1 面试题1.1 简述Hadoop小文件弊端过多的小文件会加重 namenode 负担，增加寻址成本，降低处理效率，最终导致集群整体性能下降。1.2 HDFS中DataNode挂掉如何处理？HDFS namenode 与 HDFS datenode 具有周期性心跳通信机制，检查发现某个数据的副本数量小于冗余因子时，说明有 datanode 节点宕机，HDFS 就会启动数据冗余复制，为它生成新的副本
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2024-02-22 23:28:49
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一、Hadoop综合大作业 要求：1.将爬虫大作业产生的csv文件上传到HDFS爬取的数据总共有10个表格（分别是不同类别）2.对CSV文件进行预处理生成无标题文本文件对字段进行预处理：查看生成的table.txt：3.把hdfs中的文本文件最终导入到数据仓库Hive中启动hdfs：4.在Hive中查看并分析数据5.用Hive对爬虫大作业产生的进行数据分析，写一篇博客描述你的分析过程和
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2024-01-16 18:11:23
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1. hadoop简介Hadoop起源于Google的三大论文：
(1)GFS：Google的分布式文件系统Google File System
(2)MapReduce：Google的MapReduce开源分布式并行计算框架
(3)BigTable：一个大型的分布式数据库演变关系：
(1)GFS—->HDFS
(2)Google MapReduce—->Hadoop Map
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2024-03-05 14:58:34
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MapReduce作业的提交与初始化过程，即从用户输入提交作业命令到作业初始化的整个过程。该过程涉及JobClient、JobTracker和TaskScheduler三个组件，它们功能分别是准备运行环境、接收作业以及初始化作业。作业提交与初始化概述作业提交过程主要为后续作业执行准备环境，主要涉及创建目录、上传文件等操作；而一旦用户提交作业后，JobTracker端便会对作业进行初始化。作业初始化
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2023-07-24 10:53:46
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hadoop2.x的三大核心：mapreduce 、hdfs以及yarn ，其中核心之一mapreduce，利用了分而治之的思想，Map（映射）和 Reduce（归约），分布式多处理然后进行汇总的思想，比如：清点扑克牌把里面的花色都分开，一个人清点那么可能耗时4分钟，如果利用mapreduce的思想，把扑克牌分成4份，每个人对自己的那一份进行清点，然后4个人都清点完成之后把各自的相同花色放一起进行
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2023-07-20 17:10:33
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大家好，今天我们来说一下，Hadoop中MapReduce提交作业流程： 涉及组件： 1）客户端： 到RM （RessourceManager） 获取作业编号 检验驶入路径是否存在 检验输出路径是否不存在 计算切片信息 将配置文件/jar包/切片发送到HDFS以作业编号命名的目录（HDFS目录） 向RM发送请求，提交作业 监控作业执行的进度，每秒发送一次请求，请求作业执行进度，如果进
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2023-06-30 09:27:27
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一个MapReduce作业的提交与初始化过程，即从用户输入提交作业命令到作业初始化的整个过程。该过程涉及JobClient、JobTracker和TaskScheduler三个组件，它们的功能分别是准备运行环境、接收作业以及初始化作业。作业提交过程比较简单，它主要为后续作业执行准备环境，主要涉及创建目录、上传文件等操作；而一旦用户提交作业后，JobTracker端便会对作业进行初始化。作业初始化的
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2023-10-06 21:00:34
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提交作业流程图：各自任务：1、客户端，提交MapReduce作业2、YARN的资源管理器（Resource Manager），协调集群中计算资源的分配3、YARN的节点管理器（Node Manager），启动并监控集群中的计算容器4、MapReduce的Application Master，协调MapReduce作业中任务的运行。Application Master和MapReduce任务运行于容
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2023-07-24 09:30:46
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Hadoop任务提交分析
分析工具和环境
下载一份hadoop的源代码，这里以hadoop-1.1.2为例。本地IDE环境为eclipse。导入整个文件夹，然后能够在IDE里面看到文件夹结构了。要分析任务提交过程，须要找到入口代码，非常明显，对于熟悉Hadoop应用程序开发的同学来说非常easy的知道任务的提交是从job的配置開始的。所以须要这样一份提交Job的代码。在src/examples里
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2023-07-12 13:31:58
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一、MapReduce提交方式1、提交jar到集群节点，使用命令运行的方式上一次我们进行开发的mapReduce入门程序wordCount中，我们是通过以下步骤提交到集群中运行的。首先完成mapReduce主程序、map计算方法、Reduce计算方法的开发将开发完成后的代码打jar包将jar上传到集群中的某一个节点使用命令hadoop jar xx.jar [mainClass] in out 提
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2024-05-10 19:07:15
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FIFO、Capacity、Fair三种资源调度器详解资源调度器1）先进先出调度器（FIFO）2）容量调度器（Capacity Scheduler）3）公平调度器（Fair Scheduler） 资源调度器目前，Hadoop作业调度器主要有三种：FIFO、Capacity Scheduler、Fair Scheduler。Hadoop3.1.3默认的资源调度器是Capacity Schedule
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2023-08-11 21:47:56
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1、Hadoop MapReduce作业调度早期的Hadoop使用的FIFO调度器来调度用户提交的 作业。现在主要使用的调度器包括Yahoo公司提出的计算能力调度器（Capacity Scheduler）以及Facebook公司提出的公平调度器（Fair Scheduler）2、MapReduce执行框架的组件和执行流程RecorderReader对象逐个从数据分片中读出数据记录、并转换为Key-
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2023-12-09 11:49:54
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在Hadoop中提交一个任务大致分为6个步骤，分别为：作业提交 -> 作业初始化 –> 任务分配 –> 任务执行 –> 更新任务执行进度和状态 -> 作业完成目录作业提交作业初始化任务的分配任务执行更新任务执行进度和状态作业完成客户端（Client）：编写MapReduce程序，配置作业，提交作业JobTracker：协调作业的运行，分配作业，初始化作业，
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2023-05-29 22:21:30
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最近某hadoop集群多次出现机器宕机，现象为瞬间机器的sys cpu增长至100%，机器无法登录。只能硬件重启，ganglia cpu信息如下：首先怀疑有用户启动了比较奇葩的job，导致不合理的系统调用出现的问题。随后加了ps及pidstat信息收集job信息（公共集群蛋疼的地方），然后出现问题的时候，各类脚本已经无法工作，一直没有抓到现场。终于在某一次看到一台机器sy
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2023-07-11 22:45:43
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前言本次作业是在《爬虫大作业》的基础上进行的，在《爬虫大作业》中，我主要对拉勾网python岗位的招聘信息进行的数据爬取，最终得到了2641条数据存在一个名为lagoupy.xls中。本次作业的任务主要有以下三点：1.对CSV文件进行预处理生成无标题文本文件，将爬虫大作业产生的csv文件上传到HDFS2.把hdfs中的文本文件最终导入到数据仓库Hive中，在Hive中查看并分析数据3.用Hive对
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2023-07-11 22:18:52
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在描述任务提交之前，有必要先了解一下部分基础知识。一、基础知识此处基础知识涉及HDFS基本操作命令、Hadoop自带例子程序和Yarn的监控界面。1.1 几个常见的HDFS操作命令想要在Hadoop平台上运行MapReduce程序，首先要将数据从本地上传到HDFS集群上，通常涉及到表1-1中的几个命令。表1-1本文要用到的几个HDFS命令序号命令功能1hdfs dfs -m
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2023-11-20 08:32:24
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一直想写一个关于hadoopMR和作业调度,还有存储过程(hdfs)等的详细总结,因为这一段时间巩固并且学到了很多,所以借此来写一个好一点的详细一点的,以后忘了好再看着回忆一下; 先从作业提交开始 ,首先来一个简略的,作为动作级别的;首先你有了一个作业,比如MR,然后你作为客户端,向服务器提交作业,首先提交至ResourceManager,获取一个作业ID,如果没有,则生成,如果有的话,
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2023-09-01 08:51:24
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大数据第二次作业操作大家好，我是【豆干花生】，这次我带来了大数据的第二次实践作业~ 主要内容为hadoop编程，使用GraphLite进行同步图计算 可以说十分具体了，包含了具体操作、代码指令、各个步骤截图。 文章目录大数据第二次作业操作一.作业内容二.第一个作业--hadoop编程1.具体代码如下：2.准备工作:3.具体操作三.第二个作业--同步图计算，SSSP1.具体代码2.准备工作3.具体操
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2024-03-14 05:44:43
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作业要求1.对CSV文件进行预处理生成无标题文本文件，将爬虫大作业产生的csv文件上传到HDFS2.把hdfs中的文本文件最终导入到数据仓库Hive中，在Hive中查看并分析数据3.用Hive对爬虫大作业产生的进行数据分析（10条以上的查询分析） 作业题目：爬取电影《何以为家》影评并进行综合分析大数据案列：1.准备本地数据文件对CSV文件进行预处理生成无标题文本文件，将爬虫大
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2023-12-13 12:02:55
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1.概述 在调度 Hadoop 的相关作业时，有以下几种方式：基于 Linux 系统级别的 Crontab。Java 应用级别的 Quartz。第三方的调度系统。自行开发 Hadoop 应用调度系统。 对于前两种，使用 Crontab 和 Quartz 是基本可以满足业务需求，但有其弊端。在 Job 数量庞大的情况下，Crontab 脚本的编写，变得异常复杂。其调度的过程也
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2024-01-05 16:13:26
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