不配置这个找不到MRAppMaster类，所以报错了<property><name>yarn.app.mapreduce.am.env<ame><value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value></property><property><name>mapreduce.map.env<ame><value>HADOOP

Hadoop第一天1. 数据的分布式存储 2. 什么是HDFS?海量数据是存储在集群上的(利用多台机器作为存储资源)多台机器组成一个有组织的群体(主节点,从节点)从节点启动后,向主节点汇报自已的资源主节点接收到从节点的注册后,维护集群(列表有几个节点,每个节点的存储容量信息)

HadoopHadoop-集群安装Hadoop-集群安装（高可用）HDFSHDFS-文件越来越多怎么办HDFS-HDFS的四个角色HDFS-NameNode的高可用HDFS-安全模式是什么HDFS-NameNode如何感知到DataNode的HDFS-什么是元数据HDFS-双缓冲机制如何保证对元数据的高并发请求HDFS-CheckPoint机

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在Linux系统下的opt目录中查看软件包是否导入成功ls/opt/software/        看到如下结果：解压JDK到/opt/module目录下tar-zxvfjdk-8u212-linux-x64.tar.gz-C/opt/module/5.配置JDK环境变量（1）新建/etc/profile.d/my_env.sh文件sudovim/etc/profile.d/my_en

参考https://blog.csdn.net/qq_43605654/article/details/90746563参考https://blog.csdn.net/weixin_50198333/article/details/108768630三台机器配置环境前期准备:JDK环境,修改主机名称，配置网络三个ssh相互之间免密码登陆的虚拟机node1,node2,node3.修改/etc/hosts文

关于Tableau        Tableau是一个完整易用的可视化商业智能（BI）平台，可直接用于企业。通过连接高性能云数据仓库，可以实现大规模快速自助式数据分析，帮助人们查看并理解数据。无论是在本地还是在云端，在Windows还是Linux上，都可部署使用。Tableau处理大数据的

解压后重命名keytool-keystorekeystore-aliasjetty-genkey-keyalgRSA在azkaban目录下生成keystore文件，然后mv到/lib/azkaban/azkaban-web/lib/azkaban/azkaban-web/conf/azkaban.properties#AzkabanPersonalizationSettingsazkaban.name=Testazkaban.labe

1、列出子目录或子文件 hdfsdfs   -ls+路径  2、创建目录(-p表示父目录都会创建 hdfsdfs -mkdir -p /001/mydemo/x/y/zhdfsdfs -mkdir/001/mydemo3 /001/mydemo4 /001/mydemo53、列出文件夹中的文件 hdfsdfs -ls /001/mydemo hdfsdfs 

Hive是建立在Hadoop文件系统上的数据仓库，它提供了一系列工具，能够对存储在HDFS中的数据进行数据提取、转换和加载(ETL)，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的工具。Hive定义了简单的类SQL查询语言，称为HQL，它可以将结构化的数据文件映射为一张数据表，允许

   0x00实验环境攻击机：Win10靶机也可作为攻击机：Ubuntu18（docker搭建的vulhub靶场） 0x01影响版本hadoop3.3.0以下vulhub版本为2.8.1： 0x02漏洞复现（1）访问/cluster/apps页面：（该页面存在说明存在未授权访问漏洞）  （2）使用以下官方exp反弹shell#!/usr/bin/env

昨天在公司做了hadoop的主题分享，将PPT记录一下                                                     

Hadoop下载地址：https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-3.2.1/将hadoop-3.2.1.tar.gz上传到/home/offcn/software上传成功后，再进行解压：apps目录下tar-zxvfhadoop-3.2.1.tar.gz-C…/apps/配置hadoop的环境变量在apps目录下：sudovim/etc/profil

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HDFS的Shell操作(开发重点)基本语法方式1:hadoopfs具体命令方式2:hdfsdfs具体命令常用命令一共分三大类命令：上传、下载、HDFS直接操作准备工作1.启动Hadoop集群[[email protected]]$myhadoop.shstart#或者也可以像之前一样分别在102，103上使用以下两

 Java技术基于Java虚拟机JVM，是语言与底层软硬件之间的一种转换器。Java语言的所有实现都必须实现JVM，这样Java程序就可以在任何有JVM的系统上运行。这是Java的核心优势，在设计时非常注重可移植性和跨平台性。这也是java应用范围广的一个重要原因。那么我学完java后能做什么呢？下面介

   然后我们再来看MapReduce这里先介绍一下MapReduce,记得以前,hadoop,出来不多久的时候,云计算刚火起来的时候,就看过,但都快忘了,现在,这个hadoop,随着数据量的越来越大,用的肯定是越来越多了.现在,再重新开始,来一遍,新的版本吧.  可以看到MapReduce是一个分布

在我们使用hadoop对数据进行一些数据处理的时候，我们必须开启HDFS，接下来我为大家讲解一些HDFS的一些特点和不同。HDFS是一个不错的分布式文件系统，它有很多的优点，但也存在有一些缺点。目前而言，它在以下几个方面就效率不佳：HDFS不太适合于那些要求低延时（数十毫秒）访问的应用程

写的不到位的地方，欢迎评论指出不足之处一、检查系统环境    1、HostName、Hosts、JDK、SSH、网络、防火墙、数据源一、集群角色分配表    注：这只是实例服务器NameNodeNameNodeZookepperFailoverControllerDataNodeZookepperJournalNodeOneyes

1、Hadoop简介1、hadoop的诞生l Nutch和Lucene之父DougCutting在2006年完成Hadoop项目。l Hadoop并不是一个单词，它来源于DougCutting小儿子对所玩的小象玩具牙牙学语的称呼。就像是google也是由小孩子命名一样。l 后又经过5年的开发，hadoop在

Hadoop阿里云ecs服务器部署一、Jdk安装二、Hadoop安装一、Jdk安装1.JDK1.8安装(查看是否已安装其他jdk,需先卸载)wgethttps://download.java.net/openjdk/jdk8u41i/openjdk-8u41-b04-linux-x64-14_jan_2020.tar.gz2.解压tar-zxvfopenjdk-8u41-b04-linux-x64

简单API介绍**github传送门（持续更新）：**https://github.com/xiajie520/hadoop-demo.git我这里用的是父子工程父工程pom<?xmlversion="1.0"encoding="UTF-8"?><projectxmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xmlns:xsi="http://ww

Hadoop全集1-Hadoop简介文章目录Hadoop全集1-Hadoop简介前言一、Hadoop是什么二、Hadoop的优势三、Hadoop的组成1、HDFS2、MapReduce3、Yarn小结前言  《大数据时代》有这么一句话，大数据时代的到来，可能要求IT将重点从T(Technology/技术)转向I(Information/

Hadoop|核心配置配置core-site.xmlcd$HADOOP_HOME/etc/hadovimcore-site.xml<?xmlversion="1.0"encoding="UTF-8"?><?xml-stylesheettype="text/xsl"href="configuration.xsl"?<configuration>

第二章Hadoop简介2.1Hadoop是什么2.2Hadoop发展历史2.3Hadoop三大发行版本2.4Hadoop的优势2.5Hadoop组成2.6大数据技术生态体系2.7推荐系统框架图2.1Hadoop是什么1、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

目录1-为什么要自己编译Hadoop2-准备编译环境3-安装依赖库4-编译Hadoop源码5-遇到的问题及解决方法5.1hadoop-common模块编译出错5.2hadoop-common模块，仍然出错5.3MapReduceNativeTask模块编译出错6-编译成功，测试验证7-经验总结参考资料-价值顺序版权声

packagecom.imooc.bigdata.hadoop.hdfs;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.*;importorg.apache.hadoop.io.IOUtils;importorg.apache.hadoop.util.Progress;importorg.apache.hadoop.util.Progressable;importorg.junit.A

目录大纲0写在前面的话1.1初识Azkaban1.2为什么需要任务调度器1.3常见几种任务调度器1.4Azkaban和Hadoop的关系1.5Azkaban底层原理2Azkaban任务调度平台搭建3AzkabanWeb可视化平台详细介绍以及使用4AzkabanAPI功能预览4.1对接Azkaban，进行二

整体方案fsimage⽂件是hadoop⽂件系统元数据的⼀个永久性的检查点，其中包含hadoop⽂件系统中的所有⽬录和⽂件idnode的序列化信息；⽂件在hdfs主节点上⾃动更新利⽤HDFSoiv命令可以解析fsimage⽂件，解析后的⽂件放⼊ELK中即可进⾏集群元数据的详细分析。本⽅案的主要过程：1

HDFS的数据迁移解决方案：1，理解HDFS数据迁移方案及工具DistCp（分布式拷贝工具）的使用：数据迁移的场景：冷热集群数据同步，分类存储集群数据整体搬迁（业务增长，需要将数据整体迁移到新的集群）数据的准实时同步（数据准实时同步的目的在于数据的双备份可用，比如某天A集群突然宣告不允许