目录Spark概述Spark 是什么Spark and HadoopHadoopSparkSpark or HadoopSpark 核心模块 Spark概述Spark 是什么Spark 是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。Spark and Hadoop在之前的学习中，Hadoop 的 MapReduce 是大家广为熟知的计算框架，那为什么咱们还 要学习新的计算框架 Spar
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2023-07-12 11:57:47
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# Hadoop与Spark的国产化硬件发展
在大数据时代，Apache Hadoop和Apache Spark已成为数据处理的重要框架。它们各具特色，但在数据存储和处理方面都依赖于底层硬件的支持。随着国内技术的不断进步，国产化硬件逐渐走入大众视野。那么，Hadoop和Spark如何在国产化硬件上发挥作用呢？本文将就此话题进行探讨，并提供相关代码示例与状态图、流程图。
## 一、Hadoop与
原创
2024-08-04 07:46:35
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随着Apache Hadoop的起步，云客户的增多面临的首要问题就是如何为他们新的的Hadoop集群选择合适的硬件。 尽管Hadoop被设计为运行在行业标准的硬件上，提出一个理想的集群配置不想提供硬件规格列表那么简单。 选择硬件，为给定的负载在性能和经济性提供最佳平衡是需要测试和验证其有效性。(比如，IO密集型工作负载的用户将会为每个核心主轴投资更多)。 在这个博客帖子中，你将会学到一些
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2023-10-26 08:32:41
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规划硬件我们主要介绍两个方面：一个是Master怎么规划，一个是Slave怎么规划，选择是不一样的。其他规划诸如容量以及操作系统的选择也会简单介绍，对于了解Hadoop的操作环境有着重要帮助作用。首先我们看一下Slave，它是用来存储数据然后进行计算的，在选择配置的时候通常要优先考虑处理器。我们知道Hadoop的核心并不是在单台机器上进行多复杂的运算，它是分布式的，所以对于处理器的要求并不高，那么
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2023-08-01 20:33:04
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# HADOOP硬件实现指南
Hadoop 是一个广泛使用的开源框架，它能够通过分布式计算存储和处理大数据。为了配置 Hadoop 硬件，首先我们需要了解整个实施流程。下面将通过一个流程表来呈现步骤。
## 流程步骤
| 步骤编号 | 步骤描述 | 相关工具/技术 |
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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。
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。
1 硬件环境
硬件环境：CentOS 7.1 服务器4台（一台为Master节点，三台为Sla
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2024-01-23 22:57:51
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文章目录前言一、Hadoop硬件合理配置HDFSMapReduceHBase二、Hadoop架构配置建议1.管理节点NameNode2.数据节点DataNode3.JBOD vs. RAID4. SSD与Hadoop3.raid方面总结 前言最近公司在Hadoop服务器未来规划，所以调研了各个方面，有点杂乱，这里记录一下。提示：仅供参考一、Hadoop硬件合理配置不同应用，对Hadoop的配置、
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2023-07-12 12:27:27
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前些天弄完了hadoop单机版的搭建(具体参考我的这一篇博客HDFS伪分布式单节点版搭建过程总结)，这次进入集群的搭建过程 这次是基于虚拟机来实现的，当然你也可以部署在自己的远端服务器上面(比如阿里云，腾讯云等等) 电脑的硬件配置还是稍微高一点，否则开三个虚拟机可能会导致电脑十分卡顿 说完电脑的硬件配置，下面说说具体搭建hadoop集群的准备条件： 1 安装Vmware WorkStation，H
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2023-08-04 12:26:25
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有以下四个不同：1. 解决问题的层面不一样Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施: 它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储，意味着您不需要购买和维护昂贵的服务器硬件。 同时，Hadoop还会索引和跟踪这些数据，让大数据处理和分析效率达到前所未有的高度。Spark，则是那么一
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2023-09-26 15:52:54
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文章目录Hadoop（伪分布）+ Spark（Local）软件安装及环境配置前言一、安装虚拟机1.下载Ubuntu16.04镜像二、Hadoop安装及配置（伪分布式）1.创建hadoop用户2.更新apt3.安装SSH、配置SSH无密码登陆4.安装Java环境5.安装Hadoop3.1.36.Hadoop伪分布式配置三、安装 Spark2.4.01.下载Spark2.4.02.安装Spark（L
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2023-11-18 23:36:04
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Spark框架一、Spark概述1.1 Spark是什么1.2 Spark & Hadoop1.3 Spark / Hadoop（1）Hadoop MapReduce（2） Spark1.4 Spark核心模块 一、Spark概述1.1 Spark是什么Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。1.2 Spark & HadoopSpark与Hadoop的
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2023-09-01 11:06:45
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首先Spark是借鉴了mapreduce并在其基础上发展起来的，继承了其分布式计算的优点并改进了mapreduce明显的缺陷。 但是二者也有不少的差异具体如下：ApacheSpark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类HadoopMapReduce的通用并行计算框架，Spark拥有Had
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2023-08-01 22:14:37
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目的 首先需要明确一点，hadoophe spark 这二者都是大数据框架，即便如此二者各自存在的目的是不同的。Hadoop是一个分布式的数据基础设施，它是将庞大的数据集分派到由若干台计算机组成的集群中的多个节点进行存储。Spark是一个专门用来对那些分布式存储的大数据进行处理的工具，spark本身并不会进行分布式数据的存储。两者的部署 Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapRedu
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2023-07-12 11:53:59
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Spark概述什么是SparkSpark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。Spark和Hadoop的区别Spark 和Hadoop 的区别：HadoopHadoop 是由 java 语言编写的，在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式分析应用的开源框架，专用于数据批处理的框架，有存储也有计算，但是核心是计算且是离线计算。作为 Hadoop 分布式文件系统，HDFS 处于
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2023-09-01 11:06:55
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安装前准备(各服务器环境保持一致) 硬件环境 hadoop只能安装在linux或unix服务器之上。 3台或以上linux服务器(10.20.143.12,10.20.149.83,10.20.149.84)。如果使用windows服务器，则需要安装cygwin，在cygwin中部署hadoop java环境 jdk 1.6及以上 配置3台机器别名 vi /etc/hosts
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2024-04-02 10:19:46
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伪分布式安装 Hadoop 集群安装规划伪分布式安装 Hadoop 只需要一台机器，硬件配置最低为 4 核 CPU、8G 内存即可，我们采用 Hadoop-3.2.1 版本，此版本要求 Java 版本至少是 JDK8，这里以 JDK1.8、CentOS7.6 为例进行介绍。根据运维经验以及后续的升级、自动化运维需要，将 Hadoop 程序安装到 /opt/hadoop 目录下，Hadoop 配置文
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2023-09-25 18:44:53
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一、背景Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（hig
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2024-01-19 17:36:16
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Hadoop 学习系列之二
企业记性选型配置
选型理念：普通的，廉价的，标准的(容易替换的)，工业话大规模生产的。
Hadoop 可以自动支持多核CPU，比如选择2个四核CPU，主流主频
16-32G内存，更大的内存可以使Linux将常用的数据缓存在内存，减少IO，提高速度。
存储集群应该使用大量廉价硬盘，例如主流大容量(2T)普通SATA硬盘，出于成本考虑一般无需使用
SCSI,SAS接口类
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2023-09-02 13:57:29
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为什么Spark发展不如Hadoop，
一说大数据，人们往往想到
Hadoop
。这固然不错，但随着大数据技术的深入应用，多种类型的数据应用不断被要求提出，
一些Hadoop被关注的范畴开始被人们注意，相关技术也迅速获得专业技术范畴的应用。最近半年来的Spark之热就是典型例子。
是一个基于RAM计算的开源码ComputerCluster运算系统，目的是更快速地进行数据分析。S
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2023-10-26 13:05:21
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在大数据处理框架不断更新和优化的过程中，Hadoop和Spark之间既有竞争关系，也有相互协同的需求。比方说Hive和Spark，在一段时间内，很多人认为Spark会代替Hive，作为Hadoop的数据仓库，Hive真的已经落后了吗？ 这种说法我们是不赞同的，因为作为数据仓库来说，Hive和Spark之间，Spark真的没有压倒性的优势，下图我们做了一个对比—— 由上图
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2023-07-12 11:54:33
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