Hadoop的三大核心组件之HDFS和YARNHadoop集群具体来说包含两个集群：HDFS集群和YARN集群，两者逻辑上分离，但物理上常在一起。（1）HDFS集群：负责海量数据的存储，集群中的角色主要有 NameNode / DataNode/SecondaryNameNode。（2）YARN集群：负责海量数据运算时的资源调度，集群中的角色主要有 Reso
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2023-07-30 15:40:48
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Yarn包括resourcemanager和datamanagerHdfs包括namenode和datanode 这两个服务启动了，就可以跑mapreduce程序了
原创
2016-02-11 12:05:46
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简介：这里对之前的hdfs、yarn、MR相关概念做一个总结，方便快速阅读理解。一、HDFSHDFS是分布式文件系统，有高容错性的特点，可以部署在价格低廉的服务器上，主要包含namenode和datanode。Namenode是hdfs中文件目录和文件分配管理者，它保存着文件名和数据块的映射管理，数据块和datanode列表的映射关系。其中文件名和数据块的关系保存在磁盘上，但是namenode上不
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2024-07-31 23:41:00
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Hadoop官网地址：hadoop.apache.org学习 HADOOP 过程中，一般使用伪分布式，使用集群目的是为了学习企业环境中的HA。HDFS：NN、SNN(checkpoint)、DN 这是单点模式，NN挂了就不能对外提供服务，SNN只是冷备。所以需要两个NN做HA，一个active一个standby，active的NN对外服务，standby的NN做实时备份，随时准备standby顶替
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2024-08-05 22:11:41
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导语 HDFS和YARN是大数据生态的基础组件，不过，因为其处于数据分析架构体系的底层，通常我们很少能感受到它们的存在。但是我们必须要了解它们，因为在某些场景下，我们依然会接触到它们。了解他们并熟悉怎么使用，是大数据分析师必备的技能之一。首先，还是让我们来回答经典的三个问题：为什么要讲HDFS和YARN？本节课程的目标是什么？本文的讲解思路是？为什么要讲HDFS和YARN？ 作为大数据生态的基石
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2023-12-20 19:11:46
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在 Hadoop 2.0.2-alpha 之前，HDFS 在机器断电或意外崩溃的情况下，有可能出现正在写的数据丢失的问题。而最近刚发布的 CDH4 中 HDFS 在 Client 端提供了 hsync() 的方法调用 ( HDFS-744 )，从而保证在机器崩溃或意外断电的情况下，数据不会丢失。这篇文件将围绕这个新的接口对其实现细节进行简单的分析，从而希望找出一种合理使用 hsync() 的策略，
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2023-10-20 16:28:06
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打开Hadoop的官网，我们可以看到Hadoop2.0包括两个module：HDFS – Hadoop File System。YARN – Yet Another Resource Negotiator 也称为MapReduce2.0，即MPv2其中HDFS是底层的存储系统。不仅Hadoop的底层存储可以使用HDFS，其他分布式计算系统也可以使用HDFS作为底层存储系统。HDFS与在Hadoop
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2023-10-28 14:41:57
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# HDFS和YARN重启指南
在使用Hadoop生态系统的过程中，偶尔会需要重启HDFS（Hadoop分布式文件系统）和YARN（Yet Another Resource Negotiator）以解决某些问题，或是进行系统的维护。本文将详细讲解HDFS和YARN的重启步骤，以及每一步所需的代码。
## 流程概述
重启HDFS和YARN的流程可以分为几个主要步骤。下面是操作步骤的简要表格：
1.阐述Hadoop生态系统中，HDFS, MapReduce, Yarn, Hbase及Spark的相互关系。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。具有可靠、高效、可伸缩的特点。Hadoop的核心是HDFS和MapReduce，hadoop2.0还包括YARN。 （1）HDFS集群：负责海量数据的存储。（2）YARN集群：负责海量数据运算时的资源调度。（3）MapR
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2023-07-12 13:28:53
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1、 YARN的产生在之前文章中介绍过hadoop1与hadoop2架构的区别是hadoop2将资源管理功能从MapReduce框架中独立出来，也就是现在的YARN模块。在没有 YARN 之前，是一个集群一个计算框架。比如：MapReduce 一个集群、Spark 一个集群、HBase 一个集群等。造成各个集群管理复杂，资源的利用率很低；比如：在某个时间段内 Hadoop 集群忙而Spark 集群
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2024-04-19 18:18:18
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1. HDFS 2.0 基本概念 相比于 Hadoop 1.0,Hadoop 2.0 中的 HDFS 增加了两个重大特性,HA 和 Federaion。HA 即为 High Availability,用于解决 NameNode 单点故障问题,该特性通过热备的方式为主 NameNode 提供一个备用者,一旦主 NameNode 出现故障,可以迅速切换至备 NameNode, 从而实现不间断
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2024-05-27 16:23:56
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hadoop广义上讲是一个大数据生态圈，接受大量处理、处理大量数据的一个全套的框架！hadoop3.x版本以后，主要有三大模块，HDFS、YARN、mapReduce这三大核心组成！什么是HDFS?分布式文件系统，hadoop集群的功能类似于三个臭皮匠抵一个诸葛亮，把很多配置低、廉价的服务器组织到一起，协调好发挥出最大的作用。 分布式文件系统就是把存储文件到可用的服务器上，你不用查看计划应该存储到
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2023-11-27 07:52:18
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# HDFS和YARN架构简介
HDFS和YARN是Apache Hadoop项目的两个核心组件，分别代表了分布式存储和计算的架构。它们被广泛应用于大数据处理和分析领域。
## HDFS架构
HDFS是Hadoop Distributed File System的缩写，它是一个分布式文件系统，设计用于存储和处理大规模数据集。
### HDFS的特点
- **容错性**：HDFS通过数据冗
原创
2023-09-02 12:31:47
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# HDFS和YARN关闭不了的解决方法
## 1. 问题描述
在使用Hadoop分布式系统时，有时候会遇到HDFS和YARN无法正常关闭的情况。这种问题通常是由于某些进程或资源未正确释放导致的，解决方法一般是通过手动关闭相关进程或释放资源来解决。
## 2. 解决流程
下面是解决HDFS和YARN关闭不了问题的流程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1. | 检查
原创
2023-09-04 05:09:45
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二、
HDFS基本操作
1、shell命令行客户端
Hadoop提供了文件系统的shell命令行客户端，使用方法如下：
Hadoop fs <args>（参数哪一个文件系统
和什么样的操作）
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2023-07-12 08:37:46
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介绍对于数据湖，在Hadoop生态系统中，使用HDFS文件系统。但是，大多数云提供商已将其替换为自己的深度存储系统，例如S3或GCS。使用深度存储时，选择正确的文件格式至关重要。这些文件系统或深度存储系统比数据库便宜，但仅提供基本存储，不提供强大的ACID保证。您需要根据您的需要和预算为您的用例选择合适的存储.例如，如果预算允许，您可以使用数据库进行摄入，然后在数据转换之后，将其存储在数据湖中，以
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2023-06-07 14:20:02
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# 确保 HDFS 和 YARN 停止的必要性及方法
在大数据处理的环境中，Hadoop 是一个非常重要的框架。HDFS（Hadoop 分布式文件系统）和 YARN（Yet Another Resource Negotiator）是构成 Hadoop 核心的两个组件。HDFS 负责存储大数据，而 YARN 负责资源管理和作业调度。在某些情况下，你需要安全地停止这两个服务，以防止数据损坏或资源泄漏
一、Hadoop原理 Hadoop的核心由3个部分组成：Hadoop HDFS、MapReduce和YARN。
HDFS(Hadoop Distributed File System)是一个分布式文件系统，具有低成本、高可靠性，高吞吐量，高容错性和高可扩展性等特点，能够部署在廉价的机器上，存储海量的数据信息。
MapReduce编程模型由两个阶段组成：Map阶段和Reduce阶段。
序言总有一天你会笑着说出曾经令你痛苦的事情，毕竟有些东西虽然不是你想要的，但是却是你自找的，表面上是无奈，实际上是懒得去做选择，成功的路只有一条，而失败的路则是各种各样的原因。得不到的时候念念不忘，得到的时候，却不珍惜，这到底是为什么呢？是忘记了出发的初心还是产生了新的欲望而反被其折磨？高可用1高可用架构对比HDFS的出现，就是为了解决海量数据的存储问题，从而采用分布式架构存储文件，将一个大文件按
原创
2021-03-08 17:14:29
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# 教你实现 Hadoop 的 HDFS 和 YARN 节点
Hadoop 是一个非常强大的分布式计算框架，HDFS（Hadoop 分布式文件系统）用于存储数据，而 YARN（Yet Another Resource Negotiator）用于资源管理和调度。接下来，我们将一起实现 HDFS 和 YARN 节点。
## 整体流程
下面的表格展示了实现 HDFS 和 YARN 节点的主要步骤：
