Hadoop所需环境配置操作系统：Ubuntu1604-64位 Hadoop版本：Apache hadoop 2.6.1配置集群hostnameHadoop集群由一个master节点和一个slave节点组成：hostnameIP进程hadoop-master10.111.131.65NameNode and JobTrackerhadoop-slave10.111.131.67DataNode
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2024-04-10 21:18:18
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首先，说下文章的结构图。本次实验，完成的事情全部包括在这张 xmind 图中了。环境搭建篇1 CentOS 的虚拟化安装成功安装 Hadoop，第一要务是正确安装 Linux 操作系统。本次安装，选择 CentOS. CentOS 有很多版本，选择哪个，需根据 Hadoop 版本来判定。我在写这篇文章时，查询过 Hadoop 官方文档，当前它最新版本是 Hadoop 3.2.2. 安装指南中，着重
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2024-06-19 10:32:22
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Hadoop3 HA高可用集群搭建Hadoop3高可用（HA:High Available）测试集群搭建。NameNode是整个Hadoop集群的大脑。HDFS 在非 HA 模式的集群下，NameNode 和 DataNode 是一个主从的架构。在这样的主从架构之下只有一台 NameNode。一台 NameNode 的好处是无需因为元数据的同步而考虑数据的一致性问题。但这种模式下一旦NameNod
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2023-07-24 10:42:41
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HDFS作为一种新兴的并行文件系统，和现有的分布式文件系统相似，他们都是运行在普通硬件之上的分布式文件系统，然而HDFS与其他分布式文件系统也存在着一些差别。如HDFS具有高容错性，可以部署在低成本的硬件之上，同时放松了对POSIX的需求，使其可以以流的形式访问文件数据，非常适合大数据集的应用程序。分析研究HDFS与其他并行文件系统的相同点和不同点，能够深入了解HDFS系统的应用场景和设计理念。&
# Hadoop 对接 S3 的科普文章
随着云计算技术的日益普及，越来越多的数据存储方案也应运而生。Amazon S3（Simple Storage Service）是一种可以存储和检索任意量数据的云存储服务，而 Hadoop 则是一个流行的开源大数据处理框架。将 Hadoop 与 S3 对接，可以实现高效的数据存储和分析。本文将介绍如何将 Hadoop 与 S3 集成，并提供相关的代码示例。
数据倾斜调优调优概述有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证Spark作业的性能。数据倾斜发生时的现象绝大多数task执行得都非常快，但个别task执行极慢。比如，总共有1000个task，997个task都在1分钟之内执行完了，但是剩余两三个task却要一两个小时
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2024-09-10 12:01:05
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一、部署规划1、部署环境主机名IP地址版本备注yun1192.168.43.14Hadoop 3.1.3主节点yun2192.168.43.254Hadoop 3.1.3数据节点yun3192.168.43.180Hadoop 3.1.3数据节点2、创建hadoop用户三台主机节点都新增一个Hadoop用户创建新用户：sudo useradd -m hadoop -s /bin/bash设置密码：
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2023-10-28 11:26:35
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HBase 是作为 Apache 软件基金会 Hadoop 项目的一部分开发的开源、非关系、分布式数据库，为 Hadoop 生态系统提供非关系数据库功能。Amazon EMR 从4.6.0版本开始，就提供了 HBase。Amazon EMR 从5.2.0版本开始，就支持把 HBase 根目录和元数据直接存储到 Amazon S3, 这样就实现了HBase 的存算分离，使得数据变成了高可用。我们可以
是访问 Amazon S3 的不同文件系统实现方式。在 Hadoop 和大数据处理领域，
背景：Hadoop集群 是部署在腾讯云，需要把云服务器的 防火墙关闭，且外网端口都放开 使用Hadoop中 fileSystem.moveFromLocalFile(new Path(“file:///Users/Documents/b.txt”),new Path("/"));
讲本地文件上传到集群，报错：org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(java.i
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2024-04-19 17:40:20
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在嵌入式开发中使用NFS 挂在根文件系统进行应用程序和驱动的调试是必备技能，在程序调试ok后可以从NFS文件系统切换InitRamFs(基于内存)、yaffs(基于NAND FLASH)、jiffs(基于NOR FLASH) 等进行程序的批量烧写。首先我们先配置PC端(ubuntu)1. 安装NFS 服务器（以ubuntu为例）sudo apt-get install nfs-kernel-ser
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2024-03-28 12:33:31
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指标FastDFS NFS 集中存储设备如NetApp、NAS线性扩容性 高 差 差文件高并发访问性能高差 一般文件访问方式专有APIPOSIX 支持POSIX硬件成本较低中等高相同内容文件只保存一份 支持 不支持 不支持分布式存储与传统的SAN、NAS相比，优势如下：1、性
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2024-07-04 07:14:02
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Table of Contents一.概述二.接口协议概述三.接口协议详情■ 3.1.ClientProtocol3.1.1读数据相关方法3.1.2. 写／ 追加写数据相关方法3.1.3. 命名空间管理& 系统问题与管理操作3.1.4. 快照相关操作3.1.4. 缓存相关■ 3.2. ClientDatanodeProtocol■3.5. DataTransferProtocol
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2023-07-28 19:46:45
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# Java对接S3存储服务
Amazon S3（Simple Storage Service）是由亚马逊提供的一种对象存储服务，用户可以在云端存储和检索数据。在Java应用程序中，我们可以通过AWS SDK来对接S3服务，实现文件的上传、下载、删除等操作。
## 什么是AWS SDK
AWS SDK是Amazon Web Services官方提供的软件开发工具包，用于简化开发者与AWS云服
原创
2024-05-03 06:27:12
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Hadoop目录Hadoop3.3.1完全分布式部署(一)1、HDFS一、安装1、基础安装1.1、配置JDK-181.2、下载并解压hadoop安装包本地运行模式测试 eg:2、完全分布式运行模式1、概要：2、编写集群分发脚本，把1~4步安装的同步到其他服务器：2.1、创建脚本`vim /var/opt/hadoopSoftware/hadoopScript/bin/xsync`，添加执行权限2
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2023-09-16 19:56:34
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# Hadoop与S3的集成介绍
## 概述
在大数据领域，Hadoop是一个被广泛采用的开源框架，用于存储和处理大规模数据集。S3（Simple Storage Service）是亚马逊Web服务（Amazon Web Services，AWS）提供的一种对象存储服务。本文将介绍如何在Hadoop中集成S3，以及如何使用Hadoop操作S3中的数据。
## Hadoop与S3的集成
Ha
原创
2023-10-10 04:02:27
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此页面作为如何使用网络服务的DNS集成功能的指南。 描述的功能从两个角度涵盖DNS： 网络服务提供的内部DNS功能及其与Compute服务的交互。 将计算服务和网络服务与外部DNSaaS（DNS即服务）集成。用户可以使用与端口，网络和浮动IP相关联的两个属性来控制网络服务在DNS方面的行为。 下表显示了每个资源可用的属性：资源dns_namedns_domainPortsyesnoNetwor
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2024-07-17 21:33:22
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# Hadoop 3 配置 S3 存储的步骤详解
在大数据处理领域，Hadoop 是一个非常流行的开源框架，广泛用于海量数据存储与处理。而 Amazon S3（Simple Storage Service）是一个备受欢迎的云存储服务，它提供了高可用性和持久性。将 Hadoop 与 S3 配合使用，能够极大提高数据处理的灵活性与可扩展性。本文将详细介绍如何在 Hadoop 3 中配置 S3 存储，
原创
2024-09-27 06:54:42
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任务详情：搭建HA的Hadoop集群并验证，3节点(1主2从)，理解HA/Federation,并截图记录搭建过程阅读Google三大论文，并总结Hadoop的作用（解决了什么问题）/运行模式/基础组件及架构学会阅读HDFS源码，并自己阅读一段HDFS的源码(推荐HDFS上传/下载过程)Hadoop中各个组件的通信方式，RPC/Http等学会写WordCount（Java/Python-Hadoo
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2023-09-07 21:49:55
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一、大数据集面试题1.Hadoop的shuffle过程(1).Map端的shuffle Map端会处理输入数据并产生中间结果，这个中间结果会写到本地磁盘，而不是HDFS。每个Map的输出会先写到内存缓冲区中，当写入的数据达到设定的阈值时，系统将会启动一个线程将缓冲区的数据写到磁盘，这个过程叫做spill。 在spill写入之前，会先进行二次排序，首先根据数据所属的partition进行排序
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2023-07-24 10:21:06
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