step 1: 下载代码你可以登录Apache kafka 官方下载。http://kafka.apache.org/downloads.html下载和自己系统匹配的需要说明的是，kafka的安装依赖于zk，zk的部署可直接参考《Zookeeper介绍与基本部署》。当然，kafka默认也内置了zk的启动脚本，在kafka安装路径的bin目录下，名称为zookeeper-server-start.s
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2024-03-27 10:39:34
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前言storm和kafka集群安装是没有必然联系的，我将这两个写在一起，是因为他们都是由zookeeper进行管理的，也都依赖于JDK的环境，为了不重复再写一遍配置，所以我将这两个写在一起。若只需一个，只需挑选自己选择的阅读即可。这两者的依赖如下:Storm集群：JDK1.8 , Zookeeper3.4，Storm1.1.1；Kafa集群 : JDK1.8 ，Zookeeper3.4 ，Kafk
HDFS是Hadoop的分布式文件系统，负责海量数据的存取HDFS系列文章请参考：一、HDFS 概述 | 优缺点 | 组成架构 | 文件块大小二、HDFS 常用Shell命令 | 图文详解三、HDFS 搭建客户端 API 环境 | 图文详解 | 提供依赖下载连接四、HDFS API 操作图文详解及参数解读五、HDFS 读写流程 | 图文详解六、HDFS | NameNode和SecondaryNa
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2023-11-18 23:25:04
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Hadoop 生态系统发展到现在，存储层主要由HDFS和HBase两个系统把持着，一直没有太大突破。在追求高吞吐的批处理场景下，我们选用HDFS，在追求低延 迟，有随机读写需求的场景下，我们选用HBase，那么是否存在一种系统，能结合两个系统优点，同时支持高吞吐率和低延迟呢？有人尝试修改HBase内核 构造这样的系统，即保留HBase的数据模型，而将其底层存储部分改为纯列式存储（目前HBase
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2024-01-29 06:12:37
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hadoop环境搭建从官网上获得对应的安装包下载地址：Apache Download MirrorsApache Download MirrorsApache Download Mirrors点击第一个 安装JDK1.8解压文件tar -zxvf jdk-8u60-linux-x64.tar.gz 2.配置环境vi /etc/profile按i执行编
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2024-02-23 11:12:00
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1、kudu介绍Kudu 是一个针对 Apache Hadoop 平台而开发的列式存储管理器。Kudu 共享 Hadoop 生态系统应用的常见技术特性: 它在 commodity hardware（商品硬件）上运行，horizontally scalable（水平可扩展），并支持 highly available（高可用）性操作。此外，Kudu 还有更多优化的特点：1、OLAP 工作的快速处理。2
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2023-09-16 22:22:43
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Hadoop HA高可用+Zookeeper搭建简介本篇介绍在VMware+CentOS 7.4环境上搭建Hadoop HA+Zookeeper。Hadoop集群分布如下：编号主机名namenode节点zookeeper节点journalnode节点datanode节点resourcemanager节点1master1√√√√2master2√√√√3slave1√√√4slave2√使用软件版本
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2023-08-21 10:35:56
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环境准备一共4台虚拟机，模拟HA环境，供学习用 IPZKNMRMDNVm1192.168.31.150YYY Vm3192.168.31.152YY YVm4192.168.31.153Y YYVm5192.168.31.154 YYY 所需软件jdk 1.8, zk 3.7, hadoop-3.2.1 这些都可以从官网下载安
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2023-11-15 14:07:54
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kafka的部署模式单节点Broker部署单节点多Broker部署集群部署（多节点多Broker部署） 实际的生产环境中使用的是第3中方式，以集群的方式来部署kafka。kafka强依赖ZK，如果想要使用Kafka，就必须安装ZK，kafka中的消息偏置信息、kafka集群、topic信息会被存储在ZK中。有人可能会说在在使用kafka的时候就没有安装ZK，那是因为kafka内置了一个Z
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2024-02-29 17:23:31
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# 如何在Hadoop项目中实现依赖管理
在进行大数据分析和处理的时候，Hadoop 是一个非常重要的工具。在开发 Hadoop 项目时，我们经常需要为我们的项目引入其他依赖库，而这通常是个新手容易遇到的难题。本文将带你一步一步地实现 Hadoop 依赖的管理，包括步骤和示例代码。
## 整体流程
下面是实现 Hadoop 依赖的主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-23 04:31:55
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一、安装版本：JDK1.8.0_111-b14hadoophadoop-2.7.3zookeeperzookeeper-3.5.2
二、安装步骤： JDK的安装和集群的依赖环境配置不再叙述
1、hadoop配置 hadoop配置主要涉及hdfs-site.xml，core-site.xml，mapred-
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2023-11-17 15:28:54
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本文使用Burrow和Telegraf搭建Kafka的监控体系。然后，简单介绍一下其他的，比如Kafka Manager，Kafka Eagle，Confluent Control Center等。如果你对kafka比较陌生，请参考：Kafka基础知识索引Burrow依赖路径使用Burrow拉取kafka的监控信息，然后通过telegraf进行收集，最后写入到influxdb中。使用grafa
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2024-06-18 22:40:05
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hadoop,zookeeper,kafka集群搭建准备工作ifcfg-ens33hostnamehosts解压并改名配置集群(jdk)环境及密钥配置jdk环境配置密钥hadoop配置hadoop 环境变量配置格式化hdfszookeeper 配置文件配置zookeeper 环境变量配置Kafka配置server.properties配置kafka环境变量配置脚本文件修改另外2台电脑配置文件修改
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2024-06-05 09:42:43
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前言上篇文章讲解了 Kafka 的基础概念和架构，了解了基本概念之后，必须得实践一波了，所谓“实践才是检验真理的唯一办法”，后续系列关于 Kafka 的文章都以 kafka_2.11-0.9.0.0 为例；另外为了让大家快速入门，本文只提供单机版的安装实战教程，如果有想尝试集群方案的，后面在出一篇集群安装的教程，废话不多说了，直接开干。安装1. 下载版本号：kafka_2.11-0.9
文章目录Hadoop框架Zookeeper简介、搭建及简单使用Zookeeper简介Zookeeper集群搭建下载zookeeper对应的tar包1、上传安装包到master并解压2、配置环境变量3、修改配置文件4、新建data目录5、同步到其它节点6、配置node1和node2的环境变量7、编辑/usr/local/soft/zookeeper-3.4.6/data/myid8、启动zk9、停
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2023-11-18 23:11:21
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kafka是什么？Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统。Kafka具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据，具有高性能、持久化、多副本备份、横向扩展能力，适合在大规模消息处理场景中使用。l 分布式系统，易于向外扩展；l 同时为发布和订阅提供高吞吐量;l 支持多订阅者，当失败时能自动
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2023-10-19 16:35:27
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IntelliJ IDEA + Maven环境下对hadoop、hive-udf的pom.xml配置依赖 文章目录一、Maven配置1.1 配置本地仓库1.2 配置远程镜像1.3 idea maven配置1.3.1 引入外部Jar文件的两种方法1.3.2 引入自定义Jar问题：公司做项目，几层包结构二、新建IntelliJ下的maven项目三、hadoop配置依赖四、hive-udf配置依赖五、H
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2024-02-20 14:48:25
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Hbase作为Hadoop生态圈的一个组件，也是需要依赖Hadoop的，因此在安装Hbase之前需要先安装好Hadoop环境。Hbase主要用于实时&&离线数据处理，处理数据快，存储量大，按列存储数据库，能够轻松处理亿级别是数据，Hbase的底层依赖于Hbase的HDFS。Hbase作为noSql类型的数据库，没有关系型数据库的主键概念，变成了行键概念。Hbase的安装目前Hbas
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2023-07-27 21:59:59
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文章目录一. zookeeper安装1. 单节点安装1.1. 安装1.2. 操作zk2. Zk的集群安装二. kafka安装1. 单机安装2. kafka集群安装 一. zookeeper安装kafka是依赖zk的，所以需要安装zk kafka支持单机和集群模式，学习阶段推荐使用单机，单机和集群在操作上是没有区别的。1. 单节点安装1.1. 安装1、下载
https://www.apache.o
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2024-03-27 16:24:42
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# Hadoop与Kafka的结合：大数据处理的强大组合
在大数据处理领域，Hadoop和Kafka是两个非常重要的组件。Hadoop是一个开源的分布式计算平台，主要用于存储和处理海量数据，而Kafka则是一种高吞吐量的分布式消息系统，可以实时处理大量数据。将这两者结合起来，可以构建一套强大的大数据处理流水线。本文将深入探讨Hadoop和Kafka的基本概念、如何将它们结合、以及示例代码的实现。
