看看这个参数如何运用：我们的spark-sql版本：[hadoop@666~]$spark-sql--versionWelcometo______/__

$HADOOP_HOME/lib/native/Linux-amd64-64(64位操作系统)$HADOOP_HOME/lib/native/Linux-i386-32（32位操作系统）文件夹中的libhadoop.so

1.hadoop启动报错1.1.问题1util.NativeCodeLoader:Unabletoloadnative-hadooplibraryforyourplatform...usingbuiltin-javaclasseswhereapplicable

准备工作：1、需要安装配置好hive，如果不会安装可以跳转到Linux下编写脚本自动安装hive2、需要安装配置好spark，如果不会安装可以跳转到Spark安装与配置（单机版）3、需要安装配置好Hadoop

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的ContainerLaunchprepareForLaunch

首先需要确保有hadoop102，hadoop103，hadoop104三台虚拟机并且都安装成功且配置成功了zookeeper。

1制作hadoop镜像参见https://www.cnblogs.com/rmxd/p/12051866.html该博客中只参考制作镜像部分，固定IP及启动集群的部分应该跳过。

1.docker一键安装见docker一键安装2.拉取镜像sudodockerpullkiwenlau/hadoop:1.03.下载启动脚本gitclonehttps://github.com/kiwenlau

的文件大小，集群设置的文件块大小(目前为128M,可在hive中通过setdfs.block.size;命令查看到，该参数不能自定义修改)；2.举例：a)假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么hadoop

MapTask的数量由以下参数决定文件个数文件大小blocksize一般而言，对于每一个输入的文件会有一个mapsplit，每一个分片会开启一个map任务，很容易导致小文件问题（如果不进行小文件合并，极可能导致Hadoop

是数据分析数据引擎，也是MapReduce模型，支持SQL4.Pig也是一个数据分析引擎，不支持SQL，有自己的PigLatin数据5.Sqoop是数据采集工具，针对关系数据库6.Flume是针对文件等数据的采集7.Hadoop

Redhat7.2非Kerberos集群CDH5.13，OS为CentOS6.5前置条件CDH集群运行正常本地开发环境与集群网络互通且端口放通16.2示例这里使用的代码是没有加载CDH集群的xml配置的，因为使用hadoop

ThefundamentalideaofYARNistosplitupthefunctionalitiesofresourcemanagementandjobscheduling/monitoringintoseparatedaemons.TheideaistohaveaglobalResourceManager(RM)andper-applicationApplicationMaster(AM)

记一次Flink作业启动缓慢背景应用发现，Hadoop集群的hdfs较之前更加缓慢，且离线ELT任务也以前晚半个多小时才能跑完。

原理的角度出发,mapreduce其实就是二分查找的一个逆过程,不过因为计算节点有限,所以map和reduce前都预先有一个分区的步骤.二分查找要求数据是排序好的,所以MapReduce之间会有一个shuffle的过程对Map的结果排序.Reduce的输入是排好序的.MR分而治之的策略和数据库行业中另一种数据库MassivelyParallelProcessor即大规模并行处理数据库(典型代表AW

eclipseView和perspective介绍包资源管理器代码编写区查看类的方法，成员变量，成员方法，内部类控制台创建新的View窗口：windows-Showview还原View窗口:windows-perspective-resetperspectiveperspectivejava

由于所做的银行项目与大数据有关，所以个人学习下hadoop的知识，希望能对大数据有所了解，不喜勿喷，哪里有不对的希望大神指点Hadoop百度百科：Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构

日志可以让管理员或者运营人员方便简单的在系统界面中查询追踪用户具体做了哪些操作，便于分析统计用户行为；系统运行日志又分为不同的级别（Log4j2）:OFF>FATAL>ERROR>WARN>INFO>DEBUG>TRACE>ALL，这些日志级别由开发人员在代码编写时确定

它集成了所有常见的集群资源管理器，例如HadoopYARN，但也可以设置作为独立集群甚至库运行,例如Spark的StandaloneMode本节概述了Flink架构，并且描述了其主要组件如何交互以执行应用程序和从故障中恢复

分布式消息系统（kafka2.8.0版本之后接触了对zk的依赖，使用自己的kRaft做集群管理，新增内部主体@metadata存储元数据信息），它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop

因此，开发人员在应用程序开发的整个过程（即代码编写过程）中都需要进行单元测试。在进入到软件开发的下一阶段之前，对程序进行单元测试是一个不错的主意。单元测试非常有用，它使用简单并且运行迅速。

Spark系列文章：大数据-Spark系列《一》-从Hadoop到Spark：大数据计算引擎的演进-CSDN博客大数据-Spark系列《二》-关于Spark在Idea中的一些常用配置-CSDN博客大数据

Spark系列文章：大数据-Spark系列《一》-从Hadoop到Spark：大数据计算引擎的演进-CSDN博客大数据-Spark系列《二》-关于Spark在Idea中的一些常用配置-CSDN博客大数据

第1章Shell概述1）Linux提供的Shell解析器有[zhao@hadoop101~]$cat/etc/shells/bin/sh/bin/bash/usr/bin/sh/usr/bin/bash

一：搭建zkhttps://blog.csdn.net/weixin_43446246/article/details/123327143二：搭建hadoop，yarn，mapreduce。

Streaming简介•MapReduce和HDFS采用Java实现，默认提供Java编程接口•Streaming框架允许任何程序语言实现的程序在HadoopMapReduce中使用•Streaming

问题背景在Flink的sql-client客户端中执行连接hive的sql代码时出现如下错误，版本Flink1.13.6FlinkSQL>createcatalogtestwith(>'type'='hive',>'default-database'='default',>'hive-conf-dir'='/opt/hive/conf');[ERROR]CouldnotexecuteSQLstat

  通过通过yarn.provided.lib.dirs配置选项指定位置，将flink的依赖上传到hdfs文件管理系统1.实践  （1）生产集群为cdh集群，从cm上下载配置文件，设置环境exportHADOOP_CONF_DIR

2、存储机制MinIO使用按对象的嵌入式擦除编码保护数据，该编码以汇编代码编写，可提供

Tachyon为不同的大数据计算框架（如ApacheSpark，HadoopMapReduce,ApacheFlink等）提供可靠的内存级的数据共享服务。

/bin/bashcase$1in"start"){foriinhadoop100hadoop101hadoop102doecho----------zookeeper$i启动------------ssh

scphadoop.tar.gzdatanode:/software这条命令的含义是将本地的hadoop.tar.gz文件复制到远程主机datanode的/software目录下。

无依赖单机尝鲜NebulaExchange的SST导入本文尝试分享下以最小方式（单机、容器化Spark、Hadoop、NebulaGraph），快速趟一下NebulaExchange中SST写入方式的步骤

最近在回顾之前做过的离线数仓项目，在启动hadoop时出现了如下错误：hadoop102:mv:无法获取"/opt/module/hadoop/logs/hadoop-atguigu-nodemanager-hadoop102

分布式计算原则：移动计算，而不是移动数据hadoop默认包含了hdfs、yarn、mapReduce三个组件yarn（YetAnotherResourceNegotiater）是资源调度系统，yarn调配的是内存和

1)修改flink/conf/flink-conf.yaml文件:jobmanager.rpc.address:hadoop1132)修改/conf/masters文件:hadoop1133)修改/conf

Java被广泛应用于企业级应用开发、移动应用（特别是Android应用）、游戏开发、大数据处理（如Hadoop生态系统）、云计算服务端开发等场景。C++简介：C+

信息网络安全实验实验一、DESRSAMD5一、实验目的1.通过对DES算法的代码编写，了解分组密码算法的设计思想和分组密码算法工作模式；2.掌握RSA算法的基本原理以及素数判定中的Rabin-Miller

的特点URL格式URI、URL、URNHTTP的协议格式HTTP的请求方法HTTP的状态码HTTP常见的HeaderCGI机制介绍CGI机制的概念CGI机制的实现步骤CGI机制的意义日志编写套接字相关代码编写

Spark使用Hadoop的客户端库来

Whentherearemultiplereducers,themaptaskspartitiontheiroutput,eachcreatingonepartitionforeachreducetask.Therecanbemanykeys(andtheirassociatedvalues)ineachpartition,buttherecordsforeverykeyareallinasing

大数据技术AIFlink/Spark/Hadoop/数仓，数据分析、面试，源码解读等干货学习资料118篇原创内容公众号1、概述1.1细粒度滑动的影响当使用细粒度的滑动窗口（窗口长度远远大于滑动步长）时，

同时一般查询使用时不会使用所有列，而是只用到几列，所以查询速度会更快压缩比例高因为是列式存储，所以可以对同一类型的一段做压缩，压缩比例高支持的平台和框架多在Hadoop,Spark,Presto,Python

简介Sqoop（SQLtoHadoop）是一个开源工具，用于在关系型数据库和Hadoop之间传输数据。

目录一、配置nginx转gateway转搜索页面首页1.search服务添加依赖2.复制首页代码3.设置域名

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