HDFS的优点： 1、处理超大文件 这里的超大文件通常是指百MB、甚至数百TB大小的文件。目前在实际应用中，HDFS已经能用来
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2023-07-12 13:50:19
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知识点（我们先来复习一下吧~）Hadoop 的局限与不足： 1）抽象层次低 2）表达能力有限 3）开发者自己管理作业之间的依赖关系 4）难以看到程序整体逻辑 5）执行迭代操作效率低 6）资源浪费 7）实时性差Hadoop的改进组件Hadoop 1.0问题Hadoop2.0的改进HDFS单一名称节点，存在单点失效问题HDFS HA , 提供名称节点热备份机制HDFS单一命名空间，无法实现资源隔离HD
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2023-07-13 16:44:46
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Kafka背景 Kafka最初是由LinkedIn公司使用Scala语言实现的，用作LinkedIn的活动流（Activity Stream）和运营数据处理管道（Pipeline）的基础。现在它已被多家不同类型的公司作为多种类型的数据管道和消息系统使用。 领英在2011年捐赠给Apache，然后在2012
MapReduce：自己处理业务相关代码 + 自身的默认代码 文章目录1.MapReduce优缺点2.MapReduce进程3.序列化4 InputFormat数据输入4.1 切片与MapTask并行度决定机制4.2 Job提交流程源码详解4.3 FileInputFormat 切片机制4.4 FileInputFormat4.5 CombineTextInputFormat切片机制5.MapRe
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2024-03-20 07:21:26
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# Apache Hadoop 缺陷分析与解决方案
Apache Hadoop 是一个开源的大数据处理框架，允许用户以分布式方式存储和处理非常大规模的数据。尽管 Hadoop 在大数据生态系统中占有重要地位，但它也有一些缺陷和弱点。本文将探讨Apache Hadoop的一些主要缺陷，并提供相应的解决方案和代码示例。
## Hadoop的主要缺陷
1. **高门槛学习成本**：
Hado
一些知识和问题Hadoop的了解查询了一些有关Hadoop的资料，进行了一些了解。有关Hadoop的生态圈，牵扯东西太多，作为一个初学者根据自己的需要进行相关的了解再慢慢学习更多的东西吧有关生态圈，转载一篇文章吧，下面是结合自己所学对Hadoop的一些了解 Hadoop概述Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构； 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
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2023-07-12 13:51:23
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目录一、hadoop的运行模式1. 本地运行模式2. 伪分布式运行模式3. 完全分布式运行模式（开发重点）二、hdfs的优缺点1. hdfs的优点2. hdfs的缺点三、hdfs的读写流程1. hdfs的写入流程2. hdfs的读取流程一、hadoop的运行模式1. 本地运行模式无需任何守护进程，所有的程序都运行在同一个JVM上执行。在独立模式下调试MR程序非常高效方便。所以一般该模式主要是在学习
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2023-07-14 16:47:05
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MapReduce是一个分布式计算框架，主要由两部分组成：编程模型和运行时环境。其中，编程模型为用户提供了非常易用的编程接口，用户只需要像编写串行程序一样实现几个简单的函数即可实现一个分布式程序，而其他比较复杂的工作，如节点间的通信、节点失效、数据切分等，全部由MapReduce运行时环境完成.MapReduce设计目标，主要有以下几个：易于编程：传统的分布式程序设计（如MPI）非常复杂，用户需要
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2023-09-20 10:18:12
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正如我们前言所说尽管Apache服务器应用最为广泛，设计上非常安全的程序。但是同其它应用程序一样，Apache也存在安全缺陷。毕竟它是完全源代码，Apache服务器的安全缺陷主要是使用HTTP协议进行的拒绝服务攻击(denial of service)、缓冲区溢出攻击以及被攻击者获得root权限三缺陷和最新的恶意的攻击者进行“拒绝服务”(DoS)攻击。合理的网络配置能够保护Apache服务器免遭多
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2007-01-12 17:04:50
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摘自：软件静态分析工具评析 王 凯，孔祥营空指针引用、悬空指针、资源泄露、函数返回值、
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2023-07-11 10:54:31
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编程语言各有千秋。C语言适合开发那些追求运行速度、充分发挥硬件性能的程序。而Python是用来编写应用程序的高级编程语言。 Python就为我们提供了非常完善的基础代码库，覆盖了网络、文件、GUI、数据库、文本等大量内容。用Python开发，许多功能不必从零编写，直接使用现成的即可。除了内置的库外，Python还有大量的第三方库，也就是别人开发的，供你直接使用的东西。 那Python适合开发
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2023-08-09 18:51:50
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Hadoop架构的人气在下滑，这可能归咎于几个不同的因素，尤其是机器学习的兴起。过去这几年，HDFS的使用量一直在下降，这种基于Java的文件系统已几乎成为所谓的大数据革命的代名词。这主要归因于市场对Hadoop普遍缺乏兴趣。但是导致Hadoop被大规模抛弃的Hadoop架构方面又如何呢？要知道，就在不久前Hadoop还大有希望。坦率地说，Hadoop走下坡路似乎找不到一个最根本的理由
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2024-05-29 05:40:16
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面试题HDFS的优缺点优点:高容错性（硬件故障是常态）：数据自动保存多个副本，副本丢失后，会自动恢复适合大数据集：GB、TB、甚至PB级数据、千万规模以上的文件数量，1000以上节点规模。数据访问： 一次性写入，多次读取；保证数据一致性,安全性构建成本低：可以构建在廉价机器上。多种软硬件平台中的可移植性高效性：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。
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2023-07-24 14:14:34
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Hadoop学习① 关于HadoopHadoop 内容重点：Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。Hadoop 由许多元素构成。其最底部是 Hadoop Distributed File System（HDFS），它存储 Hadoop 集群中所有存储节点上的文件。HDFS（对于本文）的上一层是M
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2023-08-04 12:22:01
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一、Hadoop简介 Hadoop最早起源于Nutch。Nutch是一个开源的网络搜索引擎，由Doug Cutting于2002年创建。Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎，包括网页抓取、索引，查询等功能，随着网页抓取数量的增加，遇到严重的可扩展问题，即不能解决数十亿网页的存储和索引的问题，之后，Google发布的两篇论文(The Google File System和MapReduc
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2023-12-28 11:36:47
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MapReduce介绍和优缺点MapReduce是Hadoop中面向大数据并行处理的计算模型，框架和平台。其具有 1.易于编程（实现接口便可完成程序） 2.平滑无缝的可扩展性（可布置在廉价服务器上，并且只要增加机器数量便可提高MapReduce集群的计算性能） 3.高容错性（MapReduce框架有多种有效的错误检测和恢复机制） 4.高吞吐量（可处理PB级别的数据） 的特点。 但是，MapRedu
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2023-11-07 06:10:18
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Hadoop-->分布式系统基础架构-->解决海量数据的存储和分析计算问题 Hadoop三大发行版本：Apache、Cloudera、Hortonworks。 Hadoop的优势： 1)高可靠性: Hadoop底层维护多个数据副本,所以即使Hadoop某个计算元素或存储出现故障,也不会导致数据的丢失。 2)高扩
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2023-09-22 13:04:09
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# 理解 Hadoop 的主要瓶颈
在处理大数据时，Hadoop 是一个极其重要的框架，但在使用时可能会遇到性能瓶颈。作为一名刚入行的小白，了解这些瓶颈以及如何进行优化是非常重要的。本文将为你提供一份详尽的指南，帮助你理解 Hadoop 的瓶颈并进行优化。
## 1. 整体流程
为了解决 Hadoop 的性能瓶颈，我们可以按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述
什么是Overlay网络？什么是underlay网络？（What） Overlay 网络是建立在另一个计算机网络之上的虚拟网络，所以它不能独立出现，Overlay 底层依赖的网络就是 Underlay 网络，这两个概念也经常成对出现。 Underlay 网络是专门用来承载用户 IP 流量的基础架构层，它与 Overlay 网络之间的关系有点类似物理机和虚拟机。Underlay 网络和物理机都是真正
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2024-03-15 19:54:04
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一、压缩的概述1）压缩的好处和坏处压缩的优点：以减少磁盘IO、减少磁盘存储空间。压缩的缺点：增加CPU开销。2）压缩原则（1）运算密集型的Job，少用压缩（2）IO密集型的Job，多用压缩二、压缩算法对比介绍压缩格式Hadoop自带？算法文件扩展名是否可切片换成压缩格式后，原来的程序是否需要修改DEFLATE是，直接使用DEFLATE.deflate否和文本处理一样，不需要修改Gzip是，直接使用
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2023-09-26 19:28:01
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