分布式系统的一个优势就是动态可伸缩性，如果增删节点需要重启那肯定是不行的。后来研究了一下，发现的确是不需要重启的。以spark和hadoop为例：不用重启集群，直接在新增的节点上分别启动以下进程即可：一、hadoop增加datanode节点因为1.x版本和2.x版本有比较大的差异，我这里是以2.7为例。在namenode节点上,将hadoop-2.7复制到新节点上,并在新节点上删除data和log
原创
2018-07-02 11:58:38
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准备工作一：创建一个HBase表这里依然是以student表为例进行演示。这里假设你已经成功安装了HBase数据库，如果你还没有安装，可以参考大数据-04-Hbase入门,进行安装，安装好以后，不要创建数据库和表，只要跟着本节后面的内容操作即可。因为hbase依赖于hadoop，因此启动和停止都是需要按照顺序进行
如果安装了独立的zookeeper
启动顺序: hadoop-> zookee
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2023-07-13 11:19:03
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（集群）搭建Hadoop+Hbase+hive+Spark（详解版）本教程是已经搭建好Hadoop集群Hadoop+Hbase集群：
https://blog.csdn.net/qq_46138492/article/details/128590916
Hadoop+Hbase+Hive集群：
https://blog.csdn.net/qq_46138492/article/details/1
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2024-01-02 20:37:20
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前言在之前的大数据学习系列之七 ----- Hadoop+Spark+Zookeeper+HBase+Hive集群搭建 中介绍了集群的环境搭建，但是在使用hive进行数据查询的时候会非常的慢，因为hive默认使用的引擎是MapReduce。因此就将spark作为hive的引擎来对hbase进行查询，在成功的整合之后，我将如何整合的过程写成本篇博文。具体如下！事前准备在进行整合之前，首先确保Hive
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2023-07-13 16:50:10
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1. 准备工作及说明本次安装考虑在不影响前置环境（Hbase环境）的基础下添加 Spark 的工作环境Spark 集群部署采用 yarn 模式进行资源调度管理，这样部署更加简单，因 Hadoop 在之前已经进行集群安装，Spark 是提交 jar 到 yarn 中进行运行，只需要在任意一台中安装 Spark 客户端即可，而又因为是集群模式可能导致作业在未安装 Spark 的节点上运行，推荐的做法是
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2024-06-04 08:07:26
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环境搭建及接口调用一、基础环境搭建1.节点基础网络配置2.配置 SSH 免密码登录3.安装 JDK、Scala4.配置完全分布式的 Hadoop5.配置完全分布式的 HBase6.配置 StandAlone 模式的 Spark7.安装和配置 MySQL8.Hbase操作二、存储接口设计及使用说明1.存储接口设计2.存储数据请求标准json格式3.存储接口调用4.存储返回状态码5.参数属性表、设备
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2023-07-05 13:06:28
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作者：王海涛本文首先介绍了Spark和Flink的发展背景、基本架构及其设计特点，然后从数据模型、状态处理和编程模型3个角度进行比较优势和限制，最后介绍Spark和Flink的最新发展。本篇文章属于阿里巴巴Flink系列文章之一。当提及大数据时，我们无法忽视流式计算的重要性，它能够完成强大的实时分析。而说起流式计算，我们也无法忽视最强大的数据处理引擎：Spark和Flink。Apache Spar
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2024-01-14 19:49:28
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HBase是一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式数据库，主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。Spark支持对HBase数据库中的数据进行读写。一、创建一个HBase表启动Hadoop的HDFS：$ cd /usr/local/hadoop
$ ./sbin/start-dfs.sh启动HBase：$ cd /usr/local/hbase
$ ./bin/start-hbase.sh
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2023-07-12 14:06:18
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拿一张比较老的图来说，自己画太费劲了： 谷歌google有三篇论文gfs、mapreduce、bigtable，这三篇论文不是纯讲空话的应付之作，而是确确实实提出来了新的思想，也因为这三篇论文，才对应的有了hdfs、mapreduce、hbase。  
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2024-01-11 13:11:25
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目录3.java -jdk的安装4.Hadoop以及单机配置的安装5.Hadoop伪分布式的配置6.Hadoop集群的配置（这里建议将后面的工具安装完成后，再配置此步骤，否则会非常痛苦）7.Hbase及其单机模式的安装HBase单机模式配置8.Hive的安装9.Scala的安装10.sbt的安装11.Spark的安装在此篇文章中，将会按以下顺序配置大数据平台的相关工具:1.VMware 2.Ubu
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2023-09-06 09:51:28
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# 从零开始学习和使用 Flink/Spark/Hadoop/HBase/Hive
## 介绍
欢迎来到本教程！在本教程中，我将教会你如何从零开始学习和使用 Flink、Spark、Hadoop、HBase 和 Hive 这些大数据处理工具。这些工具在当前的大数据领域中非常流行，掌握它们将为你的职业发展带来巨大的好处。
在本文中，我将按照以下步骤向你介绍每个工具的学习和使用方法，并提供相应的
原创
2023-08-15 09:26:57
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# 构建HBase Hadoop Hive Spark集群
## 1. 流程概述
构建HBase Hadoop Hive Spark集群的流程如下所示：
```mermaid
journey
title 构建HBase Hadoop Hive Spark集群流程
section 安装Hadoop
安装Hadoop集群
section 安装Hive
原创
2023-11-13 09:11:53
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大数据之Hbase 在上篇主要分析了Hadoop的有关概念，详见大数据系列 这节主要来看下Hbase数据库。 先来看官网给出的概念：HBase（Hadoop Database）：Apache HBase™ is the Hadoop database, a distributed, scalable, big data store.主要由以下几点： 1.the Hadoop database：H
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2024-01-23 22:34:13
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大数据：Hadoop基础常识hive，hbase，MapReduce，Spark Hadoop是根据Google三大论文为基础研发的，Google 三大论文分别是: MapReduce、 GFS和BigTable。 Hadoop的核心是两个部分： 一、分布式存储（HDFS，Hadoop Distributed File System）。 二、分布式计算（MapReduce）。 MapReduce
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2023-07-12 11:13:21
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前期准备：1.默认已经搭建好了hadoop环境（我的hadoop版本是2.5.0） 2.这里我用的Hbase是0.98.6，spark是1.3.0一、搭建Hbase1、上传Hbase安装包，将/opt/software下的hbase安装包解压到/opt/app目录下 2、进入hbase目录下，修改配置文件 1>修改hbase-env.sh文件 将export J
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2023-06-19 11:33:07
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首先我们来看一下spark究竟是什么。相信很多读者跟我一样，听说过hadoop，也知道spark，更知道spark是现在最火的大数据技术，所以一直有一个疑问：spark是不是替代能够hadoop的下一代大数据技术？答案是：不是！首先我们看看spark的官网介绍：Apache Spark is a fast and general-purpose cluster computing system.
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2023-08-29 14:05:06
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1.大数据基本概念大数据：短时间快速产生大量多种多样的有价值的信息当前大数据的几个热门技术：HDFS、MapReduce、HBase是在谷歌三大论文的基础上产生的。GFS------------HDFS分布式文件系统 MapReduce---------MapReduce分布式的处理 BigData-------HBase分布式，面向列的数据库大数
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2023-11-19 09:02:18
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对于Spark和Hadoop HBase之间的版本对应问题，我们需要深入探讨各个方面，从协议背景到异常检测，最后到安全分析，这些都与版本兼容性息息相关。以下是详细的内容整理。
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## Spark 和 Hadoop HBase 版本对应问题的分析
在大数据生态系统中，Spark和Hadoop HBase是两个关键组件。它们之间的版本对应性十分重要，尤其是在搭建集群时。选择不兼容的版本可能
# 大数据处理技术的探索：Hadoop、Hive、HBase与Spark
在当今信息爆炸的时代，大数据的处理与分析显得尤为重要。随着互联网的快速发展，数据量呈爆炸式增长，如何高效存储、处理和分析这些数据成为了一个紧迫的课题。本文将介绍几个重要的大数据技术——Hadoop、Hive、HBase和Spark，并通过代码示例深入理解这些技术的应用。
## 1. Hadoop概述
Hadoop是一个
前言spark sql[spark 1.0.0]出现之前，数据的读取是通过sparkContext得到的是RDD，数据的存储是通过不同类型RDD的saveXXX方法存储的，Spark的整个生态系统与Hadoop是完全兼容的，所以对于Hadoop所支持的文件类型或者数据类型，Spark也同样支持。另外，由于Hadoop的API有新旧两个版本,所以Spark为了能够兼容Hadoop所有的版本，也提供了
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2023-08-02 11:00:38
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