DataNodeDataNode工作机制1、一个数据块在DataNode上以文件形式存储在磁盘上,包括两个文件,一个是数据本身,一个是元数据包括数据块的长度,块数据的校验和,以及时间戳。2、DataNode启动后向NameNode注册,通过后,周期性(1小时)的向NameNode上报所有的块信息。3、心跳是每3秒一次,心跳返回结果带有NameNode给该DataNode的命令如复制块数据到另一台机

Hadoop集群Datanode数据倾斜，个别节点hdfs空间使用率达到95%以上，于是新增加了三个Datenode节点，由于任务还在跑，数据在不断增加中，这几个节点现有的200GB空间估计最多能撑20

1.下载spark安装包2.配置环境1.cd/bigdata/spark-3.0.1-bin-hadoop3.2/conf/2.4.添加动态库在hadoop-3.2.2/bin目录下添加hadoop.dll

流程1.爬取17k的小说数据约5-10万，存入mysql数据库；2.使用mapreduce对mysql中的小说数据集进行数据清洗，转为.csv文件上传至hdfs文件系统；3.根据.csv文件结构，使用hive建库建表；4.一半分析指标使用hive_sql完成，一半分析指标使用Spark-Scala完成;5.将分析结果使用sqoop导入mysql数据库；6.使用Flask+echarts构建可视化大

Hadoop及相关组件搭建指导WeChat：h19396218469hadoop-3.1.3jdk-8u162-linux-x64本案例软件包：链接：https://pan.baidu.com/s/1ighxbTNAWqobGpsX0qkD8w

hadoop-3.1.3hbase-2.2.2-bin一、问题描述：在学习林子雨老师编写的《Spark编程基础》时使用如下命令运行jar包读取HBase时出现如下错误：Exceptioninthread

一、问题描述针对Hadoop集群使用start-dfs.shstart-yarn.sh进程无法全部启动，但是使用单独启动命令可以启动的问题进行解决。

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Hadoop中包含了许多经典的MapReduce示例程序，其中就包

目录分区表一级分区表知识点示例多级分区知识点示例分区表的操作示例hadoop_hive文档分桶表重要参数基础分桶表知识点示例分桶表排序知识点示例分桶原理分区表和分桶表区别分区表分区表特点/好处:需要产生分区目录

namenode优化namenode内存生产配置NameNode心跳并发配置开启回收站配置datanode的优化hdfs调优hadoop的优化YARN的优化HDFS调优的基本原则HDFS调优的常用参数排查哪个任务的

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为什么要搭建单机环境的Hadoop？

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博客目录3.1

概述：基于内存计算三大分布式计算系统：Hadoop、Spark、Storm特点：采用有向无环图DAG作业调度运行速度快循环数据流容易使用：可以通过SparkShell交互式编程用途：SQL查询、流式计算

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failedonconnectionexception:java.net.ConnectException:Connectionrefused;Formoredetailssee:http://wiki.apache.org/hadoop

由于Hadoop是为集群设计的软件，所以我们在学习它的使用时难免会遇到在多台计算机上配置Hadoop的情况，这对于学习者来说会制造诸多障碍，主要有两个：昂贵的计算机集群。

文章目录概要Kudu与Impala整合配置Impala内部表Impala外部表Impalasql操作kuduImpalajdbc操作表如果使用了Hadoop使用了Kerberos认证，可使用如下方式进行连接

Hadoop是一个开源的分布式计算和存储框架，由Apache基金会开发和维护。

本章着重介绍Hadoop中的概念和组成部分，属于理论章节。如果你比较着急可以跳过。但作者不建议跳过，因为它与后面的章节息息相关。

而且CDN上的访问日志一般都非常大，需要用大数据处理架构来进行处理，本文描述了一种利用hadoop+spark来处理大量CDN日志的方法，当然本方

看以下实例：以下文本中的字段用^A分隔，[leo@hadooporgplan]$sed"s/^A//g"orgplan一定要注意^并不是数字键6上的

上次部署了Hadoop集群Hadoop3.3.6（HDFS、YARN、MapReduce）完全分布式集群安装搭建这次集成下flinkYARN上部署的过程是：客户端把Flink应用提交给Yarn的ResourceManager

目录一、节点部署角色目录二、下载软件三、基础设施1、安装必要插件2、设置IP及主机名3、时间同步4、jdk安装5、ssh免密登录四、Hadoop部署1、目录及环境变量准备2、安装3、修改配置文件4、分发文件

背景w3cshool机器学习篇最后一个章节是决策树的简单入门教学，我在那里拷贝代码运行时报错，显示绘制不出决策树图片思路python编译报错无非三种，语法错误，没有装库，路径没对。

作者：楼高1重置DirectoryServer管理员密码1.1停止directoryserver服务[root@ipaschema]#start-dirsrvHDP-HADOOP如果你不知道你的实例名，

搭建Hadoop集群涉及多个步骤，包括准备硬件环境、安装和配置Hadoop以及验证集群的安装。

hdfsdfs-putwc.input/user/anna/input查看上传的文件是否正确bin/hdfsdfs-cat/user/anna/input/wc.input运行mapreduce程序bin/hadoopjarshar

数据入湖HudiApacheHudi(简称：Hudi)使得您能在hadoop兼容的存储之上存储大量数据，同时它还提供两种原语，使得除了经典的批处理之外，还可以在数据湖上进行流处理。

原因是未将hadoop命令添加至执行路径。

问题：FailedtofindBuildToolsrevision29.0.2其他版本号报错解决一致。解决File->Settings->找到AndroidSDK->SDKTools选中右下角ShowPackagesDetails因为这个看不到明细…坑了好久的删除又下载还没解决。下载对应版本即可。Otherapp/build.gradle下面对应的版本在SDK中找不到，可以手动修改。buildTo

Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hi

Storm加速了流数据处理的过程，为Hadoop批处理提供实时数据处理。Spark:Spark是一个兼容Hadoop数据源的内存数据处理平台，运行速度相比于HadoopMapReduce更快。

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其作用是通过被调函数修改主调函数10.2指计的定义指针的使用：10.3指针算法1指针加一=原有地址+sizeof基类型；2&与*可以相互抵消；3不同的基类型指针相减会编译报错4指针之间可以进行减

>Hbase在大数据的体系中扮演着DB角色，不得不说是重要的一员，在上一篇，大猪已经给大家演示了[Hadoop3.2集群搭建](https://www.jianshu.com/p/3182aaff918d

登陆hdfs安装的用户，garrison/zdh1234(用户组hadoop),获取安装包解压安装scp/home/backup/ranger/ranger-0.6.0-yarn-plugin.tar.gz.tar–zxvfr

架构设计NameNodeNameNode：文件系统的命名空间(面试题)1.文件名称2.文件目录结构3.文件的属性(权限创建时间副本数)4.文件对应哪些数据块-->数据块对应哪些分布在哪些DN节点上列表不会持久化存储这个映射关系，是通过集群的启动和运行时，DataNode定期发送blockReport给NameNode，以此NameNode在【内存】中动态维护这种映射关系。作用：管理文件系统的命名空

来源：B站尚硅谷目录Yarn资源调度器Yarn基础架构Yarn工作机制作业提交全过程Yarn调度器和调度算法先进先出调度器（FIFO）容量调度器（CapacityScheduler）公平调度器（FairScheduler）Yarn常用命令yarnapplication查看任务yarnlogs查看日志yarnapplicationattempt查看尝试运行的任务yarncontainer查看容器ya

58同城离线计算平台设计与实践编者荐语：58离线计算平台基于Hadoop生态体系打造，单集群4000+台服务器，数百PB存储，日40万计算任务，面临挑战极大。

我们来简单的回顾一下内容1.编程语法语法编程并发编程网络编程多线程/多进程/协程数据库编程MySQLRedisMongoDB2.机器学习3.全栈开发4.数据分析Numpy+pandas+MatplotlibHadoopSpark5

Hadoop使用HDFS进行存储，使

需要提前部署好Zookeeper/Hadoop/Hive环境1Local模式1.1上传压缩包下载链接链接：https://pan.baidu.com/s/1rLq39ddxh7np7JKiuRAhDA?

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能，Hive定义了简单的类SQL查询语言，称为HQL，它允许熟悉SQL的用户查询数据可以将

环境：spark-2.1.0-bin-hadoop2.71.Spark启动警告：neitherspark.yarn.jarsnotspark.yarn.archiveisset，fallingbacktouploadinglibrariesunderSPARK_HOME

在配置为4C16G的虚拟机上安装hadoop生态全家桶，在安装Spark2，使用了社区版2.3的版本。

Hadoop2.7下载连接:https://archive.apache.org/dist/hadoop/core/hadoop-2.7.6/Hive2.3.2下载连接：http://archive.apache.org

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#################################################################最新消息：关于spark和Hudi的安装部署文档，本人已经写完，连接：Hadoop2.7.6