HDFS的命令行使用1.ls格式:hdfs dfs -ls URL 作用:类似linux的ls命令,显示文件列表hdfs dfs -ls /2.lsr格式:hdfs dfs -ls-R URL 作用:在整个目录下递归执行ls,与linux中的ls-R类似hdfs dfs -ls -R /3.mkdir格式:hdfs dfs [-p] -mkdir  作用:以中的URL作为参数,创建目录、使用-p参            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-04-04 12:29:59
                            
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            一、硬件选择(namenode,resourcemanager)的可靠性要好于从节点(DataNode,nodemanager);多路多核、高频CPU、大内存(namenode的内存决定了集群保存文件数的总量,resourcemanager同时运行的作业会消耗一定的内存);从节点的内存需要根据CPU的虚拟核数vcore进行配比CPU的vcore数=CPU个数*单CPU核数*HT超线程数,  内存容            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            ## Hadoop中的vCore是什么?
在Hadoop生态系统中,vCore是一个用于计算资源管理的概念。vCore是Hadoop集群中可用的虚拟CPU核心数。它决定了在集群上运行的任务的并行度和资源分配。
vCore的概念最初由Apache Hadoop引入,然后被其他Hadoop发行版如Cloudera CDH、Hortonworks HDP等采用。vCore的引入是为了解决之前Hado            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # Hadoop vcore和core比例详解
在Hadoop中,vcore和core是两个常见的概念。本文将详细解释vcore和core之间的关系,并提供代码示例来帮助读者更好地理解。
## 什么是vcore和core?
在Hadoop集群中,vcore和core都是计算资源的单位。vcore是YARN (Yet Another Resource Negotiator) 中的一个概念,用于            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            一、软件安装1、JDK1.8 链接:https://pan.baidu.com/s/1jqqWb-3JNMDW3DbvibYlJQ?pwd=agoi 提取码:agoi 2、hadoop-3.1.3版本 链接:https://pan.baidu.com/s/1cRkMc7LHPpza7n2oWqyLGw?pwd=ecid 提取码:ecid 3、winutils-master 3.1.1版本下载(wi            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.下面是主要的类层次图   2.Writable和WritableComparable的子类们基本大同小异    3.RawComparator和WritableComparator 举例如下,以下以text类型的comparator每个字符从高到低位比较,对于数字类型的字符串也是比较适用的 /** A WritableComparator optimized for Tex            
                
         
            
            
            
            # 理解Yarn的vCore设置:逻辑核与物理核
在大数据处理领域,Yarn(Yet Another Resource Negotiator)作为Hadoop的一部分,负责资源管理和调度。Yarn可以管理集群中的计算资源,包括 CPU、内存等。当进行计算任务时,一个重要的概念是为每个任务分配必要的资源,这里我们常常会遇到“vCore”的设置。在本文中,我们将讨论Yarn中的vCore设置是依靠逻            
                
         
            
            
            
            1引言hadoop如今已经成为大数据处理中不可缺少的关键技术,在如今大数据爆炸的时代,hadoop给我们处理海量数据提供了强有力的技术支撑。因此,了解hadoop的原理与应用方法是必要的技术知识。hadoop的基础原理可参考如下的三篇论文:The Google File System, 2003MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clust            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             目录Yarn (资源调度器)Yarn 基础框架工作机制Yarn 调度器和调度算法FIFO调度算法容量调度器(Capacity Scheduler)公平调度器(Fair Scheduler)常用命令Yarn 生产核心参数Yarn 案例实操(待续) Yarn (资源调度器)Yarn 是一个资源调度平台,负责为运算程序提供服务器运算资源,相当于一个分布式的操作系统平台,而MapReduce等运算程序则            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            最近项目在用kylin,在搭建开发环境和测试环境后,然后在kylin上建cube,kylin建cube实际就是调用集群的MR跑任务(也可以调用spark作为引擎),在数据量小或者维度(kylin里面的一个概念)少的时候没问题,后来数据量大或维度多了,就经常出现OOM的问题。    其实一开始就知道是并行度过高的问题,也尝试过在kylin里面调试,但并没有用。后来通过jps查看yarnch            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Hadoop架构 HDFS架构概念:HDFS架构采用主从式架构,是一种Master-Slave结构Master------NameNodeSlave------DataNode结构:Client(客户端)作为资源请求的载体,想Hadoop集群发送请求具体作用:切分文件:文件上传HDFS的时候,将文件切成一个个Block再进行存储与NameNode交互,获取文件的位置信息与DataNode            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             1、Hadoop运行原理Hadoop是一个开源的可运行于大规模集群上的分布式并行编程框架,其最核心的设计包括:MapReduce和HDFS。基于Hadoop,你可以轻松地编写可处理海量数据的分布式并行程序,并将其运行于由成百上千个结点组成的大规模计算机集群上。基于MapReduce计算模型编写分布式并行程序相对简单,程序员的主要工作就是设计实现Map和Reduce类,其它的并行编程中的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Hadoop集群物理图解析及代码示例
## 介绍
Hadoop是一个用于大数据处理的开源软件框架。它能够高效地存储和处理大规模数据集,能够在成百上千台服务器上运行,处理PB级别的数据。在Hadoop中,数据被分散存储和处理,从而实现高可靠性和高性能。Hadoop集群是由多个节点组成的集群,每个节点负责存储和处理数据。
本文将介绍Hadoop集群的物理图,并提供相应的代码示例,以帮助读者更            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # Hadoop的物理视图与状态图
Hadoop是一个强大的开源框架,它能够大规模地存储和处理数据。为了帮助开发者和研究者更好地理解Hadoop的架构与工作原理,本篇文章将介绍Hadoop的物理视图,并通过状态图与旅程图来帮助大家深入了解。
## Hadoop的物理视图
Hadoop的物理视图分为几个核心组件:
1. **Hadoop分布式文件系统(HDFS)**:用于存储海量数据。
2.            
                
         
            
            
            
            Linux CPU的vcore是指处理器的核心电压。在Linux系统中,vcore的调节可以对CPU的性能和功耗产生重要影响。通常情况下,vcore的值是由BIOS自动设置的,但用户也可以通过相应的工具来手动调节。
在Linux系统中,vcore的调节是一项涉及到硬件和软件的复杂操作。首先,用户需要了解自己的CPU型号和规格,以及具体的电压范围。接下来,利用相应的工具(如cpupower、lm-            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # Spark vCore Boost Ratio: Explained with Code Examples
## Introduction
In the world of big data processing, Spark has become one of the most popular frameworks. It provides a fast and efficient way            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            (1)观察集群配置情况[root@master ~]# hdfs dfsadmin -report(2)web界面观察集群运行情况使用netstat命令查看端口监听[root@master ~]# netstat -ntlp浏览器地址栏输入:http://192.168.56.100:50070 (3)对集群进行集中管理a) 修改master上的/usr/local/hadoop/etc            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            近期在刚搭建完Hadoop集群时感到有点懵。主机中jps后出现的ResourceManager、SecondaryNameNode、NameNode、NodeManager、Jps以及DataNode是什么鬼。为何主机出现六个进程,而从机只有三个。基于这些问题,今天打算对Hadoop的整体框架做一个简单的整理。(如果想深入了解Hadoop的底层构建,最好去阅读一下Google的三大论文。此处附上博            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            1. 虚拟机配置版本:VM15中安装了centos7,镜像:CentOS-7-x86_64-Minimal-1908 ;hadoop2.10.0,jdk1.8.0_2411.1 安装CentOS系统不建议安装CentOS最新版本。注:本文使用VMWare进行配置,若使用VirtualBox配置时,除虚拟机网络配置略有不同外,其他一致。1.2 网络连接介绍1.桥接模式:虚拟机和物理机连的是同一个网络            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 构建多个物理机Hadoop集群
## 1. 流程图
```mermaid
sequenceDiagram
    小白->>你: 请求构建多个物理机Hadoop集群
    你-->>小白: 确认需求并开始指导
    小白->>你: 按照指导进行操作
```
## 2. 步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 搭建Hadoop集群环境 |
| 2            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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