Hadoop学习11.hadoop的概述（1）Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。（2）主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。（3）广义上来说，Hadoop通常是指一个更广泛的概念——Hadoop生态圈。2.hadoop的优势俗称4高，好可靠性，高效性，高扩展性，高容错性（1）高可靠性：Hadoop底层维护多个数据副本，所以即使Hadoop某个计算元 素或
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2023-07-21 14:48:14
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为了能够对集群中的资源进行统一管理和调度，Hadoop2.0引入了数据操作系统YARN。YARN的引入，大大提高了集群的资源利用率，并降低了集群管理成本。首先，YARN允许多个应用程序运行在一个集群中，并将资源按需分配给它们，这大大提高了资源利用率，其次，YARN允许各类短作业和长服务混合部署在一个集群中，并提供了容错、资源隔离及负载均衡等方面的支持，这大大简化了作业和服务
原创
2018-08-13 21:02:52
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从本篇博客開始咱们一起来具体了解Hadoop的每一个部分。我们在上篇博客中介绍了HDFS，MapReduce，MapReduce为了更有效率事实上是建立在HDFS之上的。有了分布式的文件系统，我们就能在这个系统之上更有效率地进行分布式的计算。我们看看它是咱么实现更优秀的分布式计算。 优势 第一。限制
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2017-06-21 17:13:00
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# Hadoop 解析 ORC 格式数据
Apache Hadoop 是一个开源框架，可以在分布式计算环境中存储和处理大量数据。而 ORC（Optimized Row Columnar）是一种列式存储格式，特别适合与 Hadoop 一起使用。本文将探讨如何在 Hadoop 环境中解析 ORC 格式的数据，并提供相关代码示例。
## 什么是 ORC？
ORC 是为Hadoop生态系统中的数据存
原创
2024-10-29 06:37:18
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Hadoop中的Map Reduce框架依赖InputFormat提供数据，依赖OutputFormat输出数据，每一个Map Reduce程序都离不开它们。Hadoop提供了一系列InputFormat和OutputFormat方便开发，本文介绍几种常用的：TextInputFormat 作为默认的文件输入格式，用于读取纯文本文件，文件被分为一系列以LF或者CR结束的行，key是每一行
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2023-07-06 17:08:18
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该文为个人学习笔记，仅供参考。Hadoop概述概述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。Apache Hadoop 原本来源于 Google 一款名为MapReduce的编程模型包。 GFS -> HDFS MapReduce -> MapReduce BigT
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2023-09-20 22:47:10
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在几分钟内为用户查询新闻;种..
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2011-12-05 10:32:00
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$HADOOP_HOME/bin/ha
原创
2023-07-13 18:27:24
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Hadoop MapReduce 架构 hadoop MapReduce 采用了Master/Slave架构，具体如下图所示。它主要由以下几个组件组成：Client、JobTracker、TaskTracker和Task。 1.Client 用户编写的Map Reduce程序通过Client提交到J ...
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2021-09-30 19:14:00
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读取文件：
下图是HDFS读取文件的流程： 这里是详细解释： 1.当客户端开始读取一个文件时，首先客户端从NameNode取得这个文件的前几个block的DataNode信息。（步骤1,2） 2.开始调用read()，read()方法里，首先去读取第一次从NameNode取得的几个Block，当读取完成后，再去NameNode拿
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2023-09-01 10:36:53
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模拟RPC客户端、服务端、通信协议的工作流程。先启动NNServer，此时服务端就监听8888端口，再启动HDFSClient，
原创
2023-04-03 16:46:48
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一、HDFS 简介1.HDFS的设计思想及作用HDFS 是 hadoop 的分布式文件存储系统，它的设计思想为分而治之，就是说将大文件、大批量文件、分布式存放在大量服务器上，以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析。在大数据系统中主要为各类分布式的运算框架（如：mapreduce、spark等）提供数据存储服务。2.HDFS的概念及特性首先，它是一个文件系统，用于存储文件，通过统一的命名空间
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2023-08-16 17:32:19
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具备技能分布式系统知识对分布式系统的网络通信模块，调度模块需要不断补充java相关知识（比如RPC，NIO，设计模式等）具体步骤第一个阶段：学习hadoop基本使用和基本原理，从应用角度对hadoop进行了解和学习尝试使用hadoop，从应用层面，对hadoop有一定了解，使用hadoop shell对hdfs进行操作，使用hdfs API编写一些程序上传，下载文件；使用MapReduce API
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2023-08-16 22:09:13
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1.解析PartitionMap的结果，会通过partition分发到Reducer上，Reducer做完Reduce操作后，通过OutputFormat，进行输出，下面我们就来分析参与这个过程的类。Mapper的结果，可能送到Combiner做合并，Combiner在系统中并没有自己的基类，而是用Reducer作为Combiner的基类，他们对外的功能是一样的，只是使用的位置和使用时的上下文不太
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2023-05-18 23:28:04
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Hadoop 3的特性Hadoop 3 HDFS 完全分布式环境搭建简述 关于HDFS高可用及实现原理和环境搭建我将在下个博客详细解释， 其它类似于Zookeeper，MapReduce，Hive，Hbase 等陆续再更新，供大家参考学习！零基础来学Hadoop大数据分析。（大晚上的，博主表示想吃大鸡腿了。。。）1.1 Hadoop 3 特性1.classpath isolation 防止不同版本
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2023-07-13 16:46:39
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在大数据技术发展历程中，Hadoop生态系统起了革命性的作用，彻底改变了人们处理海量数据的方式。作为Hadoop核心组件的MapReduce和YARN，分别解决了分布式计算的任务处理和资源管理问题，成为处理PB级数据的事实标准。本文将深入解析MapReduce的工作原理和YARN的架构设计，揭示它们如何协同支撑起高效的分布式计算。一、Hadoop生态系统概览Hadoop生态系统是一系列处理海量数据
1、hadoop模型如下：（上图为Hadoop1.x的布局）(Hadoop2.x较Hadoop1.x，多了YARN)Hadoop框架，是一个庞大的生态系统。或者我们可以这样理解：可以把整个体系，看成一个操作系统XP，win7，win8，win10。HDFS和MapReduce为操作系统的核心，Hive，Pig，Mathout，Zookeeper，Flume，Sqoop，HBase等，都是操作系统上
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2023-07-20 15:03:03
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Hadoop简介 Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台，为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。 Hadoop是基于Java语言开发的，具有很好的跨平台特性，并且可以部署在廉价的计算机集群中。 Hadoop的核心是分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，HDFS）和MapReduce。 Hadoop被公认为行业大数据
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2023-07-03 15:28:29
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我们学习hadoop，最常见的编程是编写mapreduce程序，但是，有时候我们也会利用java程序做一些常见的hdfs操作。比如删除一个目录，新建一个文件，从本地上传一个文件到hdfs等，甚至是追加内容到hdfs文件中。这里介绍一些常见的hdfs操作的java示例，帮助我们加深对hdfs的理解。这里分为8个小部分，分别是：创建文件夹创建文件并写入内容查看文件内容重命名获取文件最后修改时间拷贝本地
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2023-08-18 20:33:49
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这些内容都是自己在工作和学习中的一些学习总结，如果大家觉得有帮助，原创不易，希望帮忙点个赞，由于笔者水平有限，也难免有错误，也
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2023-09-04 14:52:02
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