Hadoop基础学习1.Hadoop简介Hadoop是一个开源分布式计算平台，为用户提供系统底层细节透明的分布式基础架构。Hadoop是基于Java语言开发的，具有很好的跨平台性，平且可以部署到廉价的计算机集群当中去。Hadoop的核心是Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduceHDFS是面向普通硬件环

第一章大数据概述大数据的定义大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合，比如：与人类社会活动有关的网络数据。三次信息浪潮信息技术为大数据提供的技术支撑存储设备容量不断增加CPU处理能力大幅提升网络带宽不断增加数据产生

文件$HADOOP_HOME/etc/hadoop$HADOOP_HOME/share/doc/hadoopls/usr/local/hadoop-2.9.2/etc/hadoop1.在系统配置文件目录/etc/profile.d/hadoop/sh新建hadoop.shsurootvim/etc/profile.d/hadoop.sh以下是添加的内容exportHADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-2.9.2exportPATH=$

1.安装jdk下载jdk二进制安装包到linux系统，解压至指定位置，配置环境变量。然后source/etc/profile。我这里将所有的安装包放在/opt/software下，软件安装在/opt/apps/目录下。2.安装hadoop下载hadoop二进制安装包，解压，配置环境变量，基本与jdk安装相同。配置hadoop的Javahome

目录 1.常用方法pandas.Series2. pandas.DataFrame([data],[index])  根据行建立数据3.pandas.DataFrame({dic}) 根据列建立数据4.pandas.DataFrame（[list]）根据数据建立列数据5.loc/iloc数据筛选6.多级行索引7.使用pandas.MultiIndex显式创建多级行索引

文章目录1Sqoop简介2Sqoop工作流程1Sqoop简介Sqoop是一个用于在Hadoop和关系数据库之间传输数据的工具将导入或导出命令翻译成MapReduce程序来并行操作和容错，在翻译出的MapReduce中主要是对inputformat和outputformat进行定制2Sqoop工作流程读

文章目录一、hadoop简介二、HDFS分布式文件存储系统单机版部署1.下载解压相关资源包2.准备启动hadoop集群三、伪分布式存储系统部署四、完全分布式存储系统部署一、hadoop简介官方网址:https://hadoop.apache.orgHadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系

git下载仓库：gitclonexxx.git查看远程分支：gitbranch-a查看本地分支：gitbranch切换分支：gitcheckout-b 分支名 origin/分支名 更新：gitpull提交:gitadd.     gitcommit-mbalabala     gitpush hadoop查看hdfs目录：hadoopfs-lsxxxx查

启动hive时，showdatabases;然后报错：查看自己的配置文件没有问题(hbase-site.xml中配置的mysql账号信息与mysql账号信息一致)，于是乎看别人的解决方法：第一种解决办法（失败）[1]：由于没有初始化数据库导致，执行名称初始化数据库，执行命令：schematool-dbTypemysql-initSchema并没

1、集群部署规划注意：NameNode、SecondaryNameNode不要安装在同一服务器ResourceManager很消耗内存，不要和NameNode、SecondaryNameNode配置在一起HDFS:NameNode（nn）：存储文件的元数据，如文件名，文件目录结构，文件属性，以及每个文件的块列表和块所在的DateNode等DataNode（dn）：在本地

一、HDFS是什么Hadoop分布式文件系统（HadoopDistributedFileSystem，HDFS）是Hadoop项目的核心子项目，是分布式计算中数据存储管理的基础，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，可以运行于廉价的商用服务器上，具有高容错、高可靠性、高可扩展性、高吞吐率等特征，为超大数

一、大数据简介及发展前景二、Hadoop简介、生态圈简介及核心介绍三、 VMwareo环境安装与CentOS安装四、Hadoop单机环境安装配置和实现单词计数功能一、大数据简介及发展前景1、大数据（BigData），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

需要的环境：centos7.7jdk-8u231-linux-x64.tar.gz（hadoop3.3.x需要的java版本为jdk1.8）https://www.oracle.com/javaechnologies/javase/javase-jdk8-downloads.htmlapache-maven-3.8.1-bin.tar.gzhttps://maven.apache.org/download.cgiprotobuf-2.5.0.tar.gz（只能使用

迁移方案  一.背景及准备工作由于会遇到诸如集群版本升级、硬件设施更新、或是集群搬迁等情况。为保证用户能在这些特定的意外情况下仍可以正常继续使用服务，需对相关组件及数据进行数据迁移。迁移方案整体要求如下：1.数栈搭建完成；2.源端与目标端网络通

搭建Hadoop分布式集群安装虚拟机选择CentOS安装，安装步骤略。安装之后，直接开启虚拟机即可。使用Xshell远程连接打开虚拟机，打开终端输入ifconfig查看ip相关配置此处显示的即为虚拟机ip，如果未出现，则直接输入如下指令注意：对应上述ifconfig中的第一行中是ens33，如果为ensX

。图 8 比赛已结束  大数据竞赛本地源介绍 本次比赛提供相应的软件压缩包以及相关的 xml 配置文件、数据集，其地址为http://10.10.30.2:8000/bigdata/。具体如下：     相关安装软件、xml 配置文件 Bigdata_Conf.tar.gz 的路径为http://10.10.30.2:8

【Hadoop错误】无法正常启动，secondarynamenode无法启动hadoop启动正常，但是用jps查看进程发现只有secondarynamenode没有起来，如下图开始以为时端口占用用hdfs--daemonstartsecondarynamenode手动开启，找到进程号，kill-9xxx杀死但是并没有报错第二种可能，就是检查自己

文章目录1.MapReduce简介2.MapReduce的执行过程2.1Map过程2.2Shuffle过程2.3Reduce过程3.为什么有Shuffle过程1.MapReduce简介MapReduce是一种分布式计算模型，是Google提出的，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题。MR有两个阶段组成：Map和Reduce，用户只需实现

HDFS架构NameNode：负责管理和存储元数据;文件名、目录结构、文件属性(时间、副本、权限)、文件块列表,块所在DataNode(BlockId)。DataNode：本地文件系统中存储文件块数据、块校验和。SecondaryNameNode：定时将日志文件和镜像文件进行合并。  说明：谁启动的hdfs谁

1. 虚拟机环境准备1.1准备虚拟机（Centos7）1.2配置静态IP(1)修改网卡配置文件 vi/etc/sysconfigetwork-scripts/ifcfg-ens33   #(最后一个为网卡名称) (2)虚拟机修改和添加,按i进入编辑模式bootproto=staticonboot=yesIPADDR=192.168.1.160#IP

大数据时代企业要发展就必须进行数字化转型，要完成转型，企业需要利用大数据技术打破现有数据孤岛，构建数据分析和运营能力，才能达到降本增效。企业构建大数据平台时会面临如下两种选择：一种是大量购买机器及Hadoop发现商版本，本地自建Hadoop大数据集群；一种是按企业自身的需求，购买公有云大

要在windows下连接虚拟机上的HDFS首先要保证windows下有java环境和hadoop环境    这里给出hadoop在windows下的配置方法https://blog.csdn.net/weixin_43387852/article/details/117047467,java环境的配置可以搜相关教程。IDEA实现虚拟机上HDFS的文件操作IDEA连接

一、Azkaban的简介1、简介Azkaban是由Linkedin开源的一个批量工作流（WorkFlow）任务调度器。用于在一个工作流内以一个特定的顺序运行一组工作和流程。Azkaban定义了一种KV文件格式来建立任务之间的依赖关系，并提供一个易于使用的web用户界面维护和跟踪你的工作流。Azkaban具

Hadoop框架1.XMapReduce、HDFS、Common2.XMapReduce、Yarn、HDFS、CommonMapReduce:1.X计算+资源调度2.X计算Yarn：资源调度HDFS：文件存储Common：辅助工具Hadoop1.X存在的问题:<1>NameNode不能高可用,存在单节点故障问题。<2>M

大数据：  概念：bigdata 数据： 数据就是数值，也就是我们通过观察、实验或计算得出的结果。数据有很多种，最简单的就是数字。数据也可以是文字、图像、声音等。数据可以用于科学研究、设计、查证等。 大数据：海量数据 特点： 4v特点： 1.VOLUME数据量大 GBTB 1Byte=8b

1、sparkwin10安装（1）解压文件到无空格的安装目录，安装到的目录为D:\Enviroment\Spark\spark-3.0.0-bin-hadoop3.2（2）添加环境变量SPARK_HOME：D:\Enviroment\Spark\spark-3.0.0-bin-hadoop3.2%SPARK_HOME%\bin%SPARK_HOME%\sbin（3）测试cmd下输入spark-shell2、Hadoopwi

Hadoop之大数据集群搭建（三个虚拟机master、data1、data2）一、配置三台虚拟机配置三台虚拟机（VirtualBox+Centos7.8）***三台虚拟机同为hduser用户1、虚拟机安装https://blog.csdn.net/weixin_38504735/article/details/1169363632、VirtualBox复制虚拟机（修改网卡及重新

一、Hadoop常见的三种运行模式1、单机模式（独立模式）（Local或StandaloneMode）默认情况下Hadoop就是处于该模式，用于开发和调式。不对配置文件进行修改。使用本地文件系统，而不是分布式文件系统。Hadoop不会启动NameNode、DataNode、JobTracker、TaskTracker等守护进程，Map()和Reduce()任

命令大全概述所有的Hadoop命令均由bin/hadoop脚本引发。不指定参数运行hadoop脚本会打印所有命令的描述用法：hadoop[--configconfdir][COMMAND][GENERIC_OPTIONS][COMMAND_OPTIONS]命令选项描述–configconfdir覆盖缺省配置目录。缺省是${HADOOP_HOME}/confGENERI

文章目录：1.安装JDK2.安装hadoop3.安装spark1.安装JDK可以去官网https://www.oracle.com/javaechnologies/javase/javase-jdk8-downloads.html下载所需要的版本也可以直接白嫖，因为下载官网下载要注册登陆！配置环境变量新建环境变量：JAVA_HOME将%JAVA_HOME%\bin添加