在每个maptask的结束，我们拿到的是<K,V>的队列，在Reduce中，输入的是<K,IterableV>。在中间有一个被称为Shuffle的工作，将Maptask的数据按Key排序。其主要的工作，大体上讲1.完整地从maptask端拉取数据到reduce端。2.在跨节点拉取数据时，尽可能地减少对带宽的不必要消耗。3.减少磁盘IO对

HDFS如何保护高可用将各个角色拆分开来NameNode通过JournalNode和DFSZKFailoverController实现。JournalNode负责主从数据一致；ZKFC负责主从的Failover(通过ssh或shell实现防止脑裂).JournalNode自生也是分布式的，因为有选举机制，所以默认要大于1的奇数个服务器在线。DF

遇到的问题如下：网上的帖子一般比较重步骤，每一步都很详细，但没有说明为什么，读者容易因为不知道为什么，而忽视一些问题，安装出错也不知道如何解决。所以写上一些为什么还是必要的。1.SSH问题1）集群配置中需要配置Master和Slave间的ssh无密码访问。需要的是master能够无密码

简介压缩：原始数据通过压缩手段产生目标数据，要求输入和输出的内容是一样的（大部分），但体积是不一样的。对于单机用户来说，磁盘空间的限制导致了文件压缩的需求；对于Hadoop用户来说，由于DataNode的限制，也要对HDFS上的数据进行压缩。压缩的目的是减少存储在HDFS上的数据所占用的空间（磁

4.1概述压缩概述 压缩策略与原则 4.2MR支持的压缩编码表4-7 压缩格式hadoop自带？算法文件扩展名是否可切分换成压缩格式后，原来的程序是否需要修改DEFLATE是，直接使用DEFLATE.deflate否和文本处理一样，不需要修改Gzip是，直接

HiveApacheHive是一个建立在Hadoop架构之上的数据仓库。它能够提供数据的精炼，查询和分析。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，并提供简单的SQL查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语

长时间不用真的会忘。这个例子一共浪费了5小时。记不得太多细节了。所以说还是要坚持记录！加油！！！Hadoop集群与Clickhouse集群不能直接访问。涉及知识点：1、Hadoop数据导出。命令行与代码两种。2、命令行方式涉及hadoop节点内使用还有hadoop-client访问hadoop集群使用命令行。

1、配置集群（1）在yarn-env.sh中配置JAVA_HOMEexportJAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_11（2）在yarn-site.xml中配置<!--Reducer获取数据的方式--><property><name>yarn.nodemanager.aux-services<ame><value>mapreduce_shuffle</value><

Hadoop三大发行版本：Apache、Cloudera、Hortonworks。Apache版本最原始（最基础）的版本，对于入门学习最好。Cloudera在大型互联网企业中用的较多。Hortonworks文档较好。1.ApacheHadoop官网地址：http://hadoop.apache.orgeleases.html下载地址：https://archive.apache.org/d

假如我们只有3台linux虚拟机，主机名分别为hadoop01、hadoop02和hadoop03，在这3台机器上，hadoop集群的部署情况如下：hadoop01：1个namenode，1个datanode，1个journalnode，1个zkfc，1个resourcemanager，1个nodemanager；hadoop02：1个namenode，1个datanode，1个journalnode，1个zkfc，1个resourcemanager

1.安装配置maven下载maven.zip将maven解压到指定目录配置环境变量新建MAVEN_HOME，在Path中添加%MAVEN_HOME%/binCMD测试是否配置成功配置mavensettings.xml文件进入maven根目录\conf中有一个settings.xml文件添加阿里云镜像<mirror><id>alimaven</id>

数据准备：放在一个txt文件中hadoophadoopmapreduceyyyyyyzzzhellohellohello环境准备：首先要下载好hadoop的windows版本。在D:\hadoop-2.7.2\share\hadoop\mapreduce目录下可以看到官方示例的代码，我们仿照这个自己写一下。要写的有三部分，Mapper，Reducer，Driver在MapRed

HadoopHDFS：分布式存储MapReduce:分布式海量数据处理.Hadoop在企业中的应用 MR:MapReduce的简称.ApacheHadoop版本  Hadoop2.0架构与1.0版本差距很大.  还有一些Hadoop的商业版本,别的公司出的,Hortonworks,cloudera(CDH),MapR   Hado

转载：：https://blog.csdn.net/kh896424665/article/details/78765175亲测有效点赞收藏分享文章举报聂小闲发布了10篇原创文章·获赞11·访问量2万+私信关注

Hive与Hadoop的关系Hive利用HDFS存储数据，利用MapReduce查询分析数据Hive与传统数据库对比hive用于海量数据的离线数据分析总结：hive具有sql数据库的外表，但应用场景完全不同，hive只适合用来做批量数据统计分析 点赞收藏分享文章举报Leon_Jinhai_S

前言大家在初步搭建Hadoop框架时，可能会遇到DataNode启动失败的场景，这篇文章帮助大家解决这个问题正文错误输出2020-02-2710:19:56,586INFOorg.apache.hadoop.hdfs.server.common.Storage:Lockonmp/hadoop-Silence/dfs/data/in_use.lockacquiredbynodename52

Mac下编译Hadoop-2.8系统基本环境准备1.maven：ApacheMaven3.5.42.jdk：1.8.0_2013.brew：Homebrew2.2.6编译环境准备1.cmake：2.openssl：3.snappy：4.zlib：5.protobuf：编译hadoop下载hadoop源码开始编译编译完成系统基本环境准备由于下面列的东西都比较常规，具体的安装过程就不

hive最基本的自定义函数1.pom文件导包2.extendsUDF3.classMyUDF{publicStringevaluate(){return"helloevaluate";}}4.打jar包5.上传到linux6.启动hadoop,hive7.加载jaraddjarxxx.jar8.创建临时函数createtemporaryfunctionudf1as'

hdfs节点管理1)增加节点启动一个新的系统,设置SSH免密码登录在所有节点修改/etc/hosts,增加新节点的主机信息安装java运行环境(java-1.8.0-openjdk)修改NameNodeslaves的文件增加该节点拷贝NamNode的/usr/local/hadoop到本机在该节点启动DataNode[root@node4h

关闭虚拟机之后重启hadoop，想要用删除之前在hdfs运行的output文件，显示：hadoop之Namenodeisinsafemode处理方法：bin/hadoopdfsadmin-safemodeleave 

补充：实时流计算和离线数据流计算（一）离线计算离线计算：批量获取数据、批量传输数据、周期性批量计算数据、数据展示代表技术：Sqoop批量导入数据、HDFS批量存储数据、MapReduce批量计算数据、Hive批量计算数据、***任务调度1，hivesql2、调度平台3、Hadoop集群运维4、数据清洗（脚本

场景：在从hdfs上面getmerge到本地文件，然后在将其上传到hdfs指定的目录下，报错报错内容：20/03/0917:34:40INFOfs.FSInputChecker:Foundchecksumerror:b[0,16384]=700d0a3531342c33352c310d0a3532322c33392c31370d0a3535362c34312c31330d0a3537352c32382c350d0a3632342c3935

分布四个部分 1. 数据采集通过爬虫工具，ETL工具获取数据，然后经过清洗、转换和集成将数据加载到数据仓库或者数据集市中。 2. 数据存储和管理典型的存储地方：文件系统和数据库由于海量的数据导致单机存储的方式不够用，转而存到多个机器上（甚至上百台机器）：分布式文件系统

一、hadoop解决的两大问题解决海量数据的存储解决海量数据的计算二、两大问题1.解决海量数据的存储问题由于海量数据在服务器上的存储需要极大的硬件资源，而在某种情况下可能需要对急剧增加的数据进行存储（该种情况可能已经超出了预期的最大内存范围）。而hadoop提供的

HadoopHA完全分布式搭建说明:多个服务器搭建集群 常见问题: 端口是否开放,ip是否禁止,jdk版本,JAVA_HOME环境是否正确… 问题排查可以查看日志信息 如果服务器不够，也可以用三台的,也可以用VMware模拟集群搭建 华为云1核1G服务器,使用jdk-8u211-linu

环境变量的配置jdk:源文件：将jdk的压缩包放在/opt/software里解压：tar-zxvfjdk-8u171-linux-x64.tar.gz-C/opt/module/ (解压到指定文件夹中)pwd:进入/opt/module/jdk1.8.0_171，pwd复制jdk的根目录vim/etc/profile编辑环境变量： exportJAVA_HOME=/opt/module/jdk1

注：由于文章篇幅有限，完整文档可扫下面二维码免费获取，更有深受好评的大数据实战精英+架构师好课等着你。速点链接加入高手战队：http://www.dajiangtai.com/course/112.doRanger是什么ApacheRanger是Hadoop平台上操作、监控、管理数据安全的集中式安全管理框架。Ranger的愿

Hadoop运行模式包括：本地模式、伪分布式模式以及完全分布式模式Hadoop官方网站： https://hadoop.apache.org   文档链接：https://hadoop.apache.org/docs2.7.2/hadoop-project-dist/hadoop-common/SingleCluster.html 4.1本地运行模式4.1

1.什么是ZooKeeper?ZooKeeper就是动物园管理员，他是用来管hadoop（大象）、Hive(蜜蜂)等的管理员。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、Hbase、kafka、dubbo等重要组件。ZooKeeper是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配