文章目录1.hdfs是什么2.hdfs架构3.hdfs读写过程3.1 相关概念3.2 写文件过程3.2 读文件过程4.datenode什么情况下不会备份5.HDFS中大量小文件带来的问题以及解决的方案5.HDFS的核心组件及其作用6.fsimage和editlogs的作用7. fsimage和editlogs为什么要合并？如何合并？8. SecondaryNameNode的作用9. hdfs能否
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2023-09-20 10:26:55
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Hadoop 面试题之五
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2021-08-04 16:52:22
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机（本地）模式伪分布式模式全分布式模式2. 单机（本地）模式中的注意点？在单机模式（standalone）中不会存在守
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2016-07-22 13:39:00
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hadoop.apache.orgspark.apache.orgflink.apache.orghadoop :HDFS/YARN/MAPREDUCE HDFS读写流程 NameNode DataNode SecondaryNameNode 写流程 1. 客户端请求
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2021-06-06 00:28:00
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很多Java开发同学经常有一个疑惑，搞Java开发也需要懂算法吗？本文咱们就来谈谈这个问题。 其实如果你开发一个非常复杂而且有挑战的大型系统，那么必然会在系统中使用算法。同理，如果你可以将算法进行合理的优化，那么也可以将系统性能提升几十倍！ 空口无凭，下面用真实案例来进行说明。我们一起来看看Hadoop在部署了大规模的集群场景下，大量客户端并发写数据的时候，文件契约监控算法的性
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2023-09-01 10:15:35
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Hadoop集群中有三种作业调度算法，分别为FIFO，公平调度算法和计算能力调度算法先来先服务（FIFO）FIFO比较简单，hadoop中只有一个作业队列，被提交的作业按照先后顺序在作业队列中排队，新来的作业插入到队尾。一个作业运行完后，总是从队首取下一个作业运行。这种调度策略的优点是简单、易于实现，同时也减轻了jobtracker的负担。但是它的缺点也是显然的，它对所有的作业都一视同仁，没有考虑
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2023-08-18 19:49:51
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Hadoop集群中有三种作业调度算法，分别为FIFO，公平调度算法和计算能力调度算法先来先服务（FIFO）FIFO比较简单，hadoop中只有一个作业队列，被提交的作业按照先后顺序在作业队列中排队，新来的作业插入到队尾。一个作业运行完后，总是从队首取下一个作业运行。这种调度策略的优点是简单、易于实现，同时也减轻了jobtracker的负担。但是它的缺点也是显然的，它对所有的作业都一视同仁，没有考虑
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2023-09-20 10:26:43
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hadoop2.X HA 原理: hadoop2.x之后，Clouera提出了QJM/Qurom Journal Manager，这是一个基于Paxos算法实现的HDFS HA方案，它给出了一种较好的解决思路和方案,示意图如下： 基本原理就是用2N+1台JN存储EditLog，每次写数据操作有大多数（>=N+1）返回成功时即认为该次写成功，数据不会丢失了。当然这个算法所能
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2023-09-01 08:55:19
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hadoop2.X ha 原理:hadoop2.x之后，Clouera提出了QJM/Qurom Journal Manager，这是一个基于Paxos算法实现的HDFS HA方案，它给出了一种较好的解决思路和方案,示意图如下：基本原理就是用2N+1台 JN 存储EditLog，每次写数据操作有大多数（>=N+1）返回成功时即认为该次写成功，数据不会丢失了。当然这个算法所能容忍的是最多有N台
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2023-07-21 14:46:42
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前一段时间，从配置hadoop到运行kmeans的mapreduce程序，着实让我纠结了几天，昨天终于把前面遇到的配置问题和程序运行问题搞定。Kmeans算法看起来很简单，但对于第一次接触mapreduce程序来说，还是有些挑战，还好基本都搞明白了。Kmeans算法是从网上下的在此分析一下过程。
Kmeans.java
1. import org.apache.hadoop.conf.Confi
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2023-08-25 16:25:40
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2.5 K-Means算法原理及Hadoop MapReduce实现2.5.1 K-Means算法原理K-Means算法是硬聚类算法，是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表。它是将数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数，利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则（如图2-45所示）。K-Means算法以欧氏距离作为相似度测度，求对应某一初始聚类中心向量V最优分类，使得评价指标最小。算法采用误差
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2023-07-13 16:44:00
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1.3Hadoop基础知识1.3.1术语解释1.Hadoop1.0• 第一代Hadoop，由分布式文件系统HDFS 和分布式计算框架MapReduce组成 • HDFS由一个NameNode和多个DataNode 组成 • MapReduce由一个JobTracker和多个 TaskTracker组成 课堂笔记图中的4个英文单词都是指带进程。进程简而言之就是程序(一行行的代码)加上启动这
http://www.aboutyun.com/thread-6787-1-1.html
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2018-08-30 23:20:58
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# Hadoop和HBase：数据存储与处理的强大组合
在现代大数据处理的世界中，Hadoop和HBase是两种极具影响力的技术。Hadoop作为一个开源框架，可以存储和处理海量数据。而HBase，作为Hadoop生态系统中的一个重要组成部分，它提供了一个分布式、可扩展的列式存储系统，非常适合快速随机读写的场景。本文将对Hadoop和HBase进行基础介绍，并带有代码示例，帮助您理解这两者的协同
目录一.Hadoop1.hdfs写流程2.hdfs读流程3.hdfs的体系结构4.一个datanode 宕机,怎么一个流程恢复5.hadoop 的 namenode 宕机,怎么解决6.namenode对元数据的管理7.元数据的checkpoint8.yarn资源调度流程9.hadoop中combiner和partition的作用10.用mapreduce怎么处理数据倾斜问题？11.shuffle
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2024-05-21 14:42:11
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一.Hadoop目录一.Hadoop1.hdfs写流程2.hdfs读流程3.hdfs体系结构4.一个DataNode宕机，怎么一个流程恢复。5.Hadoop的namenode宕机怎么解决？6.namenode对元数据的管理7.元数据的checkpoint8.yarn资源调度流程9.Hadoop中combiner和partition的作用 10.用MapReduce怎么处理数据倾斜问题？&
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2023-10-03 11:58:51
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本节书摘来华章计算机《Hadoop与大数据挖掘》一书中的第2章 ，第2.5.3节，张良均 樊 哲 位文超 刘名军 许国杰 周 龙 焦正升 著 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。2.5.3 Hadoop K-Means算法实现思路针对K-Means算法，本节给出两种实现思路。思路1相对比较直观，但是效率较低；思路2在实现上需要自定义键值类型，但是效率较高。下面是对两种思路的介绍。
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2023-07-20 17:40:36
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hadoop是什么hadoop是一个开源的大数据框架同时也是一个分布式计算的解决方案 hadoop = HDFS（分布式文件系统） + MapReduce（分布式计算）HDFS 概念数据块NameNodeSecondary NameNodeDataNode数据块：数据块是一个抽象的块，不是整个文件。块大小的计算块大小取决于dfs.blocksize，hado
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2023-10-27 23:06:02
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学习MapReduce的原理()之后，我们来看看MapReduce是如何在HDFS集群上实现的。分布式计算框架的思想一般都是计算找数据，这样能减少数据传输中的网络IO开销，可以将一个计算线程比作一个伐木工人，数据就是山上的树木，工人工作肯定是携带工具上山伐木的，而不能把山搬到工人的家中来。 先来介绍Hadoop1.x版本的MapR
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2023-08-29 15:56:41
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Hadoop平台K-Means聚类算法分布式实现+MapReduce通俗讲解在Hadoop分布式环境下实现K-Means聚类算法的伪代码如下：输入：参数0--存储样本数据的文本文件inputfile； 参数1--存储样本数据的Sequenc
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2024-08-02 12:04:00
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