HDFS读写流程一、写流程二、读流程三、总结 一、写流程（1）客户端通过Distributed FileSystem（我翻译成分布式文件系统？）模块向NameNode请求上传文件（会给定一个路径），然后NameNode检查目标文件是否存在，以及父目录是否存在。 （2）NameNode返回是否可以上传。 （3）客户端向NameNode请求上传第一个Block，向NameNode请求可以上传到哪几个
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2023-07-12 12:12:35
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Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。 本质是：将HQL转化成MapReduce程序 Hive的执行延迟比较高，因此Hive常用于数据分析，对实时性要求不高的场合。 使用场景： 每天将收集到的网站日志定期流入HDFS文本文件。在外部表（原始日志表）的基础上做大量的统计分析，用到的中间表、结果表使用内部表存储，数据通过SELECT+
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2023-09-14 13:20:23
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数据倾斜顾名思义就是数据分派不均匀，是对分布式系统或者集群产生的海量数据分配问题。对应大数据行业，处理的数据量可能都是BP或者TP级的，需要多台机器进行集群处理，如果存在分配不合理的情况，就会极大的影响集群任务处理的效率。故数据倾斜，就是由于数据处理任务在任务分配时，对拥有相同处理资源的机器，数据量分配不均造成的集群整体处理效率低下的问题。Hadoop的数据分配主要有数据分片，数据分区和数据下载，
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2023-11-29 14:33:00
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现在，Hadoop自带的调度策略规定是先进先出(FIFO)的，很多系统也是直接用它。虽然FIFO策略简单稳定，但随着用户和服务的日益增多，特别是服务等级的区分日益明显，高资费的用户希望拥有更优先的服务，因此FIFO没有办法适应越来越多的Hadoop商业应用需求。相关的开发种也有人考虑队列容量分配和公平队列算法，但算法实现都不够实用，也没有认真分析Hadoop中服务优先区分的具体要求。因此,本文将重
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2023-08-01 21:00:32
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Hadoop YARN Scheduler三个调度器YARN提供了CapacityScheduler, FairScheduler, FifoScheduler三个调度器，继承于AbstractYarnScheduler，Resource Manager通过调度器决定对提交application分配的资源大小。CapacityScheduler首先将所有资源分配到hierarchical queu
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2023-07-12 13:31:01
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# Hadoop IO策略
## 引言
在大数据时代，数据的处理和分析是非常重要的。Hadoop作为一个流行的分布式计算框架，提供了高效的数据处理方案。Hadoop IO策略是一种在Hadoop中进行输入输出操作的方法，它能够最大限度地提高数据处理效率和性能。本文将详细介绍Hadoop IO策略的概念、原理和示例代码，并通过甘特图和类图展示其工作流程和内部结构。
## Hadoop IO策略概
原创
2023-12-20 13:17:59
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1 FIFOhadoop1.x使用的默认调度器就是FIFO。FIFO采用队列方式将一个一个job任务按照时间先后顺序进行服务。比如排在最前面的job需要若干maptask和若干reducetask，当发现有空闲的服务器节点就分配给这个job，直到job执行完毕。 2 Capacity Scheduler在Yarn框架中，调度器是一块很重要的内容。有了合适的调度规则，就可以保证多个应用可以
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2023-07-21 14:42:06
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# Hadoop调度策略实现指南
## 概述
在Hadoop中，调度策略是一个关键的组成部分，它决定了如何分配任务和资源以实现高效的数据处理。作为一名经验丰富的开发者，我将告诉你如何实现Hadoop调度策略。本指南将分为以下几个部分：
1. Hadoop调度策略的流程概述；
2. 每个步骤的具体实现方式；
3. 代码示例和注释。
## Hadoop调度策略的流程概述
为了更好地理解整个Had
原创
2023-10-25 04:17:08
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## Hadoop存储策略的实现指南
在大数据领域，Hadoop是一个非常流行的开源框架，用于处理和存储海量数据。本文将带你了解如何实现Hadoop存储策略，通过一个详细的流程和代码示例，让你步入Hadoop开发的世界。
### 整体流程
在实现Hadoop存储策略之前，我们需要明确一下整个流程。下面的表格展示了实现Hadoop存储策略的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-05 08:27:13
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目的FairScheduler 是一个插件式的 Hadoop 调度器，它允许 yarn 程序在集群中以公平的方式共享资源简介公平调度是一种将资源分配给应用程序的方法，以便所有应用程序在一段时间内平均获得相等的资源份额。Hadoop NextGen能够调度多种资源类型。在默认情况下，公平调度程序仅基于内存调度公平决策。它可以配置为使用内存和CPU进行调度，使用Ghodsi等人开发的主导资源公平性概念
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2024-02-04 00:16:50
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# Hadoop备份策略
## 介绍
随着数据的不断增长，数据备份变得愈发重要。Hadoop是一个分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据集。在Hadoop中，备份策略是非常关键的，它旨在确保数据的安全性和可靠性。
本文将介绍Hadoop备份策略的重要性，以及如何使用代码示例来实现这些策略。
## 备份策略的重要性
数据备份是确保数据安全性的关键步骤之一。在Hadoop中，数据被划分为多
原创
2023-09-17 09:35:24
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# Hadoop的调度策略
Hadoop是一个用于分布式处理大数据的开源框架。在Hadoop中，调度策略用于决定如何在集群中的多个节点上分配任务，以实现最佳的性能和资源利用。本文将详细介绍Hadoop的调度策略，并提供相关的代码示例。
## 1. Hadoop调度策略概述
Hadoop的调度策略主要有两种类型：容量调度和公平调度。
容量调度(Capacity Scheduler)是最早引入
原创
2023-07-21 20:12:12
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# Hadoop副本策略
## 引言
在大数据领域中，Hadoop是一个非常受欢迎的分布式处理框架。它通过将数据分散存储在多个节点上，实现了对大规模数据集的高性能处理。Hadoop的核心特性之一是其具有健壮的副本策略，用于确保数据的可靠性和容错能力。在本文中，我们将深入探讨Hadoop副本策略的原理和实现，并提供相关代码示例。
## Hadoop副本策略概述
Hadoop副本策略是指Had
原创
2023-09-11 12:48:12
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文章目录1. HDFS写数据1.1 HDFS写数据流程1.2 关于副本结点的选择流程2. HDFS读数据 1. HDFS写数据1.1 HDFS写数据流程 HDFS读写流程：HDFS客户端创建 DistributedFileSystem(分布式文件系统)类的对象实例。【该对象中封装了与HDFS文件系统操作的相关方法】调用DistributedFileSystem对象的create()方法，通过 R
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2023-08-21 10:29:09
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cache写策略Write Through (完全写入)CPU向cache写入数据时，同时向memory也写一份，使cache和memory的数据保持一致。优点是简单，缺点是每次都要访问memory，速度比较慢。Write Back (回写) CPU更新cache时，只是把更新的cache区标记一下...
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2015-10-22 19:51:00
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文章目录分布式存储hdfs一、Hadoop１、简介２、优点３、核心架构４、发行版本５、部署模式二、集群部署１、环境准备２、本地解析(所有节点)３、安装jdk环境(所有节点)４、免密登录(所有节点)互相做免密，自己和自己也要做免密５、下载hadoop(所有节点)６、添加环境变量(所有节点)７、namenode节点部署(node-1)８、依次拷贝９、初始化注意:10、浏览器访问三、Hadoop使用１
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2023-10-09 22:16:09
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一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定客户端对map阶段并行度的规划基本逻辑为： 一、将待处理的文件进行逻辑切片（根据处理数据文件的大小，划分多个split），然后每一个split分配一个maptask并行处理实例 二、具体切片规划是由FileInputFormat实现类的getSplits()方法完成切分规则如下： 1.简单地按照文件的内容长度进行切片 2.切片大小默认是data
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2023-12-23 23:27:45
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(一) Map输入数据块的切分算法（基于hadoop源码 1.0.1）：
（1）分片算法 MapTask的个数据主要取决于InputFormat通过对输入数据调用getSplit()方法分割为若干个分片数据，即InputSplit数。hadoop中切片大小主要由以下几个因素：blockSize:块大小minSize:最小分片大小，由参数
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2023-11-08 19:02:04
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HDFS数据副本的摆放策略副本的存放位置对于HDFS的性能和可靠性是非常重要的，如果副本的存放机制不好的话，在计算的过程中很大可能会产生数据传输，这样对于带宽和磁盘的IO影响非常巨大。因此对于优化副本的摆放来说，HDFS还是跟其他的分布式文件系统有所区别的。HDFS需要大量的优化以及经验，因此不同的HADOOP版本的副本的摆放策略可能是不一样的。
rack-aware(机架感知)，例如有100台机
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2023-08-11 10:53:26
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Hadoop案例之自定义分片策略解决大量小文件问题1.默认的分片策略TextInputFormat应该都知道默认的TextInputFormat是一行行的读取文件内容，这对于一个或几个超大型的文件来说并没有什么问题，但是在实验读取大量小文件的时候，性能及其低下。1.1实验过程分别有5个文件夹，每个文件夹下有不同数量（1-2千个）的小文件（10+k大小），总量大概有8k+个文件，使用CLI命令上传到
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2023-07-24 10:09:19
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