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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。

本套教程的优点，提供一种思路，本人iOS开发者。按照自己的思路走下去，遇到问题解决问题，不会什么学习什么。从基本的网络入手（上传，下载）-常用控件--上刷拉新。复杂项目--混合项目本地调用。flutter不能替代原生，目前为止，大多数的底层框架很不完善。包括音视频，直播等。注意：flutter是写界面，动画，手势，交互。并且没有使用原生的api，直接走的是硬件支持。不能接受的绕行。中文官网文档--

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

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HadoopHAHA概述(1)所谓HA(HighAvailablity),即高可用(7*24小时不中断服务)。(2)实现高可用最关键的策略是消除单点故障。

一、介绍在Hadoop2.4之前，ResourceManager是YARN集群中的单点故障ResourceManagerHA是通过Active/Standby体系结构实现的，在任何时候其中一个RM都是活动的

MapReduce是一个用于处理大数据集的编程模型和算法框架。其优势在于能够处理大量的数据，通过并行化来加速计算过程。它适用于那些可以分解为多个独立子任务的计算密集型作业，如文本处理、数据分析和大规模数据集的聚合等。然而，MapReduce也有其局限性，比如对于需要快速迭代的任务或者实时数据处理，MapReduce可能不是最佳选择。总的来说，MapReduce是大数据技术中的一个重要概念，它在Ha

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模板虚拟机环境准备1）准备一台模板虚拟机hadoop100，虚拟机配置要求如下：模板虚拟机：内存4G，硬盘50G，安装必要环境，为安装hadoop做准备[root@hadoop100~]#yuminstall-yepel-release

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前言今天开始学习数仓的内容，之前花费一年半的时间已经学完了Hadoop、Hive、Zookeeper、Spark、HBase、Flume、Sqoop、Kafka、Flink等基础组件。

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MapReduceHadoop中将数据切分成块存在HDFS不同的DataNode中，如果想汇总，按照常规想法就是，移动数据到统计程序：先把数据读取到一个程序中，再进行汇总。

主要还是因为自己当初安装flink的几种模式时，是分开复制安装，导致自己以为配置了环境变量，还有一个需要注意：yarn-sisson.sh是flink/bin/的命令，并不是hadoop的yarn的命令