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。具有可靠、高效、可伸缩的特点。Hadoop的核心是YARN,HDFS和Mapreduce下图是hadoop生态系统，集成spark生态圈。在未来一段时间内，hadoop将于spark共存，hadoop与spark都能部署在yarn、meso
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2023-09-13 23:09:13
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一.Hadoop2.x的概述分布式就是由多台机器协同来完成的任务。Hadoop提供的服务主要是两个:分布式存储，以及分布式计算。Hadoop的分布式系统，都采用Master-Slave的主从模式，在这样的模式下，分布式存储系统（HDFS）的主节点，是NameNode。分布式资源管理系统（Yarn）的主节点，是ResourceManager。 可以很粗的理解为：HDFS是分布式存储层；YARN是集群
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2023-07-24 12:38:44
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Hadoop 集群安装及原理；hdfs命令行操作；Java操作hdfs的常用API接口；动态添加删除数据节点。
HBase
集群安装及原理；Hbase命令行操作；Java操作Hbase的常用API接口。
Hadoop高级 MapReduce开发；Flume抽取日志；Hive安装及命令行操作及JDBC操作；通过Sqoop进行Hive和 MySQL之间的数据交换；MaHou
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2023-09-01 08:56:53
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1.HDFS的特点？Hadoop是一套开源的软件平台，利用服务器集群，根据用户的自定义业务逻辑，对海量数据进行分布式处理，核心组件分为：HDFS（分布式文件系统）、MapRuduce（分布式运算编程框架）、YARN（运算资源调度系统）HDFS是Hadoop体系中数据存储管理的基础。它是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障，用于在低成本的通用硬件上运行。HDFS简化了文件的一致性模型，通过流式数
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2023-07-14 20:16:42
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## Hadoop生态圈组件介绍与示例
Hadoop生态圈是一个非常庞大且多样化的大数据处理工具集合，其中包含了众多的组件和工具，为大数据处理提供了丰富的选择。下面我们将介绍一些常用的Hadoop生态圈组件，并给出相应的代码示例。
### 1. HDFS（Hadoop Distributed File System）
HDFS是Hadoop生态圈中最核心的组件之一，用于存储和管理大规模数据集
原创
2024-03-31 03:30:55
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学习和使用hadoop有2年了，这里主要分享一下对hadoop整体上的理解，分门别类的介绍一下相关组件，最后提供了建议的学习路线，希望对hadoop的初学者有参考作用。前面的是拷贝过来的，后面有自己的工作内容分享给大家。 1. Hadoop核心件组有哪些? 广义hadoop指什么? l 核心组件有
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2023-09-14 13:21:05
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简介Hadoop 是耳熟能详的卓越开源分布式文件存储及处理框架，它能让用户轻松地开发处理海量数据的应用程序，其主要优点有：高可靠性：Hadoop 按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。高扩展性：Hadoop 在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以干计的节点中。高效性：Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。高容错性
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2024-05-31 16:26:11
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文章目录1.Hadoop1.1 定义1.2 特点优点1.3 Hadoop优化1.3.1 Mapreduce跑的慢的原因1.3.2 优化方法2.HDFS2.1 HDFS设计目标2.2 HDFS的重要特性2.3 优缺点2.4 小文件解决方法3.HBase3.1 特点3.2 架构4.Zookeeper4.1 工作机制4.2 特点4.2 选举机制4.3 监听器原理4.4 部署方式有哪几种？集群中的角色有
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2023-07-24 11:17:20
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Hadoop-HDFS的特点第一次写关于haodop的博客，希望大家多多指教。最近大数据也是越来越火，所以本人也在工作之余学习有关大数据的东东，希望多加点技能提升自己，要不然就要被淘汰咯。废话不多说，今天就分享下本人对HDFS的理解吧，如有不对，请大家多多指正哦。HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop项目的核心子项目，是分布式计算中数据存储管理的基础
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2023-07-12 10:03:01
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hadoop生态圈到底有多少组件？ hadoop生态圈中包含很多组件，比如HDFS、Mapreduce、Hive、Hbase等等，这些组件在构建和使用hadoop平台过程中都是必要的吗？哪些是可选的？它们之间有可替代性吗？本文将以整理各组件特点及关系为出发点，初步走进hadoop生态圈。组件名功能及作用优势局限应用场景相关功能组件HDFS分布式文件系统。存储是大数据技术的基础（1）高吞吐量访问；
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2023-07-14 20:27:32
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Haadoop生态架构图 看到这篇博客，想必你已经知道Hadoop是用来干什么的了，下面是hadoop生态圈应用于大数据的10个常用组件，有了这几个组件，才能完美的支持大数据开发1.Sqoopsqoop 是一款开源的工具，主要用于在 Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql)间进 行数据的传递，可以将一个关系型数据库(例如 : MySQL ,Oracle 等)中的数据导进到 Hadoop
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2023-07-25 20:16:35
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HADOOP生态圈以及各组成部分的简介1各组件简介 重点组件：HDFS：分布式文件系统 MAPREDUCE：分布式运算程序开发框架 HIVE：基于大数据技术（文件系统+运算框架）的SQL数据仓库工具 HBASE：基于HADOOP的分布式海量数据库ZOOKEEPER：分布式协调服务基础组件 Mahout：基于mapreduce/spark/flink等分布式运算框架的机器学习算法库 Oozie：工作
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2024-03-08 11:50:27
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关键性名词YARN(Yet Another Resource Negotiator):ResourceManager： 通常存在于独立节点Mastr上，承担了 JobTracker 的角色，管理整个集群的内存、Cpu、甚至带宽等基础物理资源ApplicationMaster：承担了以前的 TaskTracker 的一些角色， &
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2024-09-10 10:23:10
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ZooKeeperZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。ZooKeeper不仅仅是在Hadoop生态圈中使用，也在其他地方使用，例如阿里的Dubbo。只要是需要分布式应用程序协调服务的地方
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2023-07-25 20:16:29
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什么是SpringMVC？Spring MVC是Spring提供的一个强大而灵活的web框架。借助于注解，Spring MVC提供了几乎是POJO的开发模式，使得控制器的开发和测试更加简单。这些控制器一般不直接处理请求，而是将其委托给Spring上下文中的其他bean，通过Spring的依赖注入功能，这些bean被注入到控制器中。Spring MVC主要由DispatcherServlet、处理器
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2023-08-23 08:20:51
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1、hadoop是什么一个分布式存储系统的框架，可以存数据，处理数据。2、hadoop由什么组成1、commom：辅助工具，就是各种包，有不同的功能。比如：org.apache.hadoop.conf，配置相关类，像我们安装完之后conf文件夹里就会有很多配置文件。org.apache.hadoop.fs,Hadoop文件系统，一个类似于linux的处理文件系统。org.apache.hadoop
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2023-08-18 19:47:04
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# Hadoop组件依赖Zookeeper
## 简介
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的分布式存储和计算。而Zookeeper是一个分布式协调服务，提供高性能的分布式应用程序的协同管理。
在Hadoop中，有一些组件是依赖于Zookeeper的，这些组件包括HBase、Hive、Storm等。在本文中，我将为你详细介绍Hadoop组件依赖Zookeeper的流程
原创
2023-12-24 09:16:13
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# 什么是Hadoop？有哪些公司在使用它？
## 引言
在当今数据驱动的世界中，Hadoop作为一种开源框架，已经成为处理和存储大量数据的一种重要工具。它不仅适合大规模数据集处理，还支持分布式计算，使得公司可以高效地管理数据。本文将探讨Hadoop的基本概念，并介绍若干使用Hadoop的公司，同时提供相关的代码示例和图示。
## Hadoop简介
Hadoop是Apache软件基金会的一
Hadoop2.0Hadoop2.0 产生背景Hadoop2.0 分支构成HDFS 2.0 HA高可用结构（重要）Federation 联邦（了解下就可以了）YARN（重要）MapReduce On YARN（暂时了解，后面要回头看）Hadoop2.X 集群搭建（重要） Hadoop2.0 产生背景HDFS存在的问题：Hadoop1.0 单点故障问题（主从关系，如果NameNode节点挂掉，就G
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2024-04-19 16:45:21
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Spark是一种快速、通用的大数据处理框架，它提供了丰富的组件和功能，以支持从数据加载、数据处理到数据分析的整个流程。本文将介绍一些常用的Spark组件，并给出相应的代码示例。
## 1. Spark Core
Spark Core是Spark的基础组件，提供了分布式任务调度、内存管理、错误恢复和分布式数据集（Resilient Distributed Datasets，简称RDD）等功能。RD
原创
2023-08-14 16:40:29
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