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
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2023-07-12 12:11:22
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map和reduce是hadoop的核心功能，hadoop正是通过多个map和reduce的并行运行来实现任务的分布式并行计算，从这个观点来看，如果将map和reduce的数量设置为1，那么用户的任务就没有并行执行，但是map和reduce的数量也不能过多，数量过多虽然可以提高任务并行度，但是太多的map和reduce也会导致整个hadoop框架因为过度的系统资源开销而使任务失败。所以用户在提交
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2023-09-01 08:20:07
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关于 Hadoop 扩大内存的描述
在大数据处理过程中，Hadoop 作业的性能受到内存管理的严重影响。尤其是在处理大规模数据集时，系统的内存不足可能会导致性能下降和任务失败。因此，合理地扩大 Hadoop 的内存配置是关键的一步。这篇文章将探讨如何解决 Hadoop 系统中的内存问题，包括适用场景分析、性能指标、特性拆解、实战对比、深度原理和生态扩展等，帮助读者全面理解和优化 Hadoop 内
作者（秦凯新）平时工作的总结和升华，通过从真实商业环境抽取案例进行总结和分享，并给出商业应用的调优建议和集群环境容量规划等内容，1 节点扩容配置/etc/hosts添加新节点的IP和主机名配置etc/
hadoop/slaves添加新节点的主机名配置hdfs-site.xml，设置节点平衡带宽设置（默认值1M，下面设置为10M）<property>
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2024-10-12 14:22:59
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目录1 需求2 HDFS参数调优（1）修改：hadoop-env.sh（2）修改hdfs-site.xml（3）修改core-site.xml（4）分发配置3 MapReduce参数调优（1）修改mapred-site.xml（2）分发配置4 Yarn参数调优（1）修改yarn-site.xml配置参数如下（2）分发配置5 执行程序（1）重启集群（2）执行WordCount程序（3）观察Yarn任
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2023-11-07 10:02:11
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1、map端join算法实现1.1、原理阐述适用于关联表中有小表的情形；可以将小表分发到所有的map节点，这样，map节点就可以在本地对自己所读到的大表数据进行join并输出最终结果，可以大大提高join操作的并发度，加快处理速度。1.2、实现示例先在mapper类中预先定义好小表，进行join。引入实际场景中的解决方案：一次加载数据库或者用distributedcache。public clas
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2024-02-02 07:22:58
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hadoop 基础：hadoop的核心是应该算是map/reduce和hdfs，相当于我们要处理一个大数据的任务（并且前提是我们只采用普通的PC服务器），那么完成这个任务我们至少做两件事情，一件是有一个环境能够存储这个大数据（即hdfs），另外一件就是有一个并发的环境处理这些大数据（即map/reduce）。• map/reduce计算模型：map/reduce理解为一个分布式计算框架，它由Job
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2023-09-22 13:26:27
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# Hadoop 中 Reduce JVM 内存的默认设置
在 Hadoop 的大数据处理框架中，MapReduce 是核心的计算模型。MapReduce 由两个主要阶段构成：Map 阶段和 Reduce 阶段。每个阶段的计算在 Java 虚拟机（JVM）中执行，因此内存管理对于处理大量数据至关重要。在本文中，我们将探讨 Hadoop 中 Reduce 阶段的 JVM 内存默认值，以及如何对其进
原创
2024-08-10 07:09:58
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map和reduce是hadoop的核心功能，hadoop正是通过多个map和reduce的并行运行来实现任务的分布式并行计算，从这个观点来看，如果将map和reduce的数量设置为1，那么用户的任务就没有并行执行，但是map和reduce的数量也不能过多，数量过多虽然可以提高任务并行度，但是太多的map和reduce也会导致整个hadoop框架因为过度的系统资源开销而使任务失败。所以用户在提交m
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2023-09-20 07:14:30
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map 把Job分割成map和reduce 合理地选择Job中 Tasks数的大小能显著的改善Hadoop执行的性能。增加task的个数会增加系统框架的开销，但同时也会增强负载均衡并降低任务失败的开销。一个极 端是1个map、1个reduce的情况，这样没有任务并行。另一个极端是1,000,000个map、1,000,000个reduce的情况，会由于 框架的开销过大而使得系统资源耗
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2023-07-25 00:28:50
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# 如何扩大MongoDB内存：新手指南
在现代应用程序中，MongoDB作为一种高性能、高可扩展性的NoSQL数据库，越来越受到开发者的欢迎。然而，随着数据量的增加，内存的使用需求也随之增长。那么，如何有效地扩大MongoDB的内存呢？本文将为您提供一个详细的流程以及每一步的具体操作。
## 步骤流程
以下是扩大MongoDB内存的步骤流程：
| 步骤 | 描述
# 扩大 Docker 内存的科普文章
Docker 是一个广泛使用的容器化平台，允许开发者和运维人员在相同的环境中构建、测试和部署应用。由于 Docker 使用的是操作系统层虚拟化，因此在资源配置上相对灵活。然而，有时我们会遇到内存不足的问题，这会导致容器运行不稳定或崩溃。
## 引言
在这篇文章中，我们将探讨如何扩大 Docker 容器的内存限制。我们将提供相关概念的介绍，并通过代码示例
原创
2024-08-16 06:52:25
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haoop的起源Hadoop是Apache软件基金会的顶级开源项目，是由原雅虎公司Doug Cutting根据Google发布的学术论文而创建的开源项目。Doug Cutting被称为Hadoop之父，他打造了目前在云计算和大数据领域里如日中天的Hadoop。 Hadoop的发音是[hædu:p]，Hadoop 这个名字不是一个缩写，而是一个虚构的名字。Doug Cutting解释Hadoop的
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2023-10-02 20:57:52
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. MapReduce基本编程模型和框架1.1 MapReduce抽象模型大数据计算的核心思想是：分而治之。如下图1所示。把大量的数据划分开来，分配给各个子任务来完成。再将结果合并到一起输出。 注：如果数据的耦合性很高，不能分离，那么这种并行计算就不适合了。图1：MapReduce抽象模型1.2 Hadoop的MapReduce的并行编程模型如下图2所示，Hadoop的MapReduce
酷派D539 APP2SD的方法最近入手了一台D539，看中的是它2500毫安的电池，和对双卡双待的支持，一向没有用过android智能机的我，在买之前也没有想太多其他的。到手之后，用了几天感觉还不错，比较稳定，虽然不是电容屏，但是也基本满足了我的需求，但是它有它的硬伤，就是本机自带的空间太小，装不了很多或者太大的应用。因为它用的是android2.1的系统，不支持APP2SD（2.2及以上的版本
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2023-08-16 18:30:12
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cpu数目 一个job会使用tasktracker的reduce任务槽数mapred.reduce.tasks = cpu数目>2?cpu数目*0.5:1 一个tasktracker最多同时运行reducer任务数量mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum
原创
2023-04-20 15:31:19
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最近一直太忙，都没时间写博客了。首先是平时需要带我的一个哥们，他底子比我稍弱，于是我便从mybatis、spring、springMVC、html、css、js、jquery一个一个的教他，在教的过程中笔者也发现了很多之前自己没有弄明白的问题，所以说想把一样东西学好并不容易。另外笔者也参与了公司的大数据项目，学会怎么写一个MR，以及hdfs、hbase、hive、impala、zookeeper的
关于大数据的处理，Hadoop并非唯一的选择，但是在一定程度上来说，是最适合一般企业的选择。这也是Hadoop成为现在主流选择的原因之一，而随着Hadoop在实时数据处理上的局限出现，Spark的呼声高了起来。Hadoop与Spark，成为了常常被拿来做比较的对象。 Hadoop作为主流运用的大数据处理系统，是有着坚实的基础的，Hadoop生态系统中在不断发展中也在不断完善，形成了完备的数据处理环
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2023-07-12 13:52:32
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## Redis扩大内存的流程
为了实现Redis的内存扩大，我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| --- | ---- |
| 1 | 创建新的Redis实例，用于内存扩容 |
| 2 | 将原有Redis实例中的数据转移到新的Redis实例中 |
| 3 | 将新的Redis实例设置为主实例 |
| 4 | 停止原有Redis实例 |
| 5 | 将新的Redis实例
原创
2023-10-03 13:10:40
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# Python扩大内存的实现方法
## 前言
在Python开发过程中，有时候会遇到需要扩大内存的情况。扩大内存可以提升程序的性能，特别是在处理大数据集或者复杂计算任务时。本文将介绍如何在Python中扩大内存的步骤和具体操作方法，帮助刚入行的开发者快速上手。
## 流程概述
为了更好地理解扩大内存的实现过程，我们可以将其分为以下几个步骤：
1. 确定当前Python进程的内存使用情况
2
原创
2023-12-06 17:29:35
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