目录1. MapReduce的概述1.1 MapReduce的定义1.2 MapReduce的两个阶段1.3 MapReduce原理-案例2. YARN概述2. 1 Yarn的概念3. YARN架构3.1 Yarn架构3.2 YARN容器4. MapReduce & YARN 的部署4.1 Yarn集群规划4. 2 Yarn部署4.3 查看YARN的WEB UI页面5. MapReduc
最近工作需要，摸索着搭建了Hadoop 2.2.0(YARN)集群，中间遇到了一些问题，在此记录，希望对需要的同学有所帮助。 本篇文章不涉及hadoop2.2的编译，编译相关的问题在另外一篇文章《hadoop 2.2.0 源码编译笔记》中说明，本篇文章我们假定已经获得了hadoop 2.2.0的64bit发行包。2.0.5的配置有一点细微的差别
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2024-07-22 11:16:42
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目录标题Hadoop自带案例WordCount运行MapReduce可以很好地应用于各种计算问题网页查看集群上jar包的位置程序的介绍自己编写WordCount的project（MapReduce）把jar包放进集群的MapReduce里，用 rz 这个命令（这个jar包的位置可以随意放）查看结果 Hadoop自带案例WordCount运行MapReduce可以很好地应用于各种计算问题关系代数运
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2023-09-05 15:47:54
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Yarn是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，而mapreduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序。 在hadoop1.0中有一些弊端，比如hdfs元数据信息保存的单节点故障，并且任务计算框架只能使用mapreduce，而且造成了任务管理器的压力过大，因
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2024-04-04 12:51:24
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# 如何实现“自带Hadoop”：新手开发者指南
Hadoop 是一个用于处理大数据的框架。如果你刚入行，想了解如何在本地自带安装 Hadoop，本文将为你详细介绍整个流程，并提供必要的代码示例。
## 流程概览
下面是实现自带 Hadoop 的步骤：
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1 | 安装 Java 开发工具包（JDK） |
| 2 | 下载
hadoop3.x
HDFS NameNode 内部通常端口：8020、9000、9820
HDFS NameNode 对用户的查询端口：9870
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2023-05-24 23:12:25
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Yarn 资源调度器1. Yarn 基础架构2. Yarn 工作机制3. 作业提交全过程4. Yarn 调度器和调度算法4.1 先进先出调度器（FIFO）4.2 容量调度器（Capacity Scheduler）4.3 公平调度器（Fair Scheduler）5. Yarn 常用命令5.1 yarn application 查看任务5.2 yarn logs 查看日志5.3 yarn appl
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2023-11-10 14:50:21
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## Flink on YARN部署Hadoop的流程
### 1. 检查Hadoop集群是否已部署
在开始部署Flink on YARN之前，首先需要确保Hadoop集群已正确部署，包括配置好HDFS和YARN。
以下是部署Flink on YARN的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 检查Hadoop集群是否已部署 |
| 步骤 2 | 下载并
原创
2023-11-09 04:29:11
161阅读
1. 介绍YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个通用的资源管理平台，可为各类计算框架提供资源的管理和调度。 之前有提到过，Yarn主要是为了减轻Hadoop1中JobTracker的负担，对其进行了解耦。现在通常都会使用Hadoop Yarn，因为其稳定性更加优秀，YARN是对Mapreduce V1重构得到的，有时候也称为MapReduce V
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2023-07-24 09:16:34
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1.Yarn概述
操作系统平台，而
MapReduce等运算程序则相当于运行于
操作系统之上的应用程序。
2.YARN模块介绍
YARN是一个资源管理、任务调度的框架，主要包含三大模块：ResourceManager（RM）、NodeManager（NM）、ApplicationMaster（AM）。其中，Res
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2023-09-01 08:10:31
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目录0. Yarn的来源1. YARN概述2. YARN的重要组成部分2.1 ResourceManager（1）Application Manager 应用程序管理器（2）Scheduler 资源调度器2.2 NodeManager2.3 逻辑上的组件Application Master3. Container 资源池4. 小结0. Yarn的来源 hadoop 1.x的时代，并没有Y
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2023-07-13 11:33:05
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YARN是Hadoop集群的资源管理系统。Hadoop2.0对MapReduce框架做了彻底的设计重构。YARN的基本设计思想是将MRv1中的JobTracker拆分成了两个独立的服务：一个**全局的资源管理器ResourceManager**和**每个应用程序特有的ApplicationMaster**。其中ResourceManager负责整个系统的**资源
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2024-06-07 22:11:48
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前言：随着大数据平台的不断发展，我们对hadoop使用也越来越多。同时hadoop许多命令在使用时会产生遗忘和参数选择的问题出现。本文将hadoop平台上的hdfs与yarn常用命令进行汇总解释。一 hdfs基本语法hadoop中hdfs命令格式分为两种，一种为hadoop fs 具体命令或者是 hdfs dfs 具体命令。两种格式都能够实现对hdfs进行操作，且实现效果是完全相同。二
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2023-09-01 08:09:31
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1、Hadoop常用命令hadoop verion //版本
hadoop fs //文件系统客户端.
hadoop jar
hadoop classpath //查看hadoop类路径
hadoop checknative //检查压缩库本地安装情况
ha
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2023-09-01 08:07:35
97阅读
hadoop分布式资源调度框架yarn1.yarn 的概念 Apache Hadoop YARN （Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）是一种新的Hadoop 资源管理器，它是一个通用资源管理系统和调度平台，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。可以把yarn 理解为相当于一个分布式的
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2023-09-01 08:04:56
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目录一、数据分发方式与多线程1. 数据行分发2. 记录行合并3. 记录行再分发4. 数据流水线5. 多线程的问题6. 作业中的并行执行二、Carte子服务器1. 创建Carte子服务器2. 定义子服务器3. 远程执行4. 监视子服务器5. Carte安全6. 服务三、集群转换1. 定义一个静态集群2. 设计集群转换3. 执行和监控4. 元数据转换5. 配置动态集群四、数据库分区1. 在数据库连接中
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2024-01-06 21:34:00
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一，前言 Hadoop 2.0由三个子系统组成，分别是HDFS、YARN和MapReduce，其中，YARN是一个崭新的资源管理系统，而MapReduce则只是运行在YARN上的一个应用，如果把YARN看成一个云操作系统，那么MapReduce可认为是运行在这个操作系统上的App。二，产生背景 YARN的出现主要是为了解决MapReduce1带来的一些问题，为了解决这些问题而开发出来的，有那些
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2023-10-28 12:00:16
123阅读
# Spark on YARN：自带例子解析
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，而 YARN (Yet Another Resource Negotiator) 是 Hadoop 的资源管理器，用来处理大数据的批处理任务。Spark on YARN 结合了两者的优点，使得大数据处理变得卓越而高效。在本文中，我们将探讨如何使用 Spark on YARN，借助自带的例子来理解其
原创
2024-08-23 03:46:02
45阅读
# Hadoop自带测试实现指南
## 概述
在Hadoop开发中，测试是非常重要的一环。Hadoop提供了自带的测试框架，可以有效地进行单元测试和集成测试，以确保代码的质量和正确性。本文将介绍Hadoop自带测试的实现流程，并提供每一步需要执行的代码示例。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(编写测试用例) --> B(配置测试环境)
B -->
原创
2023-11-25 03:22:41
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# 卸载 Corepack 自带 Yarn 的方法
在现代 JavaScript 开发中，包管理工具是不可或缺的，而 Yarn 和 NPM 是最流行的两种选择。从 Node.js v16.9.0 开始，Corepack 被引入作为一个实验性的包管理工具，它可以帮助我们轻松地切换和使用 Yarn 和 pnpm 等包管理器。但是，有时候我们可能需要将 Corepack 自带的 Yarn 卸载，以便安
原创
2024-08-15 03:59:47
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