免内存不足时，数据会溢写到磁盘，读取时再从磁盘读取，增加数据读取时间3、调整预读缓存区的大小。将数据预读，减少磁盘IO时间二、HDFS调优1、配置文件一：core-site.xml1>hadoop.tmp.dir：手动指定临时目录，针对多磁盘的集群环境特别
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2023-11-20 11:25:58
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# 创建目录
hadoop fs -mkdir /storage
# 递归创建目录
hadoop fs -mkdir /storage/johnny/data
# 将服务器上的文件上传到hdfs
hadoop fs -put file_path hdfs_path
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2023-05-30 12:14:38
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cp格式：hadoop dfs -cp URI [URI …] <dest>作用：将文件拷贝到目标路径中。如果<dest> 为目录的话，可以将多个文件拷贝到该目录下。示例：hadoop dfs -cp /user/hadoop/f ile1 /user/hadoop/f ile2hadoop dfs -cp /user/hadoop/f ile1 /user/hadoop
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2023-12-11 21:30:29
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命令大全概述所有的Hadoop命令均由bin/hadoop脚本引发。不指定参数运行hadoop脚本会打印所有命令的描述 用法：hadoop [--config confdir] [COMMAND] [GENERIC_OPTIONS] [COMMAND_OPTIONS]命令选项描述–config confdir覆盖缺省配置目录。缺省是${HADOOP_HOME}/confGENERIC_OPTION
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2023-08-07 21:55:23
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概述常规选项用户命令archivedistcpfsfsckfetchdtjarjobpipesqueueversionCLASSNAMEclasspath管理命令balancerdaemonlogdatanodedfsadminmradminjobtrackernamenodesecondarynamenodetasktracker 概述
所有的hadoop命令 由bin /
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2023-08-25 17:41:34
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在当今大数据时代，Hadoop 3 的计算效率成为了数据工程师和科学家们关注的焦点。由于Hadoop 3 带来的性能优化和新特性，相比于早期版本，其在处理大规模数据集时展现出显著的优势。然而，在实际应用中，如何有效地提升 Hadoop 3 的计算效率仍然是一个具有挑战性的问题。本文将通过版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展六个方面，深入探讨如何优化 Hadoop 3 的计算
Bigdata-CDH-Hadoop生态系统中的RPC性能瓶颈一、数据块汇报间隔时间二、Namenode优化三、RPC客户端优化 RPC 是远程过程调用 (Remote Procedure Call)，即远程调用其他虚拟机中运行的 java object。 而HDFS的运行建立在RPC上，NameNode的RPC queue time指标可以显示表达这个系统当前状态。 在大规模的集群中，RP
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2023-07-12 09:48:33
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Hadoop常用命令以及相关知识前言命令格式hdfs常用指令相关知识 前言今天我们就来分享学习一下hadoop的常用命令都有哪些以及它们的用法是怎样的！命令格式HDFS提供了Shell的操作接口文件操作命令与Linux相似格式为：hadoop fs -<命令> <目标> 如：hadoop fs -ls /userhdfs常用指令查看hdfs系统版本hdfs versi
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2023-09-19 06:40:52
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一、CPU多核和POISX Thread为了提高任务的计算处理能力，下面分别从硬件和软件层面研究新的计算处理能力在硬件设备上,CPU 技术不断发展,出现了SMP(对称多处理器)和 NUMA(非一致 性内存访问)两种高速处理的 CPU 结构 在软件层面出现了多进程和多线程编程。进程是内存资源管理单元,线程是任务调度单元总的来说，线程所占用的资源更少，运行一个线程所需要的资源包括寄存器，栈，
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2023-07-14 16:31:31
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