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
转载 2023-07-31 17:20:34
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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
转载 2023-07-04 09:54:43
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当运行中出现Container is running beyond physical memory这个问题出现主要是因为物理内存不足导致的,在执行mapreduce的时候,每个map和reduce都有自己分配到内存的最大值,当map函数需要的内存大于这个值就会报这个错误,解决方法:在mapreduc-site.xml配置里面设置mapreduce的内存分配大小<property>
转载 2023-06-27 22:57:49
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文章目录Hadoop生产调优之HDFS-核心参数1. NameNode 内存生产环境配置2. NameNode心跳并发配置3. 开启回收站配置 Hadoop生产调优之HDFS-核心参数1. NameNode 内存生产环境配置  如果每个文件块大概占用 150byte,以一台服务器 128G 内存为例,能存储多少文件块呢?   128 * 1024 * 1024 * 1024 / 150Byte
转载 2023-07-12 11:27:05
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下图是HDFS的架构:   从上图中可以知道,HDFS包含了NameNode、DataNode以及Client三个角色,当我们的HDFS没有配置HA的时候,那还有一个角色就是SecondaryNameNode,这四个角色都是基于JVM之上的Java进程。既然是Java进程,那我们肯定可以调整这四个角色使用的内存的大小。接下来我们就详细来看下怎么配置HDFS每个角色的内
转载 2023-06-30 17:29:22
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目录一、NameNode 内存生产配置二、NameNode 心跳并发配置三、开启回收站配置 一、NameNode 内存生产配置NameNode 内存计算每个文件块大概占用150 byte,一台服务器128 G内存为例,能存储多少文件块呢 ?Hadoop2.x系列,配置NameNode内存NameNode 内存默认 2000 m,如果服务器内存4G,NameNode 内存可以配置 3g。在 had
转载 2023-07-14 15:55:42
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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
转载 2023-07-12 15:15:29
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一、HDFS核心参数1.1 NameNode内存生产配置查看 NameNode 占用内存,查看 DataNode 占用内存jmap -heap PID 或者 jps -heap PIDNameNode 内存计算 每个文件块大概占用 150byte,一台服务器 128G 内存为例,能存储多少文件块呢? 1281281024*1024/150Byte≈9.1亿Hadoop2.x 系列, 配置 Na
转载 2023-07-03 20:01:50
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1. map过程产生大量对象导致内存溢出这种溢出的原因是在单个map中产生了大量的对象导致的。例如:rdd.map(x=>for(i <- 1 to 10000) yield i.toString),这个操作在rdd中,每个对象都产生了10000个对象,这肯定很容易产生内存溢出的问题。针对这种问题,在不增加内存的情况下,可以通过减少每个Task的大小,以便达到每个Task即使产生大量的
1.1 NameNode内存生产配置1)NameNode内存计算每个文件块大概占用 150byte,一台服务器 128G 内存为例,能存储多少文件块呢?128 * 1024 * 1024 * 1024 / 150Byte ≈ 9.1 亿 G MB KB Byte2)Hadoop2.x系列,配置NameNode内存NameNode 内存默认 2000m,如果服务器内存 4G,
       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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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
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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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
转载 2023-11-08 18:54:17
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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
转载 2023-09-14 13:04:31
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http://www.cnblogs.com/skyme/archive/2011/10/26/2223984.html
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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
转载 2023-07-14 16:32:24
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# 如何实现 HDFS 内存配置及管理 Hadoop 是一个强大的分布式计算框架,通常用于处理大数据集。在 Hadoop 生态系统中,合理配置内存是保障其性能的关键。本文将详细介绍如何在 Hadoop 中配置内存,涵盖整个流程并详细解释每一步操作。 ## 整体流程 下表展示了配置 Hadoop 内存的主要步骤: | 步骤 | 操作
原创 7月前
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一、resourcemanager,nodemanager,namenode,datanode1、内存(1)java默认1)最大内存没有配置的话根据java默认最大内存1.java最大内存-Xmx 的默认值为你当前机器最大内存的 1/42.java最小内存-Xms 的默认值为你当前机器最大内存的 1/64)(2)hadoop_env 文件配置namenode和datanode(注意在namenod
使用hadoop版本是DKH标准三节点发行版,DKHadoop版本的易用性比较好,环境部署要简单的多,参考此篇安装前请先下载DKHadoop版本,网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1-427Sh6lTLrLAPh6KMOYVg  提取码:vg2w  第一部分:准备工作1、大数据平台所需配置:(1) 系统:CentOS 6.5 64位(
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