hadoop+spark集群搭建 文章目录hadoop+spark集群搭建1、版本介绍2、安装java3、Hadoop配置3.1、解压文件3.2、配置环境变量4.Hadoop伪分布4.1 配置IP映射：4.2 免密登录：4.3 修改Hadoop配置文件：4.3.1 core-site.xml4.3.2 hdfs-site.xml4.3.3 mapred-site.xml4.3.4 yarn-sit
转载
2023-10-24 14:26:03
83阅读
# Hadoop与Spark的结合：构建高效的大数据处理框架
在大数据时代，Hadoop和Spark是两个不可或缺的框架。Hadoop主要用于存储和处理大规模数据，而Spark则以其快速的计算能力和易用性，逐渐成为数据处理的重要工具。本文将重点介绍Spark在Hadoop中的功能，并通过代码示例来展示如何在Hadoop环境中使用Spark进行数据处理。
## Spark的功能
Spark有多
很多初学者在刚刚接触大数据的时候会有很多疑惑，比如对MapReduce、Storm、Spark三个计算框架的理解经常会产生混乱，下面我来简单为大家做一下区分，方便理解。学习大数据首先要明白生态系统 蓝色部分为Hadoop生态组件，橙黄色部分为Spark生态组件，紫色部分为Storm应用一、 工作机制MapReduce框架MapReduce是一个编程模型，封装了并行计算、容错、数据分布、负载均衡等细
转载
2024-02-17 13:30:48
77阅读
Storm与Hadoop的角色和组件比较Hadoop 上运行的是 MapReduce 作业，而在 Storm 上运行的是拓扑 Topology，这两者之间是非常不同的。一个关键的区别是：一个MapReduce 作业最终会结束，而一个 Topology 拓扑会永远运行（除非手动杀掉）。表 1-1 列出了 Hadoop 与 Storm 的不同之处。 那么 Storm 则
转载
2024-04-10 20:26:58
24阅读
名称 发起者 语言 简介 特点 适用场景 Hadoop Yahoo工程师，Apache基金会 Java MapReduce分布式计算框架+HDFS分布式文件系统（GFS）+HBase数据存储系统(BigTable) 数据分布式存储在磁盘各个节点，计算时各个节点读取存储在自己节点的数据进行处理 高可靠（Hadoop按位存储） 高扩展（在可用的计算机集群间分配数据并完成计算任务，可以方便的扩展到数千
转载
2023-10-05 16:08:14
69阅读
collect的作用 Spark内有collect方法，是Action操作里边的一个算子，这个方法可以将RDD类型的数据转化为数组，同时会从远程集群是拉取数据到driver端。已知的弊端 首先，collect是Action里边的，根据RDD的惰性机制，真正的计算发生在RDD的Action操作。那么，一次collect就会导致一次Shuffle，而一次Shuffle调度一次stage，然而一次s
转载
2023-08-10 12:34:12
304阅读
Hadoop学习笔记[5]-Yarn介绍分布式计算简单的说就是要将计算任务分发给不同的计算节点，这其中很自然的就会遇到两个问题：资源管理任务调度 资源管理负责监控计算节点的负载情况，任务调度负责派发具体的任务到计算节点，本文说的Yarn主要就是用于资源管理1、Yarn之前Hadoop在2.X之后进行了比较大规模的重构，比较大的一块就是集群新增了Yarn这个角色，在Hadoop1.X的时候，负责
转载
2023-09-20 12:05:25
65阅读
hadoop+hbase+spark搭建hadoop安装： 前期准备： 1.host配置和主机名 2.安装jdk 3.免密ssh登录Hadoop搭建参考 1.在master上解压安装包#下载
wget http://apache.claz.org/hadoop/common/hadoop-2.7.3/hadoop-2.7.3.tar.gz
#解压
tar -xzvf hadoop-2.7
转载
2023-10-02 20:56:46
76阅读
一、Spark概述Spark最初由美国加州伯克利大学（UCBerkeley）的AMP（Algorithms， Machines and People）实验室于2009年开发，是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。Spark在诞生之初属于研究性项目，其诸多核心理念均源自学术研究论文。2013年，Spark加入Apache孵化器项目后，开始获得迅猛的发展，如今
转载
2023-08-17 09:58:02
112阅读
引言假设一个任务，有海量数据（1亿M、1亿G，1亿PB....）n台主机，想要利用所有的资源尽快的统计或者处理全部的数据，我们需要干什么？1. 设计数据处理的算法2. 把该算法分派到各个主机上执行（要考虑到主机的资源情况、负载平衡、安全、服务宕机....）3. 各个主机自行读取数据，执行任务，同时反馈任务执行情况给用户(要考虑通信、数据的存储、数据丢失....)那么如果有一个已有的代码 只需要我们
一般都是像这样 yarn jar hadoop-examples.jar pi 6 2000 写一些跑完就没事了，可是我发现这样每个粒例子的container都是1GB1vcore的，相对于我所使用的“pi 6 2000”太多了，那么如何在测试的时候设置我container的大小呢？在webui中我的memory total是8GB，发现放满八个container后，主机的物理内存还只用
转载
2023-07-14 09:59:32
73阅读
1. 阐述Hadoop生态系统中，HDFS, MapReduce, Yarn, Hbase及Spark的相互关系，为什么要引入Yarn和Spark。答: HDFS是hadoop的核心组件之一，分布式存储海量的数据； MapReduce也是hadoop的核心组件之一，分布式计算数据，将计算抽象成Map 和Reduce两部分，其中Map对数据集上的独立元素进行指定的操作，生成键-值对形式中间结果。
转载
2023-07-12 13:21:26
130阅读
前言hbase是什么 是以hdfs作为数据支撑的列式数据库。 hbase怎么用 可以使用命令行和api完成调用 hbase与传统数据库的比较 这里在于大数据量的前提下，当然本身数据库也可以分库分表，但需要额外的技术支持才可以。1、传统数据库遇到的问题： 1）数据量很大的时候无法存储 2）没有很好的备份机制 3）数据达到一定数量开始缓慢，很大的话基本无法支撑 2、HBASE优势： 1）线性扩展，随着
转载
2023-07-21 14:36:09
76阅读
Java Spark中Hadoop的依赖问题是一个经常让开发者头疼的难题。为了帮助各位开发者解决这一问题，我将以轻松的语气记录下解决Java Spark中Hadoop的依赖的完整过程，涵盖多个方面，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、安全加固以及迁移指南。
### 环境预检
在开始之前，确保你的环境符合以下要求：
| 系统要求 | 描述 |
|-
目录一、Spark运行模式二、Spark安装地址三、Local模式3.1 安装使用四、集群角色4.1 Master和Worker集群资源管理4.2 Driver和Executor任务的管理者五、Standalone模式5.1 安装使用5.2 参数说明5.3 配置历史服务5.4 配置高可用（HA）5.5 运行流程六、Yarn模式（重点）6.1 安装使用6.2 配置历史服务6.3 配置查看历史日志6
转载
2023-10-07 21:47:42
100阅读
Common简介从Hadoop 0.20版本开始，原来Hadoop项目的Core部分更名为Hadoop Common。Common为Hadoop的其他项目提供一些常用工具，主要包括系统配置工具Configuration、远程过程调用RPC、序列化机制和Hadoop抽象文件系统FileSystem等。配置信息处理一般的软件都会有一个配置模块，来作为扩展、定制的手段和方式。Hadoop使用配置文件将系
转载
2023-07-24 10:57:28
233阅读
# Spark中的模块及功能实现流程
## 1. 引言
在Spark中，有许多不同的模块和功能，这些功能可以帮助我们更有效地进行大数据处理和分析。本文将介绍如何在Spark中实现各种模块和功能，以及每个步骤需要做什么。
## 2. Spark中的模块及功能实现流程
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B[创建SparkSession对象]
原创
2023-11-21 08:58:11
32阅读
目的：希望在自己电脑上run项目组之前的代码，帮助理解代码，同时为之后的修改做铺垫。由于代码是基于 Spark 2.0.1、Scala 2.11.8 、 Hadoop 2.7.3以及JAVA 1.8，而我自己电脑配置的是 Spark 1.6.1、Scala 2.11.8 、 Hadoop 1.2.1以及JAVA 1.8。为避免版本问题出现报错，觉得有两种解决方法： 1.将spark1.6.1版本
转载
2023-08-31 20:58:00
162阅读
目录1、HDFS—多目录1.1、NameNode多目录配置1.2、DataNode多目录配置1.3、集群数据均衡之磁盘间数据均衡2、HDFS—集群扩容及缩容2.1、添加白名单2.2、服役新服务器2.3、服务器间数据均衡 2.4、黑名单退役服务器1、HDFS—多目录1.1、NameNode多目录配置1）NameNode的本地目录可以配置成多个，且每个目录存放内容相同，增加了可靠性2）具体配
本节介绍如何使用阿里云E-MapReduce部署Hadoop集群和Kafka集群，并运行Spark Streaming作业消费Kafka数据。前提条件已注册阿里云账号，详情请参见注册云账号。已开通E-MapReduce服务。已完成云账号的授权，详情请参见角色授权。背景信息在开发过程中，通常会遇到消费Kafka数据的场景。在阿里云E-MapReduce中，您可通过运行Spark Streaming作
转载
2024-05-16 20:21:19
35阅读
