从官方的WordCount中不难看出，Hadoop在读取文本时的至少要有两种分割的功能。即可以将一篇文档按行切割分离，同时可以将一行中的文本依据空格切割出来。这样，类似与Java的I/O操作，只不过是以单词为单位向下迭代。每次迭代时读出一个单词并取出。 Text word = n
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2023-07-13 16:36:15
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《Hadoop权威指南》知识点整理5MapReduce部分MapReduce特性_计数器计数器是收集作业统计信息的有效手段之一，用于质量控制或应用级统计内置计数器分组：MapReduce任务计数器、文件系统计数器、FileInputFormat计数器、FileOutputFormat计数器、作业计数器任务计数器：采集任务的相关信息，每个作业的所有任务的结果会被聚集起来。任务计数器由其关联任务维护，
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2023-05-24 18:49:59
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APACHE HADOOP YARN – 概念和应用如前面所描述的, YARN 实质上是管理分布式app的系统。他由一个中心ResourceManager来管理集群所有的可用资源，每个节点有一个 NodeManager, 直接从ResourceManager来负责管理单节点的可用资源。 Resource Manager在YARN里, the ResourceManager 是一个主要的
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2023-09-02 20:34:12
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文档内容：
1：下载《hadoop权威指南》中的气象数据
2：对下载的气象数据归档整理并读取数据
3：对气象数据进行map reduce进行处理
文档内容： 1：下载《hadoop权威指南》中的气象数据 2：对下载的气象数据归档整理并读取数据 3：对气象数据进行map reduce进行处理关键词：《Hadoop权威指南
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2023-07-19 15:51:49
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第一章：就是介绍一下Hadoop的历史及发展过程。
第二章：MapReduce从一个统计气象学的例子，来引出MapReduce的写法，对比了一下新旧API的区别以及不同。新的API主要采用的是虚类而不是接口的方式来提供服务。讨论了数据流：Hadoop的存储，以及工作原理，还有Combiner函数的使用。最后，谈到了使用不同语言来实现mapreduce功能（Streaming， P
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2023-12-11 22:40:54
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系列目录：Hadoop实战（1）_阿里云搭建Hadoop2.x的伪分布式环境Hadoop实战（2）_虚拟机搭建Hadoop的全分布模式Hadoop实战（3）_虚拟机搭建CDH的全分布模式DataNode数据目录如果有多个挂载点，可以有多个DataNode数据目录。目前服务器硬件，标准小型机配置：32核、64G(128G)、64T(4T*16盘SAS盘)。通常为了提升磁盘吞吐量，每个盘单独挂载。/d
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2023-08-07 11:18:41
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《Hadoop权威指南》的10章和11章，基本都是讲集群的搭建、配置、目录结构等细节知识比较凌乱，在此将自己觉得重要的知识记录一下1. 为何不使用RAID？NameNode需要永久性储存文件元数据，可以使用RAID（磁盘阵列）做存储器但是DataNode不建议使用RAID做存储器，主要原因有三个：
原因一： HDFS的多副本已经能满足冗余需求，无需再使用RAID原因二： Hadoop的JBO
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2023-07-13 00:09:10
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《Hadoop权威指南》知识点整理2MapReduce部分MapReduce应用开发_配置一个Configuration类的实例代表配置属性极其取值的一个集合，属性由String类型来命名，而值的类型任意，Configuration从使用简单结构名值对(name-value)的XML文件中读取其属性值。后添加到资源文件的属性会覆盖之前定义的属性。<!-- 配置文件 configuratio
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2023-07-13 16:37:12
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本节书摘来异步社区《HBase权威指南》一书中的第1章，第1.5节，作者： 【美】Lars George 译者： 代志远 , 刘佳 , 蒋杰 责编： 杨海玲，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。1.5 HBase：Hadoop数据库看过BigTable的架构之后，我们可能会简单地认为HBase完全是Google的BigTable的开源实现。但是这个说法可能过于简单，因为两者之间还有
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2023-07-14 16:31:21
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下面这个就是yarn的高可用，ResourceManager可以有无数个 日记的管理方式发生了改变——单个namenode的模式，日记文件是直接写到namenode里面就可以了。现在要实现的是高可用的模式，高可用就需要两台namenode，而且管理模式是一样的，引入了两台那么日记文件就必须要实现共享与同步，既然要实现共享，一个是namenode之间点对点的连接，但是namenode的是高
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2023-07-13 16:38:12
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目录一、概述二、工作机制三、安装1、前提概述2、软件下载3、安装步骤四、Sqoop的基本命令基本操作示例五、Sqoop的数据导入1、从RDBMS导入到HDFS中2、把MySQL数据库中的表数据导入到Hive中3、把MySQL数据库中的表数据导入到hbase 正文回到顶部一、概述 sqoop 是 apache 旗下一款“Hadoop 和关系数据库服务器之间传送数据”的工具。 核心的功能
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2023-07-19 15:55:02
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# 实现“Hadoop权威指南5”教程步骤
作为一个经验丰富的开发者，我将会帮助你学习如何实现“Hadoop权威指南5”。这本书是学习Hadoop的经典教程，对于初学者来说非常有帮助。下面是实现这个任务的具体步骤：
## 步骤表格
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 下载Hadoop权威指南5的源代码 |
| 步骤二 | 设置Hadoop集群 |
| 步骤
原创
2024-06-29 04:39:33
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Hadoop是一个开源的分布式计算框架，被广泛应用于大数据处理领域。作为一个分布式系统，Hadoop可以在成百上千台服务器上同时运行，处理海量的数据。本文将介绍如何下载和安装Hadoop，并提供一些常用的代码示例。
## Hadoop的下载与安装
要下载Hadoop，我们可以从官方网站上获取最新的安装包。以下是下载和安装Hadoop的步骤：
### 步骤一：下载Hadoop
我们可以在Ha
原创
2024-01-28 03:15:15
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# Hadoop 权威指南与应用
Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，能够处理大量的结构化和非结构化数据。它广泛用于大数据分析，并由许多企业和机构使用来构建数据处理和存储系统。在本文中，我们将深入探讨 Hadoop 的基本组成部分、安装步骤以及代码示例，帮助读者更好地理解这个强大的工具。
## 什么是 Hadoop？
Hadoop 是 Apache 软件基金会开发的一个框架，它允许分布
# Hadoop YARN 权威指南
Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop生态系统中的资源管理框架，用于协调和管理集群中的资源。在这篇文章中，我们将介绍Hadoop YARN的基本概念和用法，以及如何在实际项目中使用它。
## 什么是Hadoop YARN?
Hadoop YARN是Hadoop 2.x版本引入的资源管理框架，
原创
2024-04-04 05:19:03
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# Hadoop权威指南解读：大数据处理的先锋
随着大数据时代的到来，传统的数据处理方式逐渐无法满足海量数据的存储和计算需求。Hadoop作为一种开源的分布式计算框架，凭借其高效、可扩展和易用性，成为了处理大数据的首选工具。本文将基于《Hadoop权威指南》这本书，对Hadoop的核心概念进行解读，并结合代码示例，帮助读者更好地理解Hadoop的强大之处。
## Hadoop的基本架构
Ha
原创
2024-08-10 07:10:26
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3) Scheduling in YARN a) In an ideal world, the requests that a YARN application makes would be granted immediately. In the real world, however, resources are limited, and on a busy cluster, an appli
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2023-07-24 14:08:56
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《Hadoop权威指南》读书笔记Day1第一章1、MapReduce适合一次写入、多次读取数据的应用，关系型数据库则更适合持续更新的数据集。2、MapReduce是一种线性的可伸缩编程模型。3、高性能计算HPC和网格计算比较适合用于计算密集型的作业，但如果几点需要访问的数据量更庞大，很多节点就会因为网络带宽的瓶颈问题不得不闲下等数据。（HPC和网格计算的数据存储与SAN中，数据存储比较集中，数据访
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2023-09-14 16:07:38
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1.概述 为什么这份文档里面我们要安装这么多集群呢？我这里大至说一下原因，TIDB4.0我们主要是用于存储大量数据用的，也就是永久化存储，而Spark是面向内存的。这使得Spark能够为多个不同数据源的数据提供近乎实时的处理计算性能，适用于需要多次操作特定数据集的应用场景。进行我们想要的离线计算，然后生成报表再回写到TIDB之中。2.安装TIDB生成环境硬件要求 组件CPU内
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2024-01-16 18:06:21
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带有 MapReduce 的 Apache Hadoop 是分布式数据处理的骨干力量。借助其独特的横向扩展物理集群架构和由 Google 最初开发的精细处理框架，Hadoop 在大数据处理的全新领域迎来了爆炸式增长。Hadoop 还开发了一个丰富多样的应用程序生态系统，包括 Apache Pig（一种强大的脚本语言）和 Apache Hive（一个具有类似 SQL 界面的数据仓库解决方案）。 不
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2024-06-18 08:40:38
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