每个分布式文件系统分块在NameNode的内存中大小约为250个字节，此外还要加上文件和目录所需的250字节空间。500字节一个块假设我们有5000个平均大小为20GB的文件并且使用默认的分布式文件系统分块大小（64MB）同时副本因子为3，5000*20GB=102400000M=97T那么NameNode需要保存5千万个分块的信息，这些分块的大小加上文件系统的开销总共需要1.5GB的内存。但是一

在NodeManager中，有三种运行Container的方式，它们分别是:DefaultContainerExecutorLinuxContainerExecutorDockerContainerExecutor从它们的名字中，我们就能看得出来，默认情况下，一定使用的是DefaultContainerExecutor。而一般情况下，DefaultContainerExecutor也确实能够满足我

文章目录一、Hadoop-YARN-环境搭建一、Hadoop-YARN-环境搭建官网参考：https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist

目录首页（Cluster）节点信息SchedulerMetrics：集群调度信息节点信息详解（Nodes）应用列表信息（applications）队列详情页（Scheduler）指标详细说明（非常重要）首页（Cluster）集群监控信息指标详解AppsSubmitted：已提交的应用AppsCompleted：已完成的应用AppsRunning：正在运行的应用ContainersRunning：正

一、源码下载下面是hadoop官方源码下载地址，我下载的是hadoop-3.2.4，那就一起来看下吧Indexof/dist/hadoop/core二、上下文在我的博客中已经简要的分析了NodeManager

Hadoop自带HDFS(hadoopdistributefilesystem)。HDFS默认数据块128M。

在搭建伪分布式的Hadoop集群环境时，在配置基础环境了并成功开启了HDFS组件后，jps查看已运行的名称节点和数据节点进程，[hadoop@masterhadoop]$jps8994NameNode10396Jps9087DataNode9279SecondaryNameNode

近期新配了hadoop-274版本的集群，发现有一个小问题，DataNode无法顺利启动。

如果有什么不正确的欢迎大家一起交流学习~Yarn前言作为Hadoop2.x的一部分，YARN采用MapReduce中的资源管理功能并对其进行打包，以便新引擎可以使用它们。

NodeResourceMonitorImpl）时只是提了下SysInfoLinux，下面我们展开讲下SysInfoLinux是用于计算Linux系统上的资源信息的插件二、SysInfoLinux源码packageorg.apache.hadoop.util

问题描述本地安装了java、hadoop和nodejs，并配置了环境变量，但是hadoop的bin目录下存在yarn命令，所以使用nodejs的yarn命令启动项目会出现找不到类，此时键入yarn-version

1缺乏统一的访问控制机制大数据平台由Hadoop生态体系众多组件组成，而每个组件都会提供相应的WebUI界面和RESTful接口，例如Nam

MapReduce定义mapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发基于hadoop的数据分析应用的核心框架。

它是建立在Hadoop生态系统之上的，利用Hadoop的分布式存储和计算能力来处理和分析数据。

pwd=66663、将Spark安装包通过xftp上传到/opt/software安装部署Spark1、解压spark-3.3.1-bin-without-hadoop.tgz进入安装包所在目录cd/opt

hdfsdfs-mkdir/spark-jarshdfsdfs-put/opt/spark/jars/*/spark-jars2、修改hive-site.xml文件，添加如下配置：spark.yarn.jarshdfs://hadoop

常规配置配置完，开启hadoop，开启spark（如果在hdfs上上传了纯净版的spark则不需要开启），开启hive注：当前节点一定要是namenode的active节点，因为hadoop长时间不用namenode

本节内容是关于ApacheAtlas的部署安装，在开始安装Atlas之前我们需要提前安装好Atlas需要集成的组件，如hadoop、zo

前置步骤:1).第一阶段：Hadoop单机伪分布(single)0.步骤概述1).克隆4台虚拟机2).为完全分布式配置ssh免密3).将hadoop配置修改为完全分布式4).启动完全分布式集群5).在完全分布式集群上测试

背景一面数据创立于2014年，是一家领先的数据智能解决方案提供商，通过解读来自电商平台和社交媒体渠道的海量数据，提供实时、全面的数据洞察。长期服务全球快消巨头（宝洁、联合利华、玛氏等），获得行业广泛认可。公司与阿里、京东、字节合作共建多个项目，旗下知乎数据专栏“数据冰山”拥有超30万粉丝。一面所属艾盛集团（Ascential）在伦敦证券交易所上市，在120多个国家为客户提供本地化专业服务。公司在2

摘要在信息飞速发展的今天，网络已成为人们重要的信息交流平台。高校部门每天都有大量的信息需要通过网络发布，为此，高校固定资产管理系统开发的必然性，所以本人开发了一个基于Tomcat（服务器）模式的高校固定资产管理系统，该系统以B/S/Java语言、MySql数据库等为开发技术，实现了添加、修改、查看、删除系统数据。本系统采取组件化的方式对系统进行拆分，并对数据库中各个表的增删查改、表与表之间的约束关

hadoop启动与停止单个节点逐一启动在主节点上使用以下命令启动HDFSNameNode：hadoop-daemon.shstartnamenode在每个从节点上使用以下命令启动HDFSDataNode

Hadoop-3.0.3安装一下载安装包二配置Hadoop环境变量/etc/profile后面追加exportHADOOP_HOME=/data/hadoop-3.0.3exportPATH=$HADOOP_HOME

HDFS用户及权限配置使用linux用户bruce，格式化hadoop的namenode，那么bruce成为hdfs的超级用户在bruce用户下运行命令：#创建/user/hadoop目录hadoopfs-mkdir-p

Hadoop(HDFS)的超级用户超级用户超级用户即运行namenode进程的用户。宽泛的讲，如果你启动了namenode，你就是超级用户。超级用户干任何事情，因为超级用户能够通过所有的权限检查。

一.解释原因HDFS(HadoopDistributedFileSystem)和linux文件系统管理一样，也是存在权限控制的。

一、前言随着IT技术的飞速发展，各行各业都已在广泛尝试使用大数据技术提供更稳健和优质的服务。目前，医疗IT系统收集了大量极具价值的数据，但这些历史医疗数据并没有发挥出其应有的价值。为此，本文拟利用医院现有的历史数据，挖掘出有价值的基于统计学的医学规则、知识，并基于这些信息构建专业的临床知识库，提供诊断、处方、用药推荐功能，基于强大的关联推荐能力，极大地提高医疗服务质量，减轻医疗人员的工作强度。二、

虽然文档内所涉及的版本有点旧，但内容很精彩，值得推荐背景在Hadoop中有一个抽象文件系统的概念，它有多个不同的子类实现，由DistributedFileSystem类代表的HDFS便是其中之一。

记录一下学习地址http://www.360doc.com/content/14/0607/22/3218170_384675141.shtml转载于:https://www.cnblogs.com/TF12138/p/4170558.html

Configuration类：该类的对象封装了客户端或者服务端的配置。FileSystem类：该类的对象是一个文件系统对象，可以用该队想的一些方法来对文件进行操作。FSDataInputStream和FSDataOutputStream：这两个类是HDFS中的输入输出流。基本流程：得到Configuration对象得到FileSystem对象进行文件操作（读写、删除、改名）所需引入的库import

Reduce的数量3.2已存在的小文件合并3.2.1方式一：insertoverwrite(推荐)3.2.2方式二：concatenate3.2.3方式三：使用hive的archive归档3.2.4方式四：hadoopgetmerge

从Hadoop框架与MapReduce模式中谈海量数据处理（含淘宝技术架构）前言几周前，当我最初听到，以致后来初次接触Hadoop与MapReduce这两个东西，我便稍显兴奋，觉得它们很是神秘，而神秘的东西常能勾起我的兴趣

备注:测试环境CDH6.3.1Sqoop1.4.7一.Sqoop概述ApacheSqoop（SQL-to-Hadoop）项目旨在协助RDBMS与Hadoop之间进行高效的大数据交流。

基础准备JDKHadoopSSHServer下载HBasehttps://hbase.apache.org/tar-zxvfhbase-1.4.2-bin.tar.gzsudomvhbase-1.4.2

前言最近刚好在学习Hadoop，在安装过程中遇到了一些小麻烦，正好将此次过程记录并分享出来，希望能对准备学习本块内容的读者们有所帮助。本次操作在Ubuntu中完成，如何安装Ubuntu本文不再赘述。

这节课我们一起学习Hadoop的自定义排序，Hadoop是有一套默认的排序规则的，但是这往往不能满足我们多样化的需求，为了让排序更多样化，这就需要用到我们本节课所要学习的自定义排序功能。

1.简介hadoop-0.23引入的新体系结构将JobTracker的两个主要功能：资源管理和作业生命周期管理分为不同的组件。

Spark的各个组件2.HadoopHad

对很多人来说，学习大数据都止步于集群搭建，即使是那些工作过很多年的JAVA程序员也不例外，我们分享一套能让您轻松完成集群搭建的方法，包括Hadoop的源码编译、企业级环境安装与配置和常用大数据组件的基本原理

Hadoop框架是现在最主流的的框架之一，越来越多的人去学习，那么你对hadoop的理解是什么？hadoop一定要会优化，那怎么优化呢，小猿圈今天说一下，感兴趣的朋友可以看看小猿圈写的这篇文章。

JavaSE，掌握Java语言本身、Java核心开发技术以及Java标准库的使用；2、如果继续学习JavaEE，那么Spring框架、数据库开发、分布式架构就是需要学习的；3、如果要学习大数据开发，那么Hadoop

Kittle优点：与大数据Hadoop结合比较好，功能比较齐全，强大，支持数据库，文件数据读写，界面拖拽方式操作；缺点：

sqoop:数据从传统数据库到到hadoop的导入,导出安装：1.解压2.修改配置文件cdSQOOP_HOME/conf$mvsqoop-env-template.shsqoop-env.sh打开sqoop-env.sh

=spark.read.format("com.mongodb.spark.sql.DefaultSource").load()   File"/home/cisco/spark-2.4.1-bin-hadoop2

1、MapReduce介绍MapReduce思想在生活中处处可见。或多或少都曾接触过这种思想。MapReduce的思想核心是“分而治之”，适用于大量复杂的任务处理场景（大规模数据处理场景）。Map负责“分”，即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来并行处理。可以进行拆分的前提是这些小任务可以并行计算，彼此间几乎没有依赖关系。Reduce负责“合”，即对map阶段的结果进行全局汇总。MapRedu

环境：CentOS7.31.在线部署[root@hadoop004~]#yuminstall-yhttpd[root@hadoop004~]#servicehttpdstartRedirectingto

zookeeper基础ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Hadoop和Hbase的重要组件。提供的功能包括：命名服务、配置管理、集群管理、分布式锁、队列管理。

Hadoop3.1.0完全分布式集群部署，三台服务器部署结构如下github配置文件源码地址Pdsh使用方法http://kumu-linux.github.io/blog/2013/06/19/pdsh

ApacheHadoopYARN百度百科：https://baike.baidu.com/item/yarn/16075826?

通过官网搭建：hadoop.apache.org/docs/r2.6.5/hadoop-project-dist/hadoop-common/SingleCluster.ht