场景MapReduceJavaAPI-多输入路径方式：https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/119453275在上面的基础上，怎样用Partitioner的方式实现将学生的成绩数据分段输出到不同的文件。例如分为三个成绩段：小于60分大于等于60分小于等于80分大于80分Partition

Hadoop之Mapred1.1Mapred的大致流程1.2Mapred的详细流程文件File：文件要存储在HDFS中，每个文件切分成多个一定大小（默认64M）的Block（默认3个备份）存储在多个节点（DataNode）上。文件数据内容：Wearestudyingatschool.\nWearestudyingatschool.\n…输入和拆分：不属于map和red

场景MapReduceJavaAPI实例-统计单词出现频率：https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/119410169上面进行项目环境搭建的基础上。怎样实现对下面这组数据进行排序  注：博客：https://blog.csdn.net/badao_liumang_qizhi关注公众号霸道的程序猿获

一、到底在哪些地方需要使用序列化技术呢？二、Zookeeper（分布式协调服务组件+存储系统）Java序列化机制Hadoop序列化机制Zookeeper序列化机制一、到底在哪些地方需要使用序列化技术呢？1、当在网络中需要进行消息、数据、等的传输，那么这些数据就需要进行序列化和反序列化。2

hadoop：概念和整体架构什么是hadoop？Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。实现了一个分布式文件系统（DistributedFileSystem），其中一个组件是HDFSHDFS优点：1.高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。2.高扩展性。Hadoop是在可用的计算

1MapReduce思想MapReduce思想在生活中处处可见。我们或多或少都曾接触过这种思想。MapReduce的思想核心是分而治之，充分利用了并行处理的优势。即使是发布过论文实现分布式计算的谷歌也只是实现了这种思想，而不是自己原创。MapReduce任务过程是分为两个处理阶段：Map阶段：Map阶段

一、软件要求二、Kylin安装三、文件配置四、运行kylin-------------------------------一、软件要求1，hadoop安装配置2，Hbase安装配置3，Hive安装配置4，JDK1.85，Spark安装配置(可选)二、Kylin安装使用通Hadoop同一个用户2.1,下载地址：kylin-3.1.22.2，进入文件保存目录

上一篇文章2.Hadoop集群搭建-虚拟机配置IP(网络)-基于CentOS7-【连载中】目录上一篇文章NAT模式物理机配置CentOS7配置桥接模式：物理机配置CentOS7配置查看IP相关文章NAT模式物理机配置配置之前请查看你的网络：右下角鼠标右键>打开”网络和lnternet”设置

Hadoop的运行模式分为3种：本地运行模式，伪分布运行模式，集群运行模式，相应概念如下：单机（本地）模式：这种模式在一台单机上运行，没有分布式文件系统，而是直接读写本地操作系统的文件系统。在单机模式（standalone）中不会存在守护进程，所有东西都运行在一个jvm上。这里同样没有dfs，使用的是本地文

在上传操作后，发现上传的副本数量为\(3\)​​​​,这是因为在hdfs-default.xml中默认的dfs.replication为\(3\)​​这其中涉及到参数的优先级优先级：hdfs-default.xml\(<\)​​​​​​​hdfs-site.xml\(<\)​​​​​在项目资源目录下的配置文件\(<\)​​代码里面的

1.hadoopfs-mkdirr_dir2.hadoopfs-lsr_dir3.hadoopfs-rmr_file4.hadoopfs-rmrr_folder5.hadoopfs-mvr_src_filer_dist_file6.hadoopfs-getr_srcl_dist7.hadoopfs-getmergerr_srcl_dist8.hadoopfs-putl_srcr_dist9.hadoopfs-c

目录数据清洗(ETL)ETL清洗案例需求需求分析实现代码编写WebLogMapper类编写WebLogDriver类打包到集群运行压缩数据清洗(ETL)ETL(Extract抽取-Transform转换-Load加载)用来描述数据从来源端经过抽取、转换、加载至目的端的过程。一般用于数据仓库，但其对象并不限于数据仓库在运行

目录1启动Hadoop集群sbin/start-dfs.sh，DataNode没有启动23451启动Hadoop集群sbin/start-dfs.sh，DataNode没有启动RCA多次格式化namenode导致的namenode与datanode之间的不一致（多次格式化，版本不一致）solutionHADOOP_HOME=/develop/hadoop-2.7.5先关闭dfs：$HADOOP_HOME/sbin/s

6.1Hadoop三大核心组件–分布式文件系统–HDFS已经部署完毕–分布式计算框架–mapreduce–集群资源管理–yarn系统规划主机角色软件192.168.0.10  masterNameNodeSecondaryNameNodeResourceManagerHDFSYARN192.168.0.11node1DataNodeNodeManager

背景1.纯粹测试2.未考虑安全和授权以及数据处理.3.单节点最简单的部署,验证功能连接的可能性资料获取以及环境变量的设置获取最新的安装文件https://downloads.apache.org/hadoop/common/hadoop-3.3.1/hadoop-3.3.1.tar.gz文件不到600m大小下载速度还是可以

掌握，背下来： ======================================================================================= 三、整体技术流程及架构1．数据处理流程网站流量日志数据分析是一个纯粹的数据分析项目，其整体流程基本上就是依据数据的处理流程进行。有以下几个大的步骤：数据采

接下来的步骤包括：1）将AST转换为QueryBlock进一步转换为OperatorTree；2）对OperatorTree进行逻辑优化（LogicalOptimizer）；3）将OperatorTree转换为TaskTree（任务树）；4）对TaskTree进行物理优化（PhysicalOptimizer）。之所以将这4个步骤写在一起，是因为这几个步骤在源码中存在于一

IP规划HOSTNNNNJNDNZKFCZKnode01***node02*****node03***node04**hadoop：2.6.5JDK8安装上传并解压 tar-zxvfxxx.tar.gz配置环境变量exportJAVA_HOME=/usr/local/jdk8exportCLASSPATH=.:/u

目录测试环境网络配置VMware的网络配置Windows的网络配置虚拟机网络IP修改地址配置修改主机名和hosts文件Hadoop运行环境搭建模拟虚拟机环境准备克隆虚拟机在hadoop102安装JDK在hadoop102安装HadoopHadoop目录结构测试环境Linux系统版本：CentOS7x86Hadoop版本：ha

安装Hadoop！一、实验目的学会配置环境变量熟悉几种Hadoop的配置文件掌握Hadoop的完全分布式安装二、实验环境xshell+xftp工具组合安装在vm虚拟机上的CentOS7系统VMwareWorkstation16PRO三、实验内容和实验要求安装和配置JDKHadoop环境变量配置分布式安装

目录安装mysql配置hive上传并解压安装包解决hive与hadoop之间的guava版本差异添加mysqljdbc驱动到hivelib目录下修改hive环境变量文件新增hive-site运行metastore服务的几种方式在其他节点上使用hive客户端安装mysql远程模式部署安装mysql部分与上文Hadoop_Hive本地模式部署几

一、下载安装1.1下载地址：http://zeppelin.apache.org/download.html下载页面会提供两种二进制包：zeppelin-0.9.0-bin-netinst.tgz默认只会提供Spark的Interpreterzeppelin-0.9.0-bin-all.tgz会提供各种各样的Interpreter(MySQL,ElasticSearch等等)此处用的是zeppelin--0.9.

[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

首先安装Ubuntu操作系统 装Ubuntu的时候不是用的“hadoop”用户，那么需要增加一个名为hadoop的用户。首先按ctrl+alt+t打开终端窗口，输入如下命令创建新用户sudouseradd-mhadoop-s/bin/bashsudopasswdhadoop 

[root@hadoop01software]#catmyhadoop.sh#!/bin/bash#检查脚本参数个数if[$#-lt1]thenecho"NoArgsInput...pleaseinput[start|stop]"ficase$1in"start")echo"=============================启动hadoop集群=======

1、创建hadoop用户,作为haoop的运行用户2、配置JAVA_HOME环境变量，修改/etc/profileexportJAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_51exportPATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH3、配置hadoop用户的PATH环境变量，修改.bash_profile$HOME/hadoop/bin:$HOME/hadoop/bin4、配置免密登录，需要配置mas

1.hadoop下载，点击HTTP下载tar包2.解压完后，配置环境变量，在/etc/profile路径下3.输入hadoop，验证安装完成

ERROR:JAVA_HOMEisnotsetandcouldnotbefound.背景启动hadoop集群时报错,先是报错AttemptingtooperateonhdfsnamenodeasrootbutthereisnoHDFS_NAMENODE_USERdefined.Aborting解决方案在$HADOOP_HOME/etc/hadoop目录下添加jdk的位置,注意分发到集

目录1bin/hadoopchecknative#检查是否支持本地库21bin/hadoopchecknative#检查是否支持本地库HADOOP_HOME=/develop/hadoop-2.7.5[root@node01~]#$HADOOP_HOME/bin/hadoopchecknative19/05/2823:12:46INFObzip2.Bzip2Factory:Successfullyloaded&initialized

1）输入数据接口：InputFormat（1）默认使用的实现类是：TextInputFormat（2）TextInputFormat的功能逻辑是：一次读一行文本，然后将该行的起始偏移量作为key，行内容作为value返回。（3）CombineTextInputFormat可以把多个小文件合并成一个切片处理，提高处理效率。2）逻辑处理接口：Mapper用户根据业务