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

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

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

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

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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。

安装Docker在Ubuntu上通常有几个步骤。以下是安装Docker的基本步骤：更新系统软件包：sudoaptupdatesudoaptupgrade安装所需的软件包以允许使用HTTPS连接：sudoaptinstallapt-transport-httpsca-certificatescurlsoftware-properties-common添加Docker的官方GPG密钥：curl-fsS

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

前言在Linux系统上有两种主要的软件包格式，分别是RPM和debrmp是红帽系的,例如fedora,centosdeb是debian系的,例如debian,ubuntu安装aliensudoyuminstallalien

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

参考dudumao1、下载SublimeText2官网下载地址：http://www.sublimetext.com2、安装SublimeText2解压即可使用$sudotar-jxvfSublime\Text\2.0.2\x64.tar.bz2或者sudoadd-apt-repositoryppa:webupd8team/sublime-text-2sudoapt-getupdatesudoap

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+

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。

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

目录一、摘要二、说明三、安装docker及compose方式一：采用apt存储库安装1.设置Docker的存储库2.1安装最新Docker包及其常用插件docker-compose2.2安装指定Docker包及其常用插件docker-compose（1）列出所有存储库中docker版本（2）安装指定版本3.验证Docker引擎安装是否成功方式二：采用便捷脚本进行安装四、配置镜像加速五、卸载Dock

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。

docker2：安装‍ubuntu安装dockersudoaptinstalldocker.io‍把当前用户放进docker用户组，避免每次运行docker命都要使用sudo或者root权限。

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