一、软件环境我使用的软件版本如下:IntellijIdea2017.1Maven3.3.9Hadoop分布式环境二、创建maven工程打开Idea,file->new->Project,左侧面板选择maven

1010ml，瓶子的规格200ml=>需要6个瓶子装完块的大小规格，只要是需要存储，哪怕一点点，也是要占用一个块的块大小的参数：dfs.blocksize官方默认的大小为128M官网：https://hadoop.apache.org

启动命令：/hadoop/sbin/start-dfs.sh停止命令：/hadoop/sbin/stop-dfs.sh

博主介绍：✌全平台粉丝5W+,高级大厂开发程序员，博客之星、掘金/知乎/华为云/阿里云等平台优质作者。【源码获取】关注并且私信我【联系方式】最下边感兴趣的可以先收藏起来，同学门有不懂的毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以和学长沟通，希望帮助更多同学解决问题前言随着电子商务行业的迅猛发展，电商平台积累了海量的数据资源，这些数据不仅包括用户的基本信息、购物记录，还包括用户的浏览行为、评价反馈等多

原文作者：饥渴的小苹果原文地址：【Spark】Spark基础教程目录Spark特点Spark相对于Hadoop的优势Spark生态系统Spark基本概念Spark结构设计Spark各种概念之间的关系Executor

hadoop@wyy:/app/hadoop/spark100$bin/spark-submit--

hadoop启动：cd/root/toolssstart-dfs.sh，只需在hadoop01上启动stop-dfs.sh日志查看：cat/root/toolss/hadoop/logs/hadoop-root-datanode-hadoop03

编程命令大全1.软件环境变量的配置JavaScalaSparkHadoopHive2.大数据软件常用命令Spark基本命令Spark-SQL命令Hive命令HDFS命令YARN命令Zookeeper命令

Hadoop常见面试题整理及解答一、基础知识篇：1.把数据仓库从传统关系型数据库转到hadoop有什么优势？答：（1）关系型数据库成本高，且存储空间有限。

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这不过此种序列化虽然跨病态兼容性强，但是因为存储过多的信息，但是传输效率比较低，所以hadoop弃用它。

一,hadoop的配置管理a,hadoop通过独有的Configuration处理配置信息Configurationconf=newConfiguration();conf.addResource("core-default.xml

hbase是部署在hadoop平台上的NOSql数据库，因此在部署hbase之前需要先部署hadoop。

org.apache.hadoophadoop-com

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化资料的朋友，可以戳这里获取一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！xmlns:xsi="http://www.w3.or

引言Hadoop分布式文件系统（HDFS，HadoopDistributedFileSystem）是Hadoop框架的核心组件之一，它提供了高可靠性、高可用性和高吞吐量的大规模数据存储和管理能力。

文章目录一、配置IP二、配置主机名三、配置主机映射四、关闭防火墙五、配置免密六、安装jdk1、第一步：2、第二步：3、第三步：4、第四步：5、第五步：七、安装hadoop1、上传2、解压3、重命名4、开始配置环境变量

文章目录一、内嵌模式（使用较少）1、上传、解压、重命名2、配置环境变量3、配置conf下的hive-env.sh4、修改conf下的hive-site.xml5、启动hadoop集群6、给hdfs创建文件夹

文章目录一、MapReduce的优缺点二、MapReduce案例--WordCount1、导包2、Mapper方法3、Partitioner方法（自定义分区器）4、reducer方法5、driver（main方法）6、Writable（手机流量统计案例的实体类）三、关于片和块1、什么是片，什么是块？2、mapreduce启动多少个MapTask任务？四、MapReduce的原理五、Shuffle过

从Hadoop到自主研发，技术解读阿里去IOE后的系统架构原地址：......................云计算阿里飞天摘要：从IOE时代，到Hadoop与飞天并行，再到飞天单集群5000节点的实现

HadoopHDFS中的NameNode、SecondaryNameNode和DataNode目录1.定义2.主要作用3.官方链接1.定义在HadoopHDFS（Hadoop分布式文件系统）中，有三个关键的组件

1.NN和2NN的工作机制思考：NameNode中的元数据是存储在哪里的？首先，我们做个假设，如果存储在NameNode节点的磁盘中，因为经常需要进行随机访问，还有响应客户请求，必然是效率过低。因此，元数据需要存放在内存中。但如果只存在内存中，一旦断电，元数据丢失，整个集群就无法工作了。因此产生在磁盘中备份元数据的Fslmage。这样又会带来新的问题，当在内存中的元数据更新时，如果同时更新FsIm

YARN的概述YARN是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，而MapReduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序YARN是Hadoop2.x

YARN提供了资源管理和资源调度等机制1.1原HadoopMapReduce框架对于业界的大数据存储及分布式处理系统来说，Hadoop是耳熟能详的卓越开源分布式文件存储及处理框架，对于Hadoop框架的介绍在此不再累述

YARN概念YARN是一种新的Hadoop资源管理器，它是一个通用的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。内部组件Client:负责提交应用程序。

文章目录Hadoop之Yarn重点架构原理一、Yarn介绍二、Yarn架构三、Yarn任务运行流程四、Yarn三种资源调度器特点及使用场景Hadoop之Yarn重点架构原理一、Yarn介绍ApacheHadoopYarn

支持多种数据源的集成，并且可以与其他大数据技术（如Hadoop、Spark）协同工作。C

importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;importorg.apache.hadoop.hbase.TableName

HBase是基于HadoopHDFS构建的分布式、列式存储的NoSQL数据库，适用于存储和检索超大规模的非结构化数据。它支持随机读写，并且能够处理PB级数据。

一、Hbase介绍：HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，由ApacheSoftwareFoundation开发，是Hadoop生态系统中的一个重要组件。

Hadoop3.2集群新版本的搭建详细讲解过程，从下面第一张官方的图来看，最新版是3.2，所以大猪将使用3.2的版本来演示，过程中遇到的坑留给自己，把路留给你们，IT之路还有大猪。

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Hive和HBase都是Hadoop生态系统中的重要组件，它们都能处理大规模数据，但各自有不同的适用场景和设计理念。

ApacheHBase是一个基于Hadoop分布式文件系统（HDFS）构建的分布式、面向列的NoSQL数据库，主要用于处理大规模、稀疏的表结构数据。

Hive的优势Hive作为一个构建在Hadoop上的数据仓库工具，具有许多优势，特别是在处理大规模数据分析任务时。

Hadoop概述1.1Hadoop是什么Hadoop是什么1）Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。2）主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。

Hive是Hadoop生态系统中比不可少的一个工具，它提供了一种SQL(结构化查询语言)方言，可以查询存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的数据或其他和Hadoop集成的文件系统，如MapR-FS

[root@masterhadoop]#sbin/start-all.shStartingnamenodeson[master]ERROR:AttemptingtooperateonhdfsnamenodeasrootERROR

在大数据的世界中，Python和Hadoop结合使用，为处理庞大数据集提供了强大的工具。本文将详细探讨如何在Python中使用Hadoop，特别是通过实例来展示这一过程。

参考：https://blog.csdn.net/wuShiJingZuo/article/details/135620018fromhdfsimportInsecureClienthdfs_client=InsecureClient("http://localhost:9000",user="xiaokkk")#测试连接print(hdfs_client.status("/")){'access

文章目录1.Causedby:java.lang.UnsatisfiedLinkError:org.apache.hadoop.util.NativeCrc32.nativeComputeChunkedSums

最近总结了个人的各项能力，发现在大数据这方面几乎没有涉及，因此想补充这方面的知识，丰富自己的知识体系，大数据生态主要包含：Hadoop和Spark两个部分，Spark作用相当于MapReduceMapReduce

目录提交MapReduce程序至YARN运行1、提交wordcount示例程序1.1、先准备words.txt文件上传到hdfs，文件内容如下：1.2、在hdfs中创建两个文件夹，分别为/input、/output1.3、将创建好的words.txt文件上传到hdfs中/input1.4、提交MapReduce程序至YARN1.5、可通过node1:8088查看1.6、返回我们的服务器，检查输出文

前言Storm是一个开源的分布式实时计算系统，它能够处理无边界的数据流，类似于Hadoop对于批量数据处理的作用，但是Storm更侧重于实时数据流的处理。

2、测试工具：大数据测试需要使用专门的测试工具和框架，如HadoopUnit、ApacheBigTop、JMeter、LoadRunner等，而普通测试则可以使用通用的测试工具和框架，如JUnit、TestNG

基于Hadoop的学习行为数据云存储平台的设计与实现DesignandImplementationofaHadoop-BasedLearningBehavioralDataCloudStoragePlatform

DR-ConceptuallyDAGmodelisastrictgeneralizationofMapReducemodel.DAG-basedsystemslikeSparkandTezthatareawareofthewholeDAGofoperationscandobetterglobaloptimizationsthansystemslikeHadoopMapReducewhicha

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>HDFS组成1)NameNode元数据2)DataNode存储文件内容block3)SecondaryNameNode合并NameNode与editsHDFS缺点1)不能低延迟访问2)小文件存取占用大量NameNode内存空间寻道时间超过读取时间3)并发写入,文件随机修改一个文件只能有一个写着仅支持appendHDFS存储数据单元1)文件被切分

推荐文章一，要使用正则表达式相关的方法，首先得搞清楚正则表达式的基本用法，摘自百度百科：元字符描述将下一个字符标记为一个特殊字符推荐文章学习HadoopCommon模块，当然应该是从最简单，最基础的模块学习最好

DELETEtech_blogs#Blog数据，包含3个字段，tags用逗号间隔PUTtech_blogs/_doc/1{"title":"Introducingbigdata......","tags":"hadoop