Hadoop框架Hadoop框架概述Hadoop的优势Hadoop的组成HDFS架构YARN架构MapReduce架构 Hadoop框架概述什么是Hadoop？Hadoop是是由Apache基金会所开发的分布式系统的基础框架；主要解决海量数据的存储和分析计算问题，是大数据发展的起点，如今，Hadoop从广义上来说 通常指更广泛的概念–hadoop生态圈；Hadoop的优势Hadoop在处理大量的
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2023-08-03 14:32:14
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某hadoop集群的某个datanode节点主机有坏盘，但是没有配件及时更换，当几天后更换，启动datanode节点时，CM界面显示对应的XDYDAT10主机可用空间告警。如下图：检查该datanode空间使用情况：hdfs使用率86.88%，剩余空间976.62GB，但是主机单个磁盘空间大都100%。如下图：而且执行数据均衡时，显示“Thecluster is balanced”，程序退出。处理
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2023-12-07 10:36:52
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Every file, directory and block in HDFS is represented as an object in the namenode’s memory, each of which occupies 150 bytes, as a rule of thumb. So 10 million fi
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2024-04-11 12:30:29
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2.Hadoop与Spark之间的比较Hadoop框架的主要模块包括如下：Hadoop CommonHadoop分布式文件系统(HDFS)Hadoop YARNHadoop MapReduce虽然上述四个模块构成了Hadoop的核心，不过还有其他几个模块。这些模块包括：Ambari、Avro、Cassandra、Hive、 Pig、Oozie、Flume和Sqoop，它们进一步增强和扩展了Hado
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2023-07-12 13:14:56
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MP3文件格式
一．概述：
MP3文件是由帧(frame)构成的，帧是MP3文件最小的组成单位。MP3的全称应为MPEG1 Layer-3音频文件，MPEG(Moving Picture Experts Group)在汉语中译为活动图像专家组，特指活动影音压缩标准，MPEG音频文件是MPEG1标准中的声音部分，也叫MPEG音频层，它根据压缩质量和编码复杂程度
Data-Mining试题2011Alibaba数据分析师（实习）试题解析一、异常值是指什么？请列举1种识别连续型变量异常值的方法？异常值（Outlier） 是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。 Grubbs’ test（是以Frank E.Grubbs命名的），又叫maximumnormed residua
4.1 表单数据概述 如果你曾经使用过Web搜索引擎，或者浏览过在线书店、股票价格、机票信息，或许会留意到一些古怪的URL，比如“http://host/path?user=Marty+Hall&origin=bwi&dest=lax”。这个URL中位于问号后面的部分，即“user=Marty+Hall&origin=bwi&dest=lax”，就是表单数据，
# 国内最大的Hadoop集群
## 介绍
Hadoop是一个用于处理大规模数据集的分布式计算框架。国内最大的Hadoop集群是指拥有最多节点和最大规模的Hadoop集群系统。这样的集群通常由数千台服务器组成，用于存储和处理大规模的数据。
## Hadoop集群架构
Hadoop集群通常由以下几个组件组成：
1. NameNode：负责管理文件系统的命名空间和访问控制。
2. DataN
原创
2024-02-04 11:15:16
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# Python浮点数：能够处理的最大值限制
在程序开发中，数值的表示方式是重要的基础知识之一。在Python等编程语言中，浮点数的处理引起了许多开发者的关注，尤其是其最大值限制的问题。本文将探讨Python浮点数的特性、最大值限制以及如何有效地处理浮点数。
## 什么是浮点数？
浮点数（Floating Point Number）是一种用来表示实数的方式，它可以表示非常大的数和非常小的数。
简化流程input: 读取输入文件map： 文件切片，并切片数量执行MapTask任务shuffle：分区、排序, 并将任务结果写入分区中reduce：从分区中读取数据，每个分区分配一个ReduceTaskoutput：数据输出到文件系统MapTask工作机制并行度与决定机制一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定每一个split切片分配一个mapTask默认 切片大小=blocks
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2023-06-14 22:16:55
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入门简介： 本文是讨论 Hadoop 的系列中的第一篇。本文介绍 Hadoop 框架，包括 Hadoop 文件系统 (HDFS) 等基本元素和常用的节点类型。学习如何安装和配置单节点 Hadoop 集群，然后研究 MapReduce 应用程序。最后，学习使用核心 Web 界面监视和管理 Hadoop 的方法。尽管 Hadoop 是一些大型搜索引擎数据缩减功能的核心部分，但是它实际上是一个
Hadoop相关总结一、MapReduce主要的流程图如下：总结：1、map-reduce的四个关键阶段：file切分、map阶段、shuffle阶段、reduce阶段。2、hadoop帮我们做了大部分工作，我们只需自定义map和reduce阶段。3、可以通过自定义分区函数和合并函数控制map-reduce过程的细节。4、hdfs是Hadoop的分布式文件系统，MapReduce是依赖于hdfs上
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2023-07-06 19:14:41
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一、HDFS读流程
1、client跟namenode通信查询元数据，找到文件块block所在的datanode服务器
2、挑选一台datanode（就近原则，然后随机）服务器，请求建立socket流
3、datanode开始发送数据（从磁盘里面读取数据放入流，以packet为单位来做校验，大小为64k）
4、客户端以packet为单位接收，现在本地缓存，然后写入目标文件
二、HDFS写流程
1、
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2023-03-01 16:14:00
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一、序列化1 hadoop自定义了数据类型，在hadoop中，所有的key/value类型必须实现Writable接口。有两个方法，一个是write，一个是readFileds。分别用于读（反序列化操作）和写（序列化操作）。2 所有的key必须实现Comparable接口，在MapReduce过程中需要对key/value对进行反复的排序，默认情况下依据key进行排序，要实现compareTo()
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2024-05-10 23:54:42
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Hadoop相关概念Hadoop是什么？Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台,是Appach的一个用java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算.核心Hadoop框架中最核心设计就是：HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量数据的存储,MapReduce提供了对数据的计算.优点Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。
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2023-07-24 11:04:20
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1.hadoop是什么？ Hadoop是一个开源的框架，可编写和运行分布式应用，处理大规模数据，是专为离线和大规模数据分析而设计的，并不适合那种对几个记录随机读写的在线事务处理模式。Hadoop=HDFS（文件系统，数据存储技术相关）+ Mapreduce（数据处理），Hadoop的数据来源可以是任何形式，在处理半结构化和非结构化数据上与关系型数据库相比有更好的性能，具有更灵活的处理能力，不管任何
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2023-06-28 15:51:47
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将user表、group表、order表关；（类似于多表关联查询） 测试准备:首先同步时间，然后 开启hdfs集群，开启yarn集群；在本地"/home/hadoop/test/"目录创建user表、group表、order表的文件；user文件：group文件：order文件： 测试目标：得到3张表关联后的结果； 测试代码：一定要把握好输出键值的类型，否则有可能造成
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2024-02-24 17:35:55
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# MySQL Longblob 最大能存储多少数据
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你了解 MySQL 中的 `Longblob` 类型。`Longblob` 是 MySQL 中用来存储大量二进制数据的一种数据类型。在这篇文章中，我将向你介绍如何使用 `Longblob` 并告诉你它的最大存储限制。
## 流程图
首先，让我们通过一个流程图来了解整个过程：
```mermaid
原创
2024-07-19 04:52:12
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公司产品使用的hadoop集群的技术
我认为可以分为两种组件，一是大数据分析处理组件，二是资源调度和管理组件。1、大数据分析处理组件：hadoop集群如MapReduce, HDFS, Hive,Hbase, Pig, ZooKeeper等1)HDFS:分布式文件系统，适于大数据存储与数据处理2)MapReduce:Hadoop的编程框架，用map和re
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2024-04-17 12:16:13
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Hadoop学习笔记（一）什么是hadoophadoop的优点hadoop核心hadoop运行环境1. 操作系统2. java环境3. hadoop版本使用工具1. 远程连接2. 虚拟机 什么是hadoophadoop是一个能对大量数据进行处理的分布式计算平台，以一种可靠，高效，可伸缩的方式进行数据处理hadoop的优点高可靠性 ，它对可能出现的错误都进行了处理，因此数据会保存多个副本，保证了数
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2023-07-24 11:33:15
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