1【单选题】下面程序负责HDFS数据存储的是( ) A、NameNode B、Jobtracker C、Datanod eD、secondaryNameNode 正确答案: C2【单选题】Hadoop1.0默认的调度器策略是( ) A、先进先出调度器 B、计算能力调度器 C、公平调度器 D、优先级调度器 正确答案: A3【单选题】若不针对MapReduce编程模型中的key和value值进行特别设            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            经过了两天的休息与放松,精神饱满了吧?上星期我们学习了MapReduce的过程,了解了其基本过程,学会了如何在Ubuntu上搭建Hadoop环境,并测试了实例。今天我们来学些辅助性的东西,不然在测...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前言由于项目中,需要统计每个业务组使用的计算机资源,如cpu,内存,io读写,网络流量。所以需要阅读源码查看hadoop的默认counter。MapReduce Counter可以观察MapReduce job运行期的一些细节数据,Counter有"组group"的概念,用于表示逻辑上相同范围的所有数值。cpu 如何衡量mapreduce的任务的计算量呢,如果按照任务的运行时间,有些任务的大部分时            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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               0 计数器相当于开车中的仪表盘,用于提醒功能, 计数可以再map阶段,也可以在reduce阶段 1 写法代码: package count            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            1.通过enum自定义CounterpublicstaticnumLOG_PROCESSOR_COUNTER{BAD_RECORDS};2.在Mapper或者Reducer中操作Countercontext.getCounter(LOG_PROCESSOR_COUNTER.BAD_RECORDS).increment(1);3.在Job完成后可以进行最终统计结果的输出Jobjob=newJob(getConf(),"log-analysis");……Counterscounters=job.getCounters();CounterbadRecordsCounter=cou            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                这个是和抽奖器一起做的呵呵界面很难看。。。美工不是我强项呀~自娱自乐做着玩~            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            collections是Python内建的一个集合模块,其中提供了许多有用的集合类:namedtuple:只有属性的简易类deque:双向增删的ListChainMap:多个字典的链接Counter:计数器以及其他可以参考:10.8 模块:collections - ShineLe - 博客园 Counter作用:统计参数中各元素出现的次数。如果参数是list,统计结果为list中每个元            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             1.问题导读  DataNode的http服务的端口、ipc服务的端口分别是哪个?  NameNode的http服务的端口、ipc服务的端口分别是哪个?  journalnode的http服务的端口、ipc服务的端口分别是哪个?  ResourceManager的http服务端口是哪个?  NodeManager的http服务端口是哪个?  Master的http服务的端口、ipc服务的端口分别            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            需求
 公司里有两个部门,一个叫hive,一个叫pig,这两个部门都需要使用公司里的hadoop集群。于是问题来了,因为hadoop默认是FIFO调度的,谁先提交任务,谁先被处理,于是hive部门很担心pig这个部门提交一个耗时的任务,影响了hive的业务,hive希望可以和pig在高峰期时,平均使用整个集群的计算容量,互不影响。 思路
 hadoop的默认调度器是FIFO,但是也有计算容量调度            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            a=[1,2,3,3,3,3,3,5,6,7,7,7,8,8]Counter(a)Counter({1: 1, 2: 1, 3: 5, 5: 1, 6: 1, 7: 3, 8: 2})mostn=Counter(a).most_common(2)mostnOut[185]: [(3, 5), (7, 3)]mostn[0][0]Out[186]: 3mostn[0][1]Out[187]:            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-01-20 10:07:01
                            
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            构造一个空Counter import collections c = collections.Counter() c.update('abcdaab') print(c) # Counter({'a':3,'b':2, 'c':1,'d':1}) c.update({'a':1,'d':5}) p            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            counter for windowsprogram wCounter;{$APPTYPE CONSOLE}uses  SysUtils,  Inifiles;var  ini: TIniFile;  cnt: Integer;function CreateIniFile(): Boolean;var  f: TextFile;begin            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # Hadoop 默认密码
在使用 Hadoop 进行大规模数据处理时,安全性是一个非常重要的问题。Hadoop 集群中的各个节点需要进行认证和授权,以确保只有授权用户可以访问和操作数据。为了保证集群的安全性,Hadoop 提供了默认密码功能,管理员可以设置默认密码,并在用户首次登录时要求用户修改密码。这篇文章将介绍如何设置和管理 Hadoop 的默认密码。
## Hadoop 默认密码的设置            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # Hadoop 默认权限
## 介绍
Hadoop 是一个分布式计算框架,被广泛用于大数据处理和存储。在 Hadoop 中,权限控制是一个重要的问题,用于保护数据的安全性和完整性。本文将探讨 Hadoop 中的默认权限设置,并提供一些代码示例。
## Hadoop 权限模型
在 Hadoop 中,权限控制是通过 Access Control Lists (ACLs) 来实现的。ACLs            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            一、Counter是用来统计个数的下面是用传统方法统计个数,随机生成长度为20的字符串,用defaultdict初始化字典用Counter来统计在实例化的之后直接将待统计的可迭代对象传进去即可,注意是可迭代对象,下图是源码的一些使用方法__init__Counter有6个方法,下面咱们就讲讲这些方法的用法most_commomdef most_common(self, n=None):
    '            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录Partitioner分区默认Partitioner分区自定义Partitioner分区WritableComparable排序全排序分区排序辅助分组Combiner合并 Partitioner分区    按照不同的条件将结果输出到不同的分区,比如将结果按照手机归属地不同省份输出到不同的文件中。默认Partitioner分区  &n            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2012/04/17/2454590.html            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
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            # Hadoop默认口令
## 什么是Hadoop?
Hadoop是一个用于存储和处理大规模数据的开源软件框架。它基于Google的MapReduce计算模型和Google文件系统(GFS)的思想。Hadoop由Apache基金会开发和维护,目前已成为大数据领域最流行的解决方案之一。
## Hadoop中的安全问题
在使用Hadoop时,安全性是一个非常重要的问题。一般情况下,Hadoop            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # Hadoop默认密码
在使用Hadoop进行数据处理时,我们通常需要配置密码来保障数据的安全性。然而,很多人可能会忽略一个问题:Hadoop的默认密码。如果不及时更改默认密码,可能会给系统带来安全隐患。本文将介绍Hadoop默认密码的问题,并给出相应的解决方案。
## 问题描述
Hadoop的默认密码在安装过程中会自动生成,通常是一个简单的字符串。这意味着任何人都可以通过默认密码来访问H            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-04-19 03:52:26
                            
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