Hadoop基础篇 01 Hadoop集群的部署与使用集群节点类型相关知识Hadoop框架中最核心的设计HDFS 为海量数据提供存储MapReduce 对数据进行计算的MapReduce的主要作业从磁盘或从网络读取数据，即IO密集工作；计算数据，即CPU密集工作‘Hadoop集群的整体性能Hadoop集群的整体性能取决于CPU、内存、网络以及存储之间的性能平衡。因此运营团队在选择机器配置时要针对不
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2023-07-12 14:27:35
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最近在忙于写论文等工作，有一段时间没有看Hadoop源码了，觉得不能中断，所以就自己思考着实现hdfs文件系统的本地可视化界面。从昨天上午构思，到今天中午，完成了基本的功能。(1)设计思路：在hadoop节点上，运行程序后，可显示可视化界面，和普通的资源管理器类似，实现简单的文件树查看、创建文件、删除文件等操作。目前界面设计如下：主要界面包括工具栏、文件树、查看区、状态栏四个部分。工具栏提供如下功
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2023-09-01 08:31:46
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1. 介绍
本文介绍的Hadoop权限管理包括以下几个模块：（1） 用户分组管理。用于按组为单位组织管理，某个用户只能向固定分组中提交作业，只能使用固定分组中配置的资源；同时可以限制每个用户提交的作业数，使用的资源量等（2） 作业管理。包括作业提交权限控制，作业运行状态查看权限控制等。如：可限定可提交作业的用户；可限定可查看作业运行状态的用户；可限定普通
# Python 如何接入 Hadoop：解决大数据处理问题
随着大数据技术的快速发展，Hadoop作为一种开源的分布式计算框架，已被广泛应用于数据存储和处理领域。Python是一种简单易用的编程语言，它的灵活性和强大的数据处理能力使其成为与Hadoop进行交互的良好选择。那么，如何将Python与Hadoop相结合，以高效地处理海量数据呢？下面，我们将通过一个具体的案例来探讨这一问题。
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原创
2024-10-21 05:28:48
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一、HDFS永久性数据结构 1.1 namde的目录结构[root@datanode1 name]# cd /data0/hadoop/dfs/name/current/
[root@datanode1 current]# ls
edits edits.new fsp_w_picpath&nbs
原创
2016-01-18 11:35:37
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一、项目介绍 推荐系统的web项目已经完成，现在在此基础上增加HDFS文件管理功能，便于管理HDFS上的文件数据，本文基本参考了fansy1990的HDFS文件管理系统这个项目，改动的地方是将原来分散开的功能集中在了一个页面和处理了中文显示乱码。二、项目实现 1、打开菜单显示根目录文件及文件夹，点击文件夹进入下一目录，并可输入文件名、所有者进行检索
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2023-08-02 13:30:47
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# CDH 如何管理 Hadoop 安装包
在现代数据处理环境中，Hadoop 作为一项重要的分布式计算平台，其管理和部署显得尤为重要。Cloudera Distribution for Hadoop (CDH) 为管理 Hadoop 提供了一种便捷的方式。本方案将介绍如何通过 CDH 管理 Hadoop 安装包，解决安装包管理不当可能导致的环境不一致和配置错误的问题。
## 问题背景
在大
1. 背景介绍本文档介绍如何配置Hadoop HTTP Web控制台以要求用户身份验证。默认情况下，Hadoop HTTP Web控制台（ResourceManager，NameNode，NodeManagers和DataNodes）允许访问而无需任何形式的身份验证。可以将Hadoop HTTP Web控制台配置为使用HTTP SPNEGO协议（Firefox和Internet Explorer等
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2023-08-17 12:54:28
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文章目录前言避免CentOS中的bug修改配置文件分发文件格式化namenode启动集群常见权限问题以root进行格式化以root进行首次启动 前言做了这么多准备工作之后，终于正式进入Hadoop的配置了避免CentOS中的bug这一步只有CentOS需要做，Ubuntu那些系统不需要 进入etc下的hadoop 1.固定hadoop_env.sh中的JAVA_HOME 2.固定mapred-e
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2023-07-12 03:14:23
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伪分布式安装 关闭防火墙：学习环境可以直接把防火墙关闭掉。用root用户登录后，执行查看防火墙状态。查看防火墙状态firewall-cmd --state停止防火墙[root@localhost ~]# systemctl stop firewalld.service禁止防火墙开机自启[root@localhost ~]# systemctl disable firewalld.service 关
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2023-08-10 23:26:48
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大数据之Hadoop平台：Hadoop多用户管理 前言 最近有一些需求，就是需要在hadoop集群中实现多用户管理，因此在网上搜了很多的资料。其中有一种方法感觉还是比较可行，链 接：http://cn.soulmachine.me/blog/20140206/大概方式是：先新建一个用户test1，然
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2023-09-13 23:43:28
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一、大数据概述大数据：主要解决海量数据的采集、存储和分析计算问题存储单位：bit 、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB特点：大量、高速、多样、低价值密度应用：广告推荐、零售、物流仓储、保险、金融、房产、人工智能、5G、物联网、VR二、Hadoop入门1. 概念<1>分布式系统基础架构。 <2>解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。 <3&g
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2023-09-27 22:12:18
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没有hdfs，大数据就是空话 ——me（开个玩笑哈哈哈）1、hdfs入门、hdfs介绍HDFS（Hadoop Distributed File System），也叫分布式文件系统。是一个Apache Software Foundation项目，是Apache Hadoop项目的一个子项目。 Hadoop非常适合存储大型数据（比如TB级别和PB级别的数据），其原因就是它使用Hdfs作为数据的存储系统
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2023-08-18 19:44:10
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1 概述HDFS（Hadoop Distributed File System）是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件；随着数据量激增，单个操作系统无法对海量数据进行存储，因此将数据分散到多个系统中，而为了方便管理和维护，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文件管理系统，HDFS就是其中的一种。它具有以下优点适合海量数据处理：能够处理百万规模以上的文件数量，数据存储可达
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2023-09-08 21:58:03
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Apache Hadoop是Apache的一个分布式计算开源框架，提供了一个分布式文件系统子项目（HDFS）和支持MapReduce分布式计算的软件架构那什么是MapReduce呢？ 举例来说，统计一系列的文档中的词汇。文档数量规模很大，有1000万个文档，英文单词的总数可能只有3000。那么input M=10000000，output N=3000.于是我们搞了10000个PC做Mapper
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2023-10-08 08:26:00
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一、核心组件1、Hadoop通用组件 - Hadoop Common包含了其他hadoop模块要用到的库文件和工具2、分布式文件系统 - Hadoop Distributed File System （HDFS）运行于通用硬件上的分布式文件系统，高吞吐，高可靠3、资源管理组件 - Hadoop YARN于2012年引入的组件，用于管理集群中的计算资源并在这些资源上调度用户应用4、分布式
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2023-11-18 23:08:30
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hdfs标题栏概述 数据节点 数据节点卷故障 快照 启动进度 实用工具工具栏浏览文件系统 日志: hadoop进程日志信息，出现问题时，需要查询日志，关注度一般 日志水平 指标 配置 进程线程转储数据节点概述datanodes：显示所有datanode节点信息，关注度一般 Datanode Volume Failures：失败的数据节点卷，关注度低 snapshot: 快照，关注度低 startu
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2023-09-20 07:14:41
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Hadoop各个组件的关联图如下：Resource Manager 是资源管理器，它是所有组件的中心，负责集群所有资源的调度APP mstr是应用程序管理器，负责作业的运行时的追踪和管理，并协调resource manager 请求资源，获取资源创造containerNode manager 是节点资源管理器，运行在改服务器节点上，负责对该节点资源和其它信息的监控，并发送给resource man
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2023-09-13 23:32:57
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为了可以方便地在hadoop的管理界面（namenode和jobtracker）中自定义展示项，使用代理servlet的方式实现了hadoop的管理界面。首先，在org.apache.hadoop.http.HttpServer中的构造函数public HttpServer(String name, String bindAddress, int port,boolean findPort, Co
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2023-07-03 17:01:10
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# 使用Hadoop运行Python脚本的解决方案
在大数据处理领域，Hadoop是一个非常重要的工具。然而，很多用户可能会问，如何在Hadoop环境下运行Python脚本来处理数据呢？本文将详细介绍如何使用Hadoop来运行Python脚本，并通过一个实际案例来说明。
## 解决问题的背景
假设我们有一组文本数据（如日志文件），存储在HDFS中，我们希望计算其中每个单词的出现次数。这一过程
原创
2024-10-24 05:57:51
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