hadoop:数据流转图（基于hadoop 0.18.3）：通过一个最简单的例子来说明hadoop中的数据流转。 hadoop:数据流转图（基于hadoop 0.18.3）： 这里使用一个例子说明hadoop中的数据流转过程，这个例子是统计一些文章中词汇的总数。首先files表示这些需要统计词汇的文章。 首先，hadoop会把初始数据分配到
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2023-09-30 22:25:21
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Flink流计算学习 一一、flink是什么？二、使用步骤1.安装hadoop2.配置文件3.创建测试文件4.实现代码导入依赖创建文件实现代码三、结语 一、flink是什么？Flink是一个面向数据流处理和批量数据处理的可分布式的开源计算框架，能够支持流处理和批处理两种应用类型。由于流处理和批处理所提供的SLA(服务等级协议)是完全不相同， 流处理一般需要支持低延迟、Exactly-once保证
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2023-07-12 13:43:34
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HDFS作为Hadoop的分布式文件系统，其在大数据平台当中的地位是显而易见的。面对越来越大规模的数据存储任务，HDFS的高可靠性和高性能依然值得称赞，这也与HDFS的数据读写机制有关。今天的大数据开发分享，我们具体来讲讲HDFS数据写入流程。HDFS数据写入客户端要向HDFS写数据，首先要跟namenode通信以确认可以写文件并获得接收文件block的datanode，然后客户端按顺序将文件逐个
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2023-07-24 10:56:04
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2，hadoop流机制
Streaming的原理是用Java实现一个包装用户程序的MapReduce程序，该程序负责调用MapReduce Java接口获取key/value对输入，创建一个新的进程启动包装的用户程序，将数据通过管道传递给包装的用户程序处理，然后调用MapReduce Java接口将用户程序的输
1、Hadoop之HDFS的读流程（1）客户端通过DistributedFileSystem模块向NameNode请求上传文件，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在。（2）NameNode返回是否可以上传。（3）客户端发出请求，询问nameNode，第一个 Block需要上传到哪些DataNode服务器上。（4）NameNode返回3个DataNode节点，分别为dn1、dn2、
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2023-09-20 10:33:11
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文章目录一、HDFS写数据流程1. 剖析文件写入2. 网络拓扑-节点距离计算3. 机架感知（副本存储节点选择）二、HDFS读数据流程 前言：在《Hadoop系列》的第一篇博文里，就已经提到了 【hadoop】（一）分布式文件系统 HDFS，但作为面试中经常遇到的数据流的问题，特地拎出来专门写一篇文章，详细解读 HDFS 数据流的知识点，帮助小伙伴们跳出面试中的那些大坑。 一、HDFS写数据流程
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2023-09-20 10:37:59
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文章目录1.storm集群架构2.storm编程模型Topologies（拓扑）Streams（流）SpoutsBoltsStream groupingsTasksWorkers3.storm入门实例集群安装项目创建定义WordReaderSpout定义WordSplitBolt定义WordCountBolt定义main本地集群运行生产集群运行4.storm其他应用场景 1.storm集群架构A
任何程序只要可以从标准输入流中读取数据并且可以写入数据到标准输出流就可以通过hadoop流使用其他语言编写mapreduce程序的map函数和reduce函数。map的输出作为reduce的输入。####使用shell的hadoop流测试：1 本地新建的input目录中创建3个文件：ashin@linux:~/test/hadoop/input$ echo "ashin hello blog ha
原创
2013-05-15 16:44:53
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随着这些年全世界数据的几何式增长，数据的存储和运算都将成为世界级的难题。之前小鸟给大家介绍过一些分布式文件系统，解决的是大数据存储的问题，今天小鸟给大家介绍一些分布式计算框架：Hadoop框架提起大数据，第一个想起的肯定是Hadoop，因为Hadoop是目前世界上应用最广泛的大数据工具，他凭借极高的容错率和极低的硬件价格，在大数据市场上风生水起。Hadoop还是第一个在开源社区上引发高度关注的批处
简介通过本教程您可以学习到:读数据模型写数据模型一致模型2、hadoop传输数据模型为了了解客户端与之交互的HDFS、namenode以及datanode之间的数据流是什么样的，我们需要来了解一下几个模型。2.1、读数据模型当我们需要从DFS中下载一个文件时，其大概的流程如下图所示可以看到，客户端可以直接连接DataNode进行文件下载，并且namenode在第一次交互中还会给客户端
一、前言1、从今天开始进行流式大数据计算的实践之路，需要完成一个车辆实时热力图2、技术选型：HBase作为数据仓库，Storm作为流式计算框架，ECharts作为热力图的展示3、计划使用两台虚拟机来打一个小型的分布式系统，使用Ubuntu系统二、HBase简介1、HBase是基于HDFS（Hadoop分布式文件系统）的NoSQL数据库，采用k-v的存储方式，所以查询速度相对比较快。2、下面画图比较
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2023-08-09 15:30:33
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Hadoop自带了一个历史服务器，可以通过历史服务器查看已经运行完的Mapreduce作业记录，比如用了多少个Map、用了多少个Reduce、作业提交时间、作业启动时间、作业完成时间等信息。默认情况下，Hadoop历史服务器是没有启动的，我们可以通过下面的命令来启动Hadoop历史服务器。 &
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2023-07-12 14:54:49
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1. MapReduce 与 HDFS 简介 什么是 Hadoop ？ Google 为自己的业务需要提出了编程模型 MapReduce 和分布式文件系统 Google File System，并发布了相关论文（可在 Google Research 的网站上获得：GFS、MapReduce）。Doug Cutting 和 Mike Cafarella 在开发搜索引擎 Nutch 时对这两篇论文
1.定义是一个分布式运算程序的编程框架，能将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完成的分布式运算程序。2.优缺点2.1优点2.1.1易于编程只需要简单的实现一些接口，就可以完成一个分布式程序。2.1.2高容错性mr程序可以部署在多台机器上，其中一台挂了，可以把上面的计算任务转移到另外一个节点上运行，由hadoop内部自动完成。2.1.3良好的扩展性可以通过增加机器来有效扩展其计算能力。2
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2023-08-08 17:13:50
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不单独说明了，代码中的注释很详细了
/** * * Description: 这个例子用于展示Hadoop的FSDataInputStream的流定位能力 * * @author charles.wang * @creat
原创
2012-04-21 18:08:16
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2019-07-30 10:56:00
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# 如何实现“Hadoop流提交任务”
## 1. 流程步骤
```mermaid
journey
title Hadoop流提交任务流程
section 1. 下载数据
section 2. 准备Hadoop环境
section 3. 编写MapReduce程序
section 4. 编译程序
section 5. 将程序放入HDFS
1. datanode介绍1.1 datanodedatanode是负责当前节点上的数据的管理，具体目录内容是在初始阶段自动创建的，保存的文件夹位置由配置选项{dfs.data.dir}决定1.2 datanode的作用datanode以数据块的形式存储HDFS文件
datanode响应HDFS 客户端读写请求
datanode周期性向NameNode汇报心跳信息,数据块信息，缓存数据块信息1.3
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2023-07-06 18:39:01
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在Hadoop运算集群架构中，先分解任务，分工处理再汇总结果这些服务器依据用途可分成Master节点和Worker节点，Master负责分配任务，而Worker负责执行任务，如负责分派任务的操作，角色就像是Master节点。Hadoop架构服务器角色分工Hadoop运算集群中的服务器依用途分成Master节点和Worker节点。Master节点中安装了JobTracker、NameNode、Tas
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2023-08-24 23:04:34
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一、Shuffle机制Mapreduce确保每个reducer的输入都是按键排序的。系统执行排序的过程（即将map输出作为输入传给reducer）称为shuffle。二、MapReduce工作流程1.图示流程2.流程详解上面的流程是整个mapreduce最全工作流程，但是shuffle过程只是从第7步开始到第16步结束，具体shuffle过程详解，如下：1）maptask收集我们的map()方法输
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2023-08-28 17:44:04
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