背景本文整理一些Hadoop YARN的相关内容。简介YARN(Yet Another Resource Negotiator)是Hadoop通用资源管理平台，为各类计算框架（离线MR、在线Storm、内存计算Spark等）提供统一的资源管理和调度。 它提供的功能有：统一资源管理和调度： 集群中所有节点的资源（内存、CPU、磁盘、网络）抽象为Container。计算框架需要向YARN申请Conta
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2023-11-07 07:40:39
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YARN是分布式资源管理，每一台机器都要去管理该台计算机的资源，Yarn负责为MapReduce程序分配运算硬件资源。每一台机器的管理者叫 NodeManager，整个集群的管理者管理着整个集群的NodeManager，叫 ResourceManager。资源调度和资源隔离是YARN作为一个资源管理系统最重要和最基础的两个功能。资源调度由 ResourceManager 完成，而资源隔离由各个Da
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2023-09-01 09:31:59
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Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据集。而 Ceph 是一个针对大规模数据存储的开源分布式存储系统。将 Hadoop 与 Ceph 进行对接，可以提高数据处理和存储的效率。
在传统的数据处理中，数据通常存储在本地的硬盘或者网络存储设备中。但是随着数据量的增加，传统的存储方式变得越来越难以满足需求。而使用分布式存储系统，如 Ceph，可以帮助解决这一问题。Ceph 采
原创
2024-02-27 11:46:45
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# Ceph对接Hadoop的指导
在现代大数据应用中，Ceph和Hadoop的结合可以提供灵活而高效的数据存储方案。本文将引导你完成Ceph与Hadoop的对接流程，为你提供详细的步骤和必要的代码示例。
## 流程概览
我们将以下列步骤完成Ceph对接Hadoop的配置：
| 步骤 | 描述 |
| -
原创
2024-09-04 04:58:30
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主要封装为MySqlHelper类 namespace CiWong.LearningLevelApi.MySqlHelp
{
/// <summary>
/// MySqlHelper 类是基于.net框架开发的数据库操作类
/// </summary>
public class MySqlHelper
{
#re
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2024-07-15 06:01:46
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2021SC@SDUSC本篇我将对hadoop-common中的Unix Shell Guide进行分析重要的最终用户环境变量Apache Hadoop有许多控制软件各个方面的环境变量。(参见hadoop-env.sh和相关文件。)其中一些环境变量专门用于帮助最终用户管理他们的运行时。HADOOP_CLIENT_OPTS：此环境变量用于所有最终用户的非守护程序操作。它可以用于通过系统属性定义设置任
Hadoop Yarn的资源隔离是指为运行着不同任务的“Container”提供可独立使用的计算资源，以避免它们之间相互干扰。目前支持两种类型的资源隔离：CPU和内存，对于这两种类型的资源，Yarn使用了不同的资源隔离方案。对于CPU而言，它是一种“弹性”资源，使用量大小不会直接影响到应用程序的存亡，因此CPU的资源隔离方案采用了Linux Kernel提供的轻量级资源隔离技术Cgroup；对于内
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2023-11-08 10:43:27
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一直认为Hadoop本身自带的HDFS和JobTracker监控页面是最好用的监控页面，简单明了。但是现在想要自己开发一套监控系统，那该怎样去获取Hadoop集群的当前状况呢？网页抓取首先，想到的办法是抓取网页，通过抓取50030和50070页面获得监控的数据。不得不说，这个办法实在是太土了，不到万不得已真的不好意思用。Hadoop JMX 接口经过各种查阅，看到了一位大神写的文档（链
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2024-01-09 22:02:47
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资源隔离目前有2种，静态隔离和动态隔离。所谓静态隔离是以服务隔离，是通过cgroups（LINUX control groups) 功能来支持的。比如HADOOP服务包含HDFS, HBASE, YARN等等，那么我们固定的设置比例，HDFS:20%, HBASE:40%, YARN：40%， 系统会帮我们根据整个集群的CPU，内存，IO数量来分割资源，先提一下，IO是无法分割的，所以只能说当遇到
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2023-08-18 19:52:54
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文章目录1. 资源调度与隔离1.1 Memory 资源1.2 CPU 资源2. 资源调度器2.1 概述2.2 FIFO Scheduler（先进先出调度器）2.3 Capacity Scheduler（容量调度器）2.3.1 什么是Capacity Scheduler2.3.2 调度器特性2.3.3 调度器配置2.3.3.1 一、开启调度器2.3.3.2 二、配置队列2.3.3.3 三、队列属性
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2023-09-01 09:33:14
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Hadoop YARN同时支持内存和CPU两种资源的调度在YARN中，资源管理由ResourceManager和NodeManager共同完成，其中ResourceManager中的调度器负责资源的分配，而NodeManager则负责资源的供给和隔离。ResourceManager将某个NodeManager上资源分配给任务（这就是所谓的“资源调度”）后，NodeManager需按照要求为任务提供
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2024-06-19 06:06:42
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一，Hadoop Hadoop是一个分布式系统框架，可以进行大数据中的高速运算和存储。框架的核心设计是HDFS和MapReduce。HDFS是分布式文件系统，用作海量数据的存储；MD处理过程为海量的数据提供计算。另外还有数据仓库工具hive，分布式数据库Hbase。现在更多的称为“Hadoop生态”。二，HDFS 它是一个分布式的、面向块的、不可更
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2024-02-23 11:09:17
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# dolphinscheduler 对接联邦 Hadoop 的全过程指导
## 概述
在大数据处理的背景下，DolphinScheduler（鲲鹏调度器）与联邦 Hadoop 的结合可以有效地提高作业的调度能力与资源利用率。本指南将帮助你了解如何实现 DolphinScheduler 与联邦 Hadoop 的对接，并逐步指导你完成每一个步骤。
## 流程概述
以下是实现 Dolphins
# 使用 Spring Cloud 对接 Hadoop 的指南
在大数据的时代，Hadoop 作为一种强大的数据存储和处理解决方案，越来越多地被开发者们采用。通过 Spring Cloud 和 Hadoop 的集成，我们可以更方便地构建分布式应用程序。下面我将详细介绍如何实现在 Spring Cloud 中对接 Hadoop 的过程。
## 实现流程
以下是整个对接过程的基本步骤：
| 步
原创
2024-10-11 07:40:58
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1.研究背景在实际的大数据工程部署中，多个业务部门经常需要运行多个数据应用，在搭建Hadoop集群时，经常面临如何划分大数据集群及进行资源隔离的问题。另外，由于预算有限等原因，数据运维部门也有控制预算，减少大数据集群节点个数，同时保证重点业务性能等诉求。现有大数据集群一般支持2种资源管理方式，包括物理多租和逻辑多租，分别介绍如下。在物理多租模式中，每个租户拥有自己的MRS集群，资源和数据物理隔离。
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2023-12-26 14:59:47
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# Hadoop 对接 Spring Boot 实现指南
## 1. 简介
Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。而 Spring Boot 是一个用于创建独立、生产级的 Spring 应用程序的框架。将 Hadoop 与 Spring Boot 结合可以实现在分布式环境下使用 Spring Boot 进行数据处理和分析的功能。
本文将指导你如何实现 Hadoop 对
原创
2023-10-22 10:14:22
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# Spark 对接 Hadoop HA（高可用性）指南
在大数据架构中，Spark 和 Hadoop 的搭配使用是一种常见方案。要实现 Spark 对 Hadoop HA 的对接，过程大致如下：
## 步骤流程
以下是实现 Spark 对接 Hadoop HA 的步骤流程：
```markdown
| 步骤 | 描述 | 工具/命令
原创
2024-10-08 06:04:17
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Hadoop理解hadoop在2.0后将资源管理从MapReduce中独立出来变成了Yarn之后，就演变成了四层架构：
底层 —— 存储层，文件系统HDFS中间层 —— 资源及数据管理层，YARN以及Sentry等上层 —— MapReduce、Impala、Spark等计算引擎顶层 —— 基于MapReduce、Spark等计算引擎的高级封装及工具，如Hive、Pig、Mahout等存储层
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2023-08-09 10:30:19
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yunsamzhang的博客http://thinkinginhadoop.iteye.com/ 邵铮的PPT，关于hive的架构/原理/优化，研究hive不可不看 http://www.slideshare.net/zshao 更多的hive presentation ppt http://wiki.apache.org/hadoop/Hive/Pres
原创
2012-08-23 17:34:29
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一、部署规划1、部署环境主机名IP地址版本备注yun1192.168.43.14Hadoop 3.1.3主节点yun2192.168.43.254Hadoop 3.1.3数据节点yun3192.168.43.180Hadoop 3.1.3数据节点2、创建hadoop用户三台主机节点都新增一个Hadoop用户创建新用户：sudo useradd -m hadoop -s /bin/bash设置密码：
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2023-10-28 11:26:35
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