0x01漏洞简介以及危害Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，由于服务器直接在开放了Hadoop机器HDFS的50070web端口及部分默认服务端口，黑客可以通过命令行操作多个目录下的数据，如进行删除，下载，目录浏览甚至命令执行等操作，产生极大的危害。0x02漏洞利用

map阶段#-*-coding:utf-8-*-importsysforlineinsys.stdin:line=line.strip()words=line.split()forwordinwords:print("%s\t%s"%(word,1))reduce阶段#-*-coding:utf-8-*-importsyscurrent_word=Nonecur

目录Hadoop概述Hadoop核心组件之HDFS.Hadoop核心组件之MapReduceHadoop核心组件之YARNHadoop优势Hadoop发展史Hadoop生态圈Hadoop发行版选型OOTB环境的使用Hadoop概述http://hadoop.apache.org/TheApache™Hadoop®projectdevelopsopen-sourcesoftwareforreliable,s

Block是文件块，HDFS中是以Block为单位进行文件的管理的，一个文件可能有多个块，每个块默认是3个副本，这些块分别存储在不同机器上。块与文件之前的映射关系会定时上报Namenode。HDFS中一个块的默认大小是64M，其大小由参数dfs.block.size控制。这里面先引申几个问题出来：问题1：块大小要怎

 涉及到内部信息的部分，已经经过脱敏。 现象：接到数据分析师的报障，说QA环境最近10天的game_client_log日志数据查不到，需要尽快解决，以便分析周末测试的数据。排查过程：1、检查flume因为8月13日运维问过我关于flume和kafka的问题，而game_client_log数据确实是从8月13日开始停止

目录HDFS概述(HadoopDistributedFileSystem)HDFS架构详解文件系统NamespaceHDFS副本机制Linux环境介绍Hadoop部署JDK1.8部署详解ssh无密码登陆部署详解Hadoop安装目录详解及hadoop-env配置HDFS格式化以及启动详解Hadoop命令行操作详解HDFS的存储扩展HDFS概述(HadoopDistribut

一个简单排序的实现：知乎第一个MapReduce程序,里面最后的两个脚本map.pyreduce.py在单机上用如下命令测试：catfilename.txt|pythonmap.py|sort|pythonreduce.py>outfile.txt 单机测试通过后就可以上hadoop环境跑了，需要写一个配置文件，执行结束后会显示"Outputdire

一、启动与关闭（一）单实例启动1、常规方式启动[root@hadoop-slave1support-files]#/etc/init.d/mysqldstartStartingMySQL..SUCCESS!上述中的mysqld是从安装的MySQL拷贝到/etc/init.d目录中：[root@hadoop-slave1support-files]#cpmysql.server/etc/init.d/mysqld

本教程介绍基于ECS搭建Hadoop伪分布式环境。场景体验目标本场景将提供一台配置了CentOS7.7的ECS实例（云服务器）。通过本教程的操作，您可以基于ECS实例快速搭建一个Hadoop伪分布式环境。背景知识本场景主要涉及以下云产品和服务：云服务器ECS云服务器（ElasticComputeService，简称

由于想自学下Hive，所以前段时间在个人电脑上安装了虚拟机，并安装上Hadoop和Hive。接下我就分享下我如何安装Hive的。步骤如下：安装虚拟机安装Hadoop安装Java安装Hive我这里是在window10系统上安装的用Linux的同学可以直接跳过‘安装虚拟机’这一步，直接参考后续的安装步骤。 

一、IDEAIntelliJIDEA二、搭建1、创建maven项目2、导入依赖<dependencies><dependency><groupId>junit</groupId><artifactId>junit</artifactId><version>RELEASE</version>

一、Hadoop集群安装1.环境准备（1）准备三台机器：hadoop0(192.168.11.10)、hadoop1(192.168.11.11)、hadoop2(192.168.11.12) （2）每台机器安装好JAVA环境以及SSH打通（SSH免密登录；关闭防火墙）2.下载Hadoop安装包并解压至相关目录3.配置Hadoop相关配置文件（1）hadoop-env.sh添加Ja

HDFS的API操作配置Windows下Hadoop环境在windows系统需要配置hadoop运行环境，否则直接运行代码会出现以下问题:缺少winutils.exeCouldnotlocateexecutablenull\bin\winutils.exeinthehadoopbinaries缺少hadoop.dllUnabletoloadnative-hadooplibrary

Java类型HadoopWritable类型booleanBooleanWritablebyteByteWritableintIntWritablefloatFloatWritablelongLongWritabledoubleDoubleWritableStringTextmapMapWritablearrayArrayWritable

Hadoop部署1，Hadoop包下载：  hadoop-2.6.1.tar.gzhttp://archive.apache.org/dist/hadoop/core/2,在xshell里进行解压，配置文件 

MapReducer运行过程以单词统计为案例。假如现在文件中存在如下内容：aabbaaccddaa当然，这是小文件，如果文件大小较大时会将文件进行“切片”，此处的切片和HDFS的“分块”概念不同。“切片”是将文件进行逻辑的划分，而“分块”是进行物理的划分。即“切片”是将

假如没有配置name和data的路径。会默认放到.tmp下重启就会消失。hdfs-site.xml<?xmlversion="1.0"encoding="UTF-8"?><?xml-stylesheettype="text/xsl"href="configuration.xsl"?><!--LicensedundertheApacheLicense,Version

hadoop相关试题MapTask并行机度是由什么决定的？ 由切片数量决定的。MR是干什么的？ MR将用户编写的业务逻辑代码和自带的默认组件结合起来组成一个完整的分布式应用程序放到hadoop集群上运行。MR的实例进程： driver(mr的job提交客户端) MRAppMaster MapTask ReduceTaskcombiner

1.了解对比Hadoop不同版本的特性，可以用图表的形式呈现。DKhadoop发行版：有效的集成了整个HADOOP生态系统的全部组件，并深度优化，重新编译为一个完整的更高性能的大数据通用计算平台，实现了各部件的有机协调。因此DKH相比开源的大数据平台，在计算性能上有了高达5倍（最大）的性能提升。DKha

本文源码：GitHub·点这里||GitEE·点这里一、大数据简介1、基础概念大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术则主要用

1.使用vmware创建了两个虚拟机2.分别更改ip可参考url: https://www.cnblogs.com/gzgBlog/p/13693754.html此处主节点IP:192.168.10.11从节点IP:192.168.10.123.分别修改主机名：vi/etc/hostname,修改完毕，保存退出（重启后生效）   4.配置本地dns（ip和域名的映

1.安装JDK1.1JDK安装步骤下载JDK安装包（下载Linux系统的.tar.gz的安装包）https://www.oracle.com/javaechnologies/javase/javase-jdk8-downloads.html更新Ubuntu源sudoapt-getupdate将JDK压缩包解压到Ubuntu系统中/usr/local/中sudotar-zxvfjdk-8u251-l

1.了解对比Hadoop不同版本的特性，可以用图表的形式呈现。发行版本功能特点        DKhadoop发行版DKhadoop发行版：有效的集成了整个HADOOP生态系统的全部组件，并深度优化，重新编译为一个完整的更高性能的大数据通用计算平台，实现了各部件的有机协调。因此DKH

实验包括：1.使用EMR创建Hadoop集群2.定义schema，创建示例表。3.通过HiveQL分析数据，并将分析结果保存到S3上4.下载已经分析结果数据。Task1：创建一个S3桶创建一个存储桶比如hadoop202006…Task2：创建EMR集群这里我解释一下Hadoop集群中的一些组件，了解大数据的同学直接忽略

搭建完全分布式时，先搭建好伪分布式，在其基础上做修改参考：url: https://www.cnblogs.com/gzgBlog/p/13703051.html完全分布式安装伪分布式是基于单个节点，而完全分布式是基于两个或两个以上节点完成Hadoop集群搭建。下面基于两个节点完成，一个节点的名字是master，另一个节点的名

  集群参数配置原则重写配置、默认覆盖，否则默认生效。下面总结Haoop常用配置文件参数。常用配置文件：core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml，配置于Hadoop和Yarn这两个实例中，Hadoop和Yarn两个组件一个是负责存储一个是资源管理框架，相当于计算和存储，有的公

查看帮助hdfsdfs-help对文件的操作HDFS的命令都在Hadoop的bin目录下，如果已经设置好Hadoop的环境变量，可以直接输入HDFS命令行，常见的相关命令如下。1．列出HDFS下的文件      注意：区分大小写2．上传文件      注意：上传文件的时间-p时保留原

异常信息如下：解决办法：1、hadoop.proxyuser.hive.hosts=HS2_HOSThadoop.proxyuser.hive.groups=*Or2、InHive>Configs>Customhive-site.xml,addthefollowing:hive.metastore.event.db.notification.api.auth=false借鉴：https://www.cnblogs.com/felixzh/p/1079

1.1离线计算是什么？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1.2流式计算是什么流式计算：数据实时产生、数据实时传输、数据实时计算、实时展示代表技术：Flum

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