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。

记录一个比较成熟的社区教育机构的幼小衔接班运行模式。一、环境一个教室，教室的桌椅和小学几乎一样，配有白板、投影仪。一个舞蹈教室，上午跳操用，中午睡觉用，下午需要的复课用。明亮，均配有空调。

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。

本篇的内容主要包含以下几点：Zookeeper运行模式Zookeeper搭建一、Zookeeper运行模式Zookeeper有两种运行模式，单点模式和集群模式。

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

本文目录1.集群部署分布规划2.Zookeepr集群安装3.HDFS-HAⅠ.配置core-site.xmlⅡ.配置hdfs-site.xmlⅢ.配置分发4.YARN-HAⅠ.配置yarn-site.xmlⅡ.配置分发4.启动前的配置5.启动HA集群Ⅰ.单独启动Ⅱ.脚本方式启动HA集群6.HA集群测试

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

上传文件到集群遇到以下异常：org.apache.hadoop.fs.ChecksumException:Checksumerror:file:/root/test.txtat0[root@master

:/opt/hadoop-2.7.3//bin:/opt/jdk1.8.0_131

1.HBase安装相关版本：Hadoop：2.7.3hbase：1.3.1hbase相关版本下载安装HBase需要安装hbase-1.3.1-bin.tar.gz软件包，下载并解压到/opt目录下2.HBase

C/C++指针合集1.指针变量的空间大小指针变量的空间大小是固定值（64位下为8字节，32位下为4字节），跟其指向的数据类型及多级指针无关，与编译平台相关（指针大小由当前CPU运行模式的寻址位数决定）。

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

一、HBase基础HBase是一种建立在Hadoop文件系统之上的分布式、可扩展、支持海量数据存储的NoSQL数据库。HBase是BigTable的开源Java版本。

影响范围：漏洞影响版本php<5.3.12orphp<5.4.2PS:CVE-2012-1823是在php-cgi运行模式下出现的漏洞，其漏洞只出现在以c

CVE-2012-1823PHPSAPI与运行模式首先，介绍一下PHP的运行模式。下载PHP源码，可以看到其中有个目录叫sapi。

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。

Hive是Hadoop生态系统中事实上的数据仓库标准。Hive是建立在Hadoop生态中的数据仓库中间件，其本身并不提供存储与计算能力。

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

背景在有些情况下，运行于Hadoop集群上的一些mapreduce作业本身的数据量并不是很大，如果此时的任务分片很多，那么为每个map任务或者reduce任务频繁创建Container，势必会增加Hadoop

在C#中访问Hadoop通常涉及到与Hadoop分布式文件系统（HDFS）进行交互，以及可能执行MapReduce作业或其他Hadoop生态系统组件（如HBase或Hive）。

1.详情1.架构图在这里插入图片描述2.读写的流程图在这里插入图片描述2.操作1.使用MAVEN集成对应的jar包org.apache.hadoophadoop-common2.7.1org.apache.hadoophadoop-hdfs2.7.12

博主介绍：✌全网粉丝100W+,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业毕业设计项目实战6年之久，选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌由于篇幅限制，想要获取完整文章或者源码，或者代做，可以给我留言或者找我聊天。感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人。文章包含：项目选题+项目展示图片（必看）计算机毕业设计吊

pwd=6666通过XFTP将安装包上传到hadoop102的/opt/software目录下安装部署1、解压hive-3.1.3.tar.gz到/opt/module/目录下面进入安装包所在目录cd/

参考链接：CentOS7虚拟机enss33没有ip地址的解决方法_ens33没有ip地址_weixin_45307968的博客-CSDN博客在搭建Hadoop集群时，需要修改ip地址，但是当我查看时发现并没有显示

逻辑运算指令1.运行模型九种运行模型：User、FIQ、IRQ、Supervisor(SVC)、Abort、Undef、Monitor、Hyp和System除了User(USR)用户模式以外，其它8种运行模式都是特权模式

这里写目录标题Cortex-A7框架运行模式Cortex-A寄存器组（内核寄存器）通用寄存器未备份寄存器备份寄存器(R8~R12)R13SP堆栈指针R14LR连接寄存器R15PC程序计数器程序状态寄存器

其中，一个无可辩驳的事实是，每个人的大脑中都蕴含着一套独一无二的运行模式，这种独特性构成了个体间的认知差异，并在很大程度上塑造了我们的思维方式、行为习惯以及个性特征。

流程1.selenium自动化爬虫框架采集民宿数据约10万条存入.csv文件作为数据集；2.使用pandas+numpy或MapReduce对数据进行数据清洗，生成最终的.csv文件并上传到hdfs；3.使用hive数仓技术建表建库，导入.csv数据集；4.离线分析采用hive_sql完成，实时分析利用Flink之Scala、FlinkSQL完成;5.统计指标使用sqoop导入mysql数据库；6

目录一、单片机省电的核心策略二、单片机IO口的几种模式三、单片机的掉电运行模式（1）浅谈cpu运行为什么会需要时钟？