Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），其中一个组件是HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDF
hadoop搭建准备工作三台虚拟机：master、node1、node2检查时间是否同步：date检查java的jdk是否被安装好：java-version修改主机名三台分别执行vim/etc/hostname并将内容指定为对应的主机名 关闭防火墙：systemctlstopfirewalld a.查看防火墙状态：systemctlstatu
文件的更名和移动: 获取文件详细信息 遇到的问题：不能直接在web上上传文件。 权限问题：修改后即可正常创建 参考：https://blog.csdn.net/weixin_44575660/article/details/118687993
目录一、背景1）小文件是如何产生的？2）文件块大小设置3）HDFS分块目的二、HDFS小文件问题处理方案1）HadoopArchive（HAR）2）Sequencefile3）CombineFileInputFormat4）开启JVM重用5）合并本地的小文件，上传到HDFS（appendToFile）6）合并HDFS的小文件，下载到本地（getmerge）三、HDFS小文件问题处理实战操
目录一、概述二、HadoopDataNode多目录磁盘配置1）配置hdfs-site.xml2）配置详解1、dfs.datanode.data.dir2、dfs.datanode.fsdataset.volume.choosing.policy3、dfs.datanode.available-space-volume-choosing-policy.balanced-space-preference-fraction4、dfs.datanode.available
平台搭建（伪分布式）伪分布式搭建在VM中搭建std-master修改配置文件centos7-cl1.vmdkstd-master.vmx-将配置文件中vm的版本号改成自己电脑对应的vm版本修改客户端的操作系统为centos764位打开虚拟机修改虚拟机网络cd/etc/sysconfigetwork-scripts
一、HDFS概述 1.1、HDFS产出背景及定义 1.1.1、HDFS产生背景 随着数据量越来越大，在一个操作系统存不下所有的数据，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文件管理系统。HDFS只是分布式
配置workers进入hadoop/etc/hadoop 编辑workers文件 然后分发给另外两个服务器 准备启动集群第一次需要初始化. 初始化完成后增加了data文件， 进入上面那个路径，就能看到当前服务器的版本号 启动HDFS 启动完毕102
这周我对ssm框架进行了更深一步的开发，加入了多用户，并对除登录外的请求进行了拦截，这样用户在未登录的时候是访问不到资源的。并且对hadoop进行了初步的学习，包括虚拟机的安装等等。下周会对hadoop进行更深一步的学习，加油！
前言通过在Hadoop1安装Hadoop,然后配置相应的配置文件，最后将Hadoop所有文件同步到其他Hadoop节点。一、集群规划#主机名‘master/hadoop1’‘slave01/hadoop2’‘slave02/hadoop3’#启动节点NamenodeNodemanagerNodemanager
1.先杀死进程（先进入到hadoop版本文件里，我的是/opt/module/hadoop-3.1.3/）sbin/stop-dfs.sh2.删除每个集群上的data以及logsrm-rfdata/logs/3.格式化hdfsnamenode-format4.再启动sbin/sart-dfs.sh
查看文件目录的健康信息执行如下的命令：hdfsfsck/user/hadoop-twq/cmd可以查看/user/hadoop-twq/cmd目录的健康信息：其中有一个比较重要的信息，就是Corruptblocks，表示损坏的数据块的数量查看文件中损坏的块(-list-corruptfileblocks)[hadoop-twq@master~]
titlecopyrightdatetagscategoriesHadoop2.8.0的环境搭建true2019-08-0912:12:44-0700LiunxHadoopLiunxHadoop此文为在centos7下安装Hadoop集群前期准备Hadoop下载Hadoop的下载本文下载的是2.8.0版本的Hadoop安装3个虚拟机并实现ssh免密码的登录
这是我的地图publicstaticclassMapClassextendsMapper<LongWritable,Text,Text,Text>{publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{String[]fields=value.toString().s
组件：Hadoop三大核心组件：HDFS（HadoopDistributedFileSystem）：分布式文件系统，数据存放在这里，提供对应用程序数据的高吞吐量访问。YARN（YetAnotherResourceNegotiator）:资源管理调度系统，分配比如硬盘内存等资源。用这些资源来运行程序的计算MapReduce：分布式运算框架
查看Hadoop安全模式hadoopdfsadmin-safemodegetSafemodeisOFF进入Hadoop安全模式root@centos:/$hadoopdfsadmin-safemodeenter SafemodeisON推出安全模式nange@ubuntu:/$hadoopdfsadmin-safemodeleave SafemodeisOFF
当我尝试运行sqoop命令时,我收到错误,说没有连接字符串的管理器我尝试运行的内容：sqoopexport--connect"jdbc:vertica://xxxxxxxx.com:5433/PPS_GIIA"--usernamexxxxx--passwordxxxxx--tableCountry-m1--export-dir/Eservices/SIPOC/SQLimport/part-m-0000--
好程序员大数据学习路线Hadoop学习干货分享，ApacheHadoop为可靠的，可扩展的分布式计算开发开源软件。ApacheHadoop软件库是一个框架，它允许使用简单的编程模型跨计算机群集分布式处理大型数据集（海量的数据）。包括这些模块：HadoopCommon：支持其他Hadoop模块的常用工具。Hadoop
我正在使用java,我正在尝试编写一个mapreduce,它将接收一个包含多个gz文件的文件夹.我一直在寻找,但我发现的所有教程都放弃了如何处理简单的文本文件,但没有找到解决我问题的任何东西.我在我的工作场所问过,但只提到scala,我并不熟悉.任何帮助,将不胜感激.解决方法:Hadoop检查
linux下开机自启：在/etc/init.d目录下新建文件elasticsearch并敲入shell脚本：#!/bin/sh#chkconfig:23458005#description:elasticsearchexportJAVA_HOME=/home/hadoop/jdk/jdk1.8.0_172exportJAVA_BIN=/home/hadoop/jdk/jdk1.8.0_172/binexportPATH=$PATH:$JAVA_HOME/bi
离线数据处理的主要工具Hive是必须极其熟练地掌握和精通的，但Hive背后是Hadoop的HDFS和M叩Reduce，需要会MapReduce编程么？从笔者的工作实践以及了解来看，这不是必须掌握的，但是数据开发人员必须掌握其概念、架构和工作原理，也就是说，不但要知其然，而且要知其所以然。1.起源
哟,我正在尝试获取几个文件夹的创建日期.如果日期是14天前,我想删除它.但是,我找不到合适的hdfs命令来获取创建日期.我想到了：hdfsdfs-ls/mainFolder/subFolder然后解析输出.这是非常不专业,必须更容易的方式.提前致谢！！！解决方法:使用具有默认格式的stat命令.它将打印出提
[root@node01customShells]#hdfsdfs-ls/Warning:fs.defaultFSisnotsetwhenrunning"ls"command.原因：/usr/bin/下存在hadoop和hdfs可执行文件，usr/bin是优先查找的路径，所以先找到了、usr/bin下面的hdfs，直接执行了。执行的不是你安装目录下的文件，所以读取不到你h
1.简介MapReduce是Google公司的核心计算模型，它将运行于大规模集群上的复杂并行计算过程高度地抽象为两个函数：Map和Reduce。Hadoop是DougCutting受到Google发表的关于MapReduce的论文的启发而开发出来的。Hadoop中的MapReduce是一个使用简单的软件框架，基于它
HDFS和MapReduce是离线大数据处理背后的主要技术。1.简介HDFS的英文全称是HadoopDistributedFileSystem，即Hadoop分布式文件系统，它是Hadoop的核心子项目。实际上，Hadoop中有一个综合性的文件系统抽象，它提供了文件系统实现的各类接口，而HDFS只是这个抽象文件系
首先大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。首先给出一个通用化的大数据处理框架，主要分为下面几个方面：数据采集与预处理、数据存储、数据清洗
sqoop的安装部署1、下载sqoop-1.4.6.tar.gz和sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz2、上传到ools目录下3、解压（1）tar-zvxfsqoop-1.4.6.tar.gz-Craining/（2）配置环境变量：exportSQOOP_HOME=raining/sqoop-1.4.6exportPATH=PATH:PATH:PATH:SQOOP_HOME
集群简介HADOOP集群具体来说包含两个集群：HDFS集群和YARN集群，两者逻辑上分离，但物理上常在一起HDFS集群：负责海量数据的存储，集群中的角色主要有NameNode/DataNodeYARN集群：负责海量数据运算时的资源调度，集群中的角色主要有ResourceManager/NodeManager(那mapreduce
MapReduce和自定义PartitionMobileDriver主类packagePartition;importorg.apache.hadoop.io.NullWritable;importorg.apache.hadoop.io.Text;publicclassMobileDriver{publicstaticvoidmain(String[]args){String[]paths={"F:\\mobile.tx
一、MapReduce跑的慢的原因1.Mapreduce程序效率的瓶颈在于两点：1）计算机性能CPU、内存、磁盘健康、网络2）I/O操作优化（1）数据倾斜（2）map和reduce数设置不合理（3）map运行时间太长，导致reduce等待过久
下载hadoop压缩包，这里下载的是5.14.2版本（地址：http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/）2.通过Xftp工具将压缩包拉到虚拟机/opt目录下（目录个人随意）3.解压hadoop压缩包（命令：tar-zxvfhadoop-2.6.0-cdh5.14.2.tar.gz）4.这里为了清晰，新建一个文件夹bigdata单独存放解压后的文件,并重
