环境：Hadoop2.7.31、Benchmarking HDFS1.1测试集群的写入运行基准测试是检测HDFS集群是否正确安装以及表现是否符合预期的好方法。DFSIO是Hadoop自带的一个基准测试程序，可以用来分析HDFS集群的I/O能力脚本： $HADOOP_HOME/bin/hadoop jar hadoop-mapreduce-client-jobclient-2.7.3-te
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2023-12-15 12:17:36
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文章目录?实验目的?实验平台?实验内容⭐️HDFSApi⭐️HDFSApi2⭐️HDFSApi3⭐️HDFSApi4⭐️HDFSApi5⭐️HDFSApi6⭐️HDFSApi7⭐️HDFSApi8⭐️HDFSApi9⭐️HDFSApi10 ?实验目的1）理解 HDFS 在 Hadoop 体系结构中的角色。2）熟练使用 HDFS 操作常用的 shell 命令。3）熟悉 HDFS 操作常用的 Jav
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2023-10-26 15:59:56
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JUnit 3.x 测试框架使用JUnit 3.x 进行单元测试搭建JUnit 3.x（.x代表版本）测试框架，必须了解以下几个方法的作用。testXxx()：JUnit 3.x 自动调用并执行的方法，必须声明为public并且不能带参数，必须以test开头，返回值为void。setUp()：初始化，准备测试环境。tearDown()：释放资源。它们的调用顺序为setUp()—>testXx
生产环境中，如何对 Hadoop 集群进行 Benchmark Test？如何进行服务所需的机器选型？如何快速对比出不同集群的性能？本文将通过 Hadoop 自带的 Benchmark 测试程序：TestDFSIO 和 TeraSort，简单介绍如何进行 Hadoop 的读写 & 计算性能的压测。（本文使用 2.6.0 的 hadoop 版本进行测试，基准测试被打包在测试程序 JAR 文件
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2023-07-24 13:46:58
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一、测试条件集群完全安装配置后，应立即开始基准测试。基准测试时集群里不应该运行其他一切任务。二、测试目标1. 硬盘故障：新系统最常见的故障。可以通过运行高强度的IO基准测试程序集中测试。例如TestDFSIO2. MapReduce的性能 三、测试方法1、TestDFSIO基准测试HDFS 测试顺序应该是先写测试后读测试写测试：使用10个map任务写10个文件，每个500m。hadoop jar
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2023-07-12 14:05:10
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go test -run TestHelloworld使用该方式跑的测试方法，会自动引入依赖包,不会出现undefine问题。
原创
2022-11-22 11:51:37
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一旦创建Hadoop集群并开始运行，我们需要给予用户权限使用它。这就是需要为每一个用户创建一个目录，并且对它设置权限许可。这就需要为每一个用户创建一个主目录，并且对它设置权限许可：
[root@slave1 hadoop-0.20.2]# hadoop fs -mkdir /usr/username[root@slave1 hadoop-0.20.2]# hadoop fs -chown /u
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2023-07-21 14:35:55
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Android 测试是在 JUnit的基础上进行，你可以选择在JVM虚拟机上进行一个本地单元测试，也可以选择在Android设备上进行一个仪器测试。本章节将讲述Android 测试相关的一些概念和工具。测试类型当使用Android Studio去编写测试的时候，你测试的代码必须放在两个目录的其中一个。对于你工程的每个模块，Android Studio都包含了以下测试类型的目录：本地单元测试：(Lo
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2023-07-03 14:02:21
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from pyspark.sql import SparkSession
# from pyspark import SparkConf, SparkContext
def init_spark():
# conf = SparkConf().setAppName("normal spark") \
# .setMaster("local") \
# .se
原创
2023-05-31 11:19:06
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测试对于验证系统的正确性、分析系统的性能来说非常重要，但往往容易被我们所忽视。为了能对系统有更全面的了解、能找到系统的瓶颈所在、能对系统性能做更好的改进，打算先从测试入手，学习Hadoop主要的测试手段。 TestDFSIOTestDFSIO用于测试HDFS的IO性能，使用一个MapReduce作业来并发地执行读写操作，每个map任务用于读或写每个文件，map的输出用于收集与处理文件相关
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2023-08-03 14:18:34
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mac os版本Intellij IDEA 搭建spring mvc的maven工程（新手教学）
由于mac os和IDEA刚开始用不久，所以专门用一篇博客记录下用IDEA搭建springMVC的maven工程。 一、打开IDEA--->Create New Project 二、选择MAVEN---->勾选 Create
实现Flask基本程序1、简单的7行代码实现一个web服务器from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route("/")
def hello():
return 'hello world'
if __name__ == '__main__':
app.run() 说明：这里的hello word和我们在pyth
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2024-03-29 13:51:16
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1 简介在上一篇文章中，介绍了Jasypt及其用法，具体细节可以查看【Java库】如何使用优秀的加密库Jasypt来保护你的敏感信息？。如此利器，用之得当，那将事半功倍。本文将介绍Springboot整合Jasypt，实现配置信息的安全，如数据库连接、账号和密码、接口凭证信息等。Jasypt可以为Springboot加密的信息很多，主要有：System Property 系统变量Envirnmen
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2024-10-22 10:47:31
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Hadoop深入浅出（1）Hadoop 学习1.Hadoop 概述1.1Hadoop 的三大发行版本1.2 Hadoop 的优势1.3 Hadoop 版本之间的区别1.4 Hadoop 的组成1.4.1 HDFS 架构概述1.4.2 YARN架构概述1.4.3 MapReduce 架构概述1.4.4 三者之间的关系1.5 Hadoop的安装1.5.1 虚拟机的安装1.6 大数据技术生态体系1.7
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2024-02-05 03:29:43
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maven依赖关系中Scope的作用 Dependency Scope 在POM 4中，<dependency>中还引入了<scope>，它主要管理依赖的部署。目前<scope>可以使用5个值： * compile，缺省值，适用于所有阶段，会随着项目一起发布。 * provided，类似compile，期望JDK、
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2024-09-21 16:09:58
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在许多大数据处理场景中，Hadoop 是一种广泛使用的开源框架。而 Snappy 是一个高效的压缩算法，它可以显著提高数据传输和存储的效率。在本博文中，我们将探讨如何在 Hadoop 中使用 Snappy，并详细分析可能出现的问题及其解决方案。
## 问题背景
在某次大数据处理项目中，用户希望加快数据的加载和存储速度。在对大量 Parquet 格式数据进行处理时，用户注意到处理速度较慢。因此，
在现代分布式计算中，Hadoop扮演着极为重要的角色。它支持大规模数据处理，尤其是在大数据分析领域。此技术无疑在很多行业中引发了变革，但如何正确地使用Hadoop，以确保其高效与稳定，就变成了一个亟待解决的问题。接下来，我们将探讨如何正确使用Hadoop的过程，从问题背景到根本原因，再到解决方案，最后进行验证与优化。
## 问题背景
在某大型电子商务平台上，使用Hadoop处理海量用户数据以优
第2章 Hadoop快速入门2.1 Hadoop简介2.1.1 Hadoop编年史（1）2002年10月，Doug Cutting和Mike Cafarella创建了开源网页爬虫项目Nutch。（2）2003 年 Google 发表了一篇技术学术论文关于 Google 文件系统（GFS）。GFS 也就是 Google File System，是 Google 公司为了存储海量搜索数据而设计的专用文
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2024-10-12 11:31:45
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# Hadoop如何使用RDMA解决数据传输性能问题
在大数据处理中，数据传输的速度往往是一个瓶颈。传统的Hadoop集群使用TCP/IP协议进行数据传输，但是这种方式在大规模数据处理时会遇到性能瓶颈。为了提高数据传输性能，可以使用RDMA（Remote Direct Memory Access）技术。
RDMA技术可以绕过CPU，直接在内存之间进行数据传输，因此可以显著提高数据传输速度。下面
原创
2024-06-19 06:49:51
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前言
Flink 是一种流式计算框架，为什么我会接触到 Flink 呢？
因为我目前在负责的是监控平台的告警部分，负责采集到的监控数据会直接往 kafka 里塞，然后告警这边需要从 kafka topic 里面实时读取到监控数据，并将读取到的监控数据做一些
聚合/转换/计算 等操作，然后将计算后的结果与告警规则的阈值进行比较，然后做出相应的告警措施（钉钉群、邮件
