前言 工作场景的需要，最近开始学习起了大数据相关的东西。对于我这个初学者，大数据入门就是首先得学会Hadoop环境的安装，按照步骤如遇相关问题，请指正。 Hadoop环境的安装，我是用自己电脑借助VMware workstation构建了三个虚拟机节点
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2023-09-21 13:46:09
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1.队列配置1.基于clouderamanager的界面方式2.基于ambari的界面方式 3.修改对应的配置文件 （1）默认的调度器FIFO Hadoop中默认的调度器，它先按照作业的优先级高低，再按照到达时间的先后选择被执行的作业。集群中只有一个任务在运行，只有前一个运行完了后面的job才能按照排列顺序依次运行，优点是当前执行的job独享资源，资源利用最大化，缺点是小任务的资源浪费和队列的
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2023-09-26 19:45:07
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已搭建好hadoop,hbase,zookeeper用户名分别为:centos01,centos02,centos03搭建方法：CentOS7搭建 Hadoop + HBase + Zookeeper集群我的密码为123456用VMware打开集群，设置自己的镜像文件查看3台机器的host，使用命令hostname配置网络连接1. 查看自己的网络状况 网关为192.168.79.2子网掩
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2024-09-19 09:57:53
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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为什么资源使用少
Hadoop 是一种开源的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理。尽管Hadoop在处理大规模数据集时表现出色，但其资源使用效率相对较低，导致很多开发者和运维人员对此感到困惑。本文将探讨Hadoop资源使用少的原因，并通过一些代码示例来说明其工作机制。
## 一、Hadoop的架构
Hadoop的架构主要由两个核心组件构成：
1. **Hadoop分布式文件
资源调度器是Hadoop集群中一个比较重要的模块，最初的hadoop资源调度器是基于队列形式的FIFO调度的，这种模式在大规模集群的时候，资源分配并不是很合理，比如一个后提交的任务，但想要它先执行怎么办，而在FIFO模式下，只能等到前面所有的JOB执行完后，才能执行这个作业。所以如何进行资源的合理管理和分配，就成了一个急待解决的需求，由此就产生了后来的二个非常优秀的调度器分别是Yahoo!开源的C
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2024-10-30 16:35:24
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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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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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Hadoop 2.0的第一个稳定版本2.2.0于2013年10月15如发布了，这个版本是 继1.0.0版本后，又一个具有里程碑意义的版本，这意味着Hadoop进入2.0时代。本文尝试解析Hadoop 2.2.0中包含的新特性。 下图是Apache Hadoop官网发布的2.2.0中涉及到的新特性，主要有8个特性，具体如下： 特性1：引入一个新的资源管理系统YARN YARN是“Yet
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2023-09-22 12:51:50
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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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我们看到一种“使用浪潮”一代又一代用户在相同的时间和类似的环境下使用Hadoop.每一个在数据处理时使用了Hadoop的用户，都面临着类似的挑战，为了让一切正常运转，要么被迫协同工作，要么干脆隔离。接下来我们就讨论这些客户，看他们彼此之间有何不同。 第0代--火种 这是开头：在谷歌2000年中的研究论文的基础上，
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2024-10-30 16:42:56
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# 查看Hadoop资源使用情况教程
## 概述
在Hadoop集群中，查看资源使用情况对于监控和优化集群性能非常重要。本文将向你介绍如何查看Hadoop资源使用情况，包括查看集群整体资源使用情况和查看单个作业的资源使用情况。
### 流程概述
以下是查看Hadoop资源使用情况的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 登录到Hadoop集群主节点 |
原创
2024-06-21 03:19:41
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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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集群资源管理器-YARN一、Hadoop yarn简介Apache YARN (Yet Another Resource Negotiator) 是 hadoop 2.0 引入的集群资源管理系统。用户可以将各种服务框架部署在 YARN 上，由 YARN 进行统一地管理和资源分配。二、YARN架构3.1 ResourceManagerResourceManager 通常在独立的机器上以后台进程的形式
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2023-09-20 12:40:49
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Hadoop技术内幕：深入解析MapReduce架构设计与实现原理http://yunpan.cn/cwBBhLYTBnVRG （提取码：1810）
原创
2015-06-01 17:19:40
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