目录spark 介绍hadoop缺点spark 相较于hadoop的优点spark 运行模式RDD1) RDD 是什么？2) RDD属性RDD 一个分区内执行是有序的，不同分区数据计算是无序的3）算子Transformation 转换算子 key-valuereduceByKey、aggregateByKey、foldByKey、combinByKey对比action 算子闭包的概念sp
Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，而Hadoop是一个用于分布式存储和处理大数据的框架。在使用Spark进行数据处理时，通常需要与Hadoop进行集成来实现数据的读取和写入。然而，在Spark2版本中，默认使用的是Hadoop2的兼容版本，如果要实现Spark2兼容Hadoop3，需要进行一些配置和调整。下面是实现Spark2兼容Hadoop3的步骤：
步骤 | 操作 | 代码示例
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Spark，是分布式计算平台，是一个用scala语言编写的计算框架，基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎Hadoop，是分布式管理、存储、计算的生态系统；包括HDFS（存储）、MapReduce（计算）、Yarn（资源调度）一、Spark VS Hadoop 概览Hadoop和Spark都是并行计算，两者都是用MR模型进行计算Hadoop一个作业称为一个Job，Job里面分为Map Tas
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2023-07-12 13:16:16
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Hadoop3.1.3集群搭建1. Hadoop简介2. 机器准备2.1机器硬件配置2.2 虚拟机安装2.3 网络设置2.4 更改主机名称2.5 创建新用户3. 工具及脚本准备3.1 上传jdk和hadoop安装包3.2 配置集群间ssh免密登录4. jdk和hadoop安装（三台机器均需完成）4.1 解压jdk和hadoop安装包4.2 配置java和hadoop的环境变量5. 配置hadoo
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2023-09-16 22:56:58
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# Spark2与Hadoop3的兼容性实现
## 简介
现在，Spark2和Hadoop3已经发布了很长时间了，但是一些开发者在尝试将它们组合使用时，可能会遇到一些兼容性问题。本文将指导你如何实现Spark2与Hadoop3的兼容。
## 流程概览
以下是实现Spark2与Hadoop3兼容性的基本步骤：
```mermaid
journey
title 实现Spark2与Hado
Spark已经取代Hadoop成为最活跃的开源大数据项目，但是，在选择大数据框架时，企业不能因此就厚此薄彼近日，著名大数据专家Bernard Marr在一篇文章中分析了Spark和 Hadoop 的异同 Hadoop和Spark均是大数据框架，都提供了一些执行常见大数据任务的工具，但确切地说，它们所执行的任务并不相同，彼此也并不排斥虽然在特定的情况下，Spark据称要比Hadoop快10
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2023-07-24 12:48:41
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Hadoop3.0安装：环境：Ubuntu14.04 64位1.adduser advhadoop添加用户和组2.为hadoop用户添加权限sudo gedit /etc/sudoers3.安装sshsudo apt-get install openssh-server安装完成后启动ssh server服务sudo /etc/init.d/ssh start查看ssh服务是否启动ps -e | g
Hadoop进行海量数据分析，MR频繁落地，IO操作，计算时间就拉长。由于这种设计影响，计算过程中不能进行迭代计算。造成网络节点数据传输。Spark从理念上就开始改变。应用scala特点解决上面的核心问题，提升处理速度。Spark基于内存来实现，内存访问效率比磁盘访问效率高非常多。Spark不能完全基于内存，（所有要加工的数据都放入内存），部分数据也需要落地。一部分数据放在内存中，进行计算，计算中
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2023-08-20 22:38:03
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本文是在搭建好三台虚拟机后进行的，若为做前部分准备的 三．安装hadoop1.准备工作创建目录，将hadoop放入路径下将下载好的hadoop，jdk传入虚拟机新创建的目录/opt/bigdata下进到/opt/bigdata下看一看有没有传进去在master中创建用户hadoop使用户成为sudoers，以root用户修改文件/etc/sudoers[root@yumaster ~]# cd /
前言大数据工程师都喜欢拿Spark和Hadoop进行对比。在大数据开发面试中，我们也会经常说到Hadoop Spark这两个常用框架。当我们被问到为什么Spark比Hadoop快时，大多数人一般的理解就是：Spark是基于内存的计算，而Hadoop是基于磁盘的计算；Spark是一种内存计算技术。果真如此吗？事实上，不光Spark是内存计算，Hadoop其实也是内存计算。Spark和Hadoop的根
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2023-07-24 14:18:46
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1. hadoop中HDFS的NameNode原理1.1. 组成包括HDFS（分布式文件系统），YARN（分布式资源调度系统），MapReduce（分布式计算系统），等等。1.2. HDFS架构原理比如现在要上传一个1T的大文件，提交给HDFS的Active NameNode（用以存放文件目录树，权限设置，副本数设置等），它会在指定目录下创建一个新的文件对象，比如access_20180101.l
文章目录准备工作部署规划安装配置zookeeper下载安装目录规划将下载的二进制包移动到/usr/local/hadoop目录，解压缩文件包配置设置环境变量启动安装配置hadoop新建hadoop用户以及用户组，并赋予sudo免密码权限目录规划下载、解压配置环境变量配置复制Hadoop配置好的包到其他5台服务器启动zookeeper集群启动journalnode格式化HDFS（仅第一次启动执行）
Hadoop 3.x的发展Hadoop版本包括Hadoop 1.x、Hadoop 2.x和Hadoop 3.x。本节将以Hadoop 3.1.0为例，完成HDFS高可用的搭建。Hadoop 3新特性Hadoop 3.1.0 GA版本于2017年12月份正式发布。Hadoop 3相较于Hadoop 2有一些新特性，包括基于JDK 1.8、HDFS可擦除编码、MR Native Task优化、基于Cg
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2023-07-13 14:26:18
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处节点设置为：IP主机名节点192.168.10.11 mater NameNode（NN）、DataNode（DN）192.168.10.12 slave01Secondary NameNode（SN）、DataNode（DN）192.168.10.13slave02 DataNode（DN）
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2023-07-13 14:26:14
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# Hadoop vs Spark: Exploring the Performance Difference
In the world of big data processing, Hadoop and Spark are two popular frameworks that are widely used. While Hadoop has been around for quite s
如今我们拥有广泛的数据处理系统选择：Hadoop, Spark, Naiad, PowerGraph, Metis 和 GraphChi 等，这些不同框架的最佳性能其实高度依赖于高阶的工作流程，其次，没有某个单个系统总是会比其他系统性能高，也就是说，几乎每个系统都有自己特定场景下的最好性能表现。 所以，选择一个数据处理系统应该将其工作负载贴近其最佳设计点，但是我们很容易忽视这点，导致宗教式的争论
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2023-08-11 20:58:07
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Hadoop Security Authentication Terminology --KerberosWhat is kinit?Kinit - obtain and cache Kerberos ticket-grantingticketIf you use the kinit commandto get your tickets, make sure you use the kdestro
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2023-08-22 13:33:35
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文章目录1. linux ssh免密登陆配置2. java环境配置3. Hadoop完全分布式(full)4. Hadoop HDFS高可用集群搭建（HA）4.1 安装配置zookeeper4.2 安装配置hadoop HA4.3 Hadoop HDFS HA集群的启动步骤5. Hadoop MapReduce、YARN 高可用集群搭建5.1 修改 mapred-site.xml5.2 修改ya
hadoop3环境搭建与问题整理-分布式集群模式基本流程：使用版本：开始配置准备材料配置hadoop遇到的问题按照如上步骤配置启动成功。 基本流程：linux网络配置+环境安装+环境变量+修改软件配置脚本+启动hdfs和yarn使用版本：linux: ubuntu jdk：jdk-8u231-libux-x64 hadoop:3.2.1开始配置参考博客：hadoop2.7配置 有些步骤的详细过程
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2023-09-08 06:49:55
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HADOOP集群各组件性能调优配置原则如何发挥集群最佳性能原则1：CPU核数分配原则原则2：内存分配原则3：虚拟CPU个数分配原则4：提高磁盘IO吞吐率影响性能的因素因素1：文件服务器磁盘I/O因素2：文件服务器网络带宽因素3：集群节点硬件配置因素4：SFTP参数配置因素5：集群参数配置因素6：Linux文件预读值因素7：Jsch版本选择HBase提升 BulkLoad 效率操作场景前提条件操作步
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2023-07-13 14:24:59
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