文章目录前言一、Hadoop硬件合理配置HDFSMapReduceHBase二、Hadoop架构配置建议1.管理节点NameNode2.数据节点DataNode3.JBOD vs. RAID4. SSD与Hadoop3.raid方面总结 前言最近公司在Hadoop服务器未来规划，所以调研了各个方面，有点杂乱，这里记录一下。提示：仅供参考一、Hadoop硬件合理配置不同应用，对Hadoop的配置、
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2023-07-12 12:27:27
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随着Apache Hadoop的起步，云客户的增多面临的首要问题就是如何为他们新的的Hadoop集群选择合适的硬件。 尽管Hadoop被设计为运行在行业标准的硬件上，提出一个理想的集群配置不想提供硬件规格列表那么简单。 选择硬件，为给定的负载在性能和经济性提供最佳平衡是需要测试和验证其有效性。(比如，IO密集型工作负载的用户将会为每个核心主轴投资更多)。 在这个博客帖子中，你将会学到一些
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2023-10-26 08:32:41
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规划硬件我们主要介绍两个方面：一个是Master怎么规划，一个是Slave怎么规划，选择是不一样的。其他规划诸如容量以及操作系统的选择也会简单介绍，对于了解Hadoop的操作环境有着重要帮助作用。首先我们看一下Slave，它是用来存储数据然后进行计算的，在选择配置的时候通常要优先考虑处理器。我们知道Hadoop的核心并不是在单台机器上进行多复杂的运算，它是分布式的，所以对于处理器的要求并不高，那么
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2023-08-01 20:33:04
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# HADOOP硬件实现指南
Hadoop 是一个广泛使用的开源框架，它能够通过分布式计算存储和处理大数据。为了配置 Hadoop 硬件，首先我们需要了解整个实施流程。下面将通过一个流程表来呈现步骤。
## 流程步骤
| 步骤编号 | 步骤描述 | 相关工具/技术 |
|--------|---------------------|--------
Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台，是Appach的一个用java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。
Hadoop框架中最核心设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS提供了海量数据的存储,MapReduce提供了对数据的计算。
1 硬件环境
硬件环境：CentOS 7.1 服务器4台（一台为Master节点，三台为Sla
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2024-01-23 22:57:51
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前些天弄完了hadoop单机版的搭建(具体参考我的这一篇博客HDFS伪分布式单节点版搭建过程总结)，这次进入集群的搭建过程 这次是基于虚拟机来实现的，当然你也可以部署在自己的远端服务器上面(比如阿里云，腾讯云等等) 电脑的硬件配置还是稍微高一点，否则开三个虚拟机可能会导致电脑十分卡顿 说完电脑的硬件配置，下面说说具体搭建hadoop集群的准备条件： 1 安装Vmware WorkStation，H
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2023-08-04 12:26:25
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安装前准备(各服务器环境保持一致) 硬件环境 hadoop只能安装在linux或unix服务器之上。 3台或以上linux服务器(10.20.143.12,10.20.149.83,10.20.149.84)。如果使用windows服务器，则需要安装cygwin，在cygwin中部署hadoop java环境 jdk 1.6及以上 配置3台机器别名 vi /etc/hosts
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2024-04-02 10:19:46
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伪分布式安装 Hadoop 集群安装规划伪分布式安装 Hadoop 只需要一台机器，硬件配置最低为 4 核 CPU、8G 内存即可，我们采用 Hadoop-3.2.1 版本，此版本要求 Java 版本至少是 JDK8，这里以 JDK1.8、CentOS7.6 为例进行介绍。根据运维经验以及后续的升级、自动化运维需要，将 Hadoop 程序安装到 /opt/hadoop 目录下，Hadoop 配置文
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2023-09-25 18:44:53
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Hadoop 学习系列之二
企业记性选型配置
选型理念：普通的，廉价的，标准的(容易替换的)，工业话大规模生产的。
Hadoop 可以自动支持多核CPU，比如选择2个四核CPU，主流主频
16-32G内存，更大的内存可以使Linux将常用的数据缓存在内存，减少IO，提高速度。
存储集群应该使用大量廉价硬盘，例如主流大容量(2T)普通SATA硬盘，出于成本考虑一般无需使用
SCSI,SAS接口类
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2023-09-02 13:57:29
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一、背景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。 Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（hig
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2024-01-19 17:36:16
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一句话产品介绍:
Apache Hadoop: 是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，提供了一个分布式文件系统子项目(HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构。
Apache 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数据库表，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduc
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2023-08-30 15:48:39
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HDFS DataNode高密度存储机型的探索尝试-CSDN博客
原创
2024-07-05 19:15:10
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前言这是一篇入门文章，Hadoop的学习方法很多，网上也有很多学习路线图。本文的思路是：以安装部署Apache Hadoop2.x版本为主线，来介绍Hadoop2.x的架构组成、各模块协同工作原理、技术细节。安装不是目的，通过安装认识Hadoop才是目的。第一部分：Linux环境安装第一部分介绍Linux环境的安装、配置、Java JDK安装等。第二部分：Hadoop本地模式安装Hadoop本地模
# 实现“Hadoop 硬件要求”流程
## 步骤表格
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1 | 确定集群规模和节点数量 |
| 2 | 确定硬件配置要求 |
| 3 | 选择合适的硬件供应商 |
| 4 | 安装和配置硬件 |
| 5 | 测试硬件性能 |
## 每一步操作及代码示例
### 步骤一：确定集群规模和节点数量
在此步骤中，需要确定搭建的 Hadoop
原创
2024-03-05 06:40:47
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# Hadoop部署硬件指南
Hadoop是一种用于处理大规模数据的开源框架，通常用于集群计算。在部署Hadoop之前，我们需要准备硬件环境并明确其步骤。本文将详细介绍Hadoop的部署流程，以及每一阶段所需进行的具体操作、代码示例及注释说明。
## 部署流程概述
以下是Hadoop部署的主要步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述 |
| --------
原创
2024-10-11 10:17:51
33阅读
01搭建cdh 前硬件资源的选型这里就要针对hadoop生态圈 去选择什么样的硬件 cpu 硬盘厂家等其实，hadoop生态圈一开始的主旨是用廉价的服务器去分布式的存储 处理数据。但是在目前基本上硬件上的资源对于企业来说，不是多大的问题，所以在硬件上很大程度程度上提高了集群的性能。各个企业对于服务器的采购也是各不相同，本人对硬件服务器上的知识懂的少，公司有懂这块的小伙伴，在搭建hadoop生态圈组
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2023-10-14 00:51:44
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Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。前提和设计目标 硬件错误 硬件错误是常态而不是异常。HDFS可能由成百上千的服务器所构成，每个服务器上存储着文件系统的部分数据。我们面对
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2023-09-20 16:28:46
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一、所需软件 ubuntu-16.04.2-desktop-amd64.iso（ubuntu 12.04也行，32位，64位均可） hadoop-2.7.3.tar.gz（适合任何Hadoop-2.x.y） jdk-8u144-linux-x64.tar.gz（JDK7版本也可）
二、前期准备 服务器硬件配置(内存可以为1G，) Master: 内存 2G 硬盘50G Slaver：内存2
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2023-09-14 08:17:36
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HDFS 透明加密使用、Keystore和Hadoop KMS、加密区域HDFS中的数据会以block的形式保存在各台数据节点的本地磁盘中，但这些block都是明文的，如果在操作系统下，直接访问block所在的目录，通过Linux的cat命令是可以直接查看里面的内容的，而且是明文。下面我们直接去DataNode本地存储block的目录，直接查看block内容：/export/data/hadoop
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2023-09-05 10:39:26
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# 加入机架到Hadoop集群的科普文章
随着大数据时代的到来，Hadoop作为一个强大的大数据处理框架，被广泛应用于各种数据分析场景中。Hadoop集群通常由多个节点组成，分为数据节点和名称节点，这些节点可以分布在不同的物理机架上。本文将探讨如何在Hadoop中增加机架，以及相关的实现代码示例。
## 机架概念
在Hadoop集群中，机架是指一组物理服务器的集合。将数据节点放置在不同的机架
