HDFS工作机制（概括，后面几篇文章会详细讲）：HDFS安全模式：心跳机制检查点机制网络拓扑、机架感知结点（DataNode）的动态上线、下线管理命令：

0简介1）Hadoop官方网站：http://hadoop.apache.org/2）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。本地模式：单机运行，只是用来演示一下官方案例。生产环境不用。伪分布式模式：也是单机运行，但是具备Hadoop集群的所有功能，一台服务器模拟一个分布式的环境。个别缺

yarn在hadoop第一版中是没有的，在第二版中才出现，yarn是有一个resoucemanager管理着下面集群很多的cpu和存储器，yarn负责整个集群资管的管理。nodemaster是每个节点服务器的资源管理，Applicationmaster是每个任务的老大，conteiner是容器，它本身相当于一个服务器，是可以在每个节点服务器

第一种方式启动：分别启动HDFS和MapReduce命令如下：start-dfs.sh start-mapreted.sh命令如下：stop-dfs.sh stop-mapreted.sh第二种方式全部启动或者全部停止启动：命令：start-all.sh启动顺序：NameNode，DateNode，SecondaryNameNode，JobTracker，TaskTracker 停止：命令：stop-all

Hadoop完全分布模式的搭建目录1.安装前准备2.修改主机名3.映射IP地址及主机名4.免密登录设置5.安装NTP服务6.安装Hadoop7.设置Hadoop配置文件8.格式化HDFS9.启动Hadoop10.验证Hadoop进程11.通过Web访问Hadoop1.安装前准备在VMware安装3台Ubuntu16.04的虚拟机并且都安装jdk。采用

一、配置文件简介配置文件是一个系统灵活不可缺少的一部分1.1windows配置文件1windows系统广泛使用一种特殊化ASCII文件（以“ini”为文件扩展命）作为它的主要配置文件标准。以下为INI文件片段。应用程序可以拥有自己的配置文件，来存储应用的设置信息。INI文件将配置

一、MapReduce基本含义MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于Hadoop的数据分析应用”的核心框架。MapReduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个Hadoop集群上。二、MapReduce优缺点1.优点#1

1常用的调优参数1）调优参数列表（1）Resourcemanager相关 yarn.resourcemanager.scheduler.client.thread-countResourceManager处理调度器请求的线程数量yarn.resourcemanager.scheduler.class配置调度器 （2）Nodemanager相关yarn.nodemanager.resource.memory-mb

01-什么是数据中台大数据的本质是数据的融合，把原来各自孤立的各个系统的数据进行融合、拉通，从而对海量数据进行采集、存储、计算、加工和融合。并且通过对已有的数据分析历史和预测未来。“一切业务数据化，一切数据业务化”，IT时代不断通过各种信息化系统把业务以数据的形式沉

3 HDFS—多目录3.1NameNode多目录配置1）NameNode的本地目录可以配置成多个，且每个目录存放内容相同，增加了可靠性2）具体配置如下（1）在hdfs-site.xml文件中添加如下内容 <property><name>dfs.namenode.name.dir<ame><value>file://${hadoop.tmp.dir}/dfsame1,

8.1MapReduce跑的慢的原因MapReduce程序效率的瓶颈在于两点：1）计算机性能CPU、内存、磁盘、网络2）I/O操作优化（1）数据倾斜（2）Map运行时间太长，导致Reduce等待过久（3）小文件过多8.2MapReduce常用调优参数    8.3MapReduce数据倾斜问题1）数据倾斜现象数据频率倾斜——某

1）防火墙没关闭、或者没有启动YARNINFOclient.RMProxy:ConnectingtoResourceManagerathadoop108/192.168.10.108:80322）主机名称配置错误3）IP地址配置错误4）ssh没有配置好5）root用户和atguigu两个用户启动集群不统一6）配置文件修改不细心7）不识别主机名称 java.net.Unkn

文章目录前言1.HDFS特点2.命令行和API操作HDFS（1）Shell命令行客户端（2）API客户端连接HDFS的两种方式（3）API客户端上传下载文件（4）API客户端文件详情及文件类型判断（5）API客户端IO流操作（6）API客户端IO流的seek读取3.HDFS读写机制解析4.HDFS元数据管理机制（1）Namenode、Fsimage及Edits编

官网文档：https://dolphinscheduler.apache.org/zh-cn/docs/1.3.6/user_doc/standalone-deployment.html官网下载：https://www.apache.org/dyn/closer.lua/dolphinscheduler/1.3.6/apache-dolphinscheduler-1.3.6-bin.tar.gz官网挺详细的，但有几个补充的地方（1）mysql-connector-

转载自：https://blog.csdn.net/jiao_zg/article/details/70763445第一种方式启动：分别启动HDFS和MapReduce命令如下：start-dfs.sh start-mapreted.sh命令如下：stop-dfs.sh stop-mapreted.sh第二种方式全部启动或者全部停止启动：命令：start-all.sh启动顺序：NameNode，DateNo

一起重新开始学大数据-hadoop篇-day47mapreduce（总）MapReduce概述MapReduce是一种分布式计算模型，由Google提出，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题.MapReduce是分布式运行的，由两个阶段组成：Map和Reduce，Map阶段是一个独立的程序，有很多个节点同时运行，每个节点处理一部

1）查看Hadoop目录结构[[email protected]]$ll总用量52drwxr-xr-x.2atguiguatguigu40965月222017bindrwxr-xr-x.3atguiguatguigu40965月222017etcdrwxr-xr-x.2atguiguatguigu40965月222017includedrwxr-xr-x.3atguiguatguig

Hadoop集群配置1.集群部署规划2.配置文件说明3.配置集群3.1核心配置文件3.2HDFS配置文件3.3YARN配置文件3.4MapReduce配置文件4.集群同步5.集群验证核查1.集群部署规划注意：NameNode和SecondaryNameNode不要安装在同一台服务器ResourceManager也很

1概述1）压缩的好处和坏处压缩的优点：以减少磁盘IO、减少磁盘存储空间。压缩的缺点：增加CPU开销。2）压缩原则（1）运算密集型的Job，少用压缩（2）IO密集型的Job，多用压缩2MR支持的压缩编码1）压缩算法对比介绍   压缩格式Hadoop自带？算法文件扩展名是否可切片换

一、NN和2NN工作机制思考：NameNode中的元数据是存储在哪里的？首先，我们做个假设，如果存储在NameNode节点的磁盘中，因为经常需要进行随机访问，还有响应客户请求，必然是效率过低。因此，元数据需要存放在内存中。但如果只存在内存中，一旦断电，元数据丢失，整个集群就无法工作了。因此产生在磁

hadoop完全搭建—跟着代码步骤走一步到位这篇文章是搭建hadoop完全分布式的一步到位过程，并没有对于内容的太多的介绍。直接按步骤代码走一步到位。这篇文章是用以下两篇文章结合起来的。hadoop伪分布式搭建及其介绍hadoop完全分布式详细步骤话不多说现在开始首先要创建

hadoop1.hadoop的组成common公共组件mapreduce负责业务逻辑运算yarn负责资源的调度HDFS负责文件的存储1.1.HDFSNameNode:储存文件的元数据，如文件名，文件的位置等等DataNode:本地系统存储文件块数据2nn：每隔一段时间存储NameNode1.2YARNResourceManager:整个集群的老大，可

5Yarn常用命令Yarn状态的查询，除了可以在hadoop103:8088页面查看外，还可以通过命令操作。常见的命令操作如下所示：需求：执行WordCount案例，并用Yarn命令查看任务运行情况。 [[email protected]]$myhadoop.shstart[[email protected]]$hadoopjar

Yarn（YetAnotherResourceManager）是Hadoop2.0版本推出的一款计算资源管理调度框架，用于统一对MapReduce、Hive等大数据计算任务提供资源调度管理服务。1.为什么需要Yarn在Hadoop1.0版本中，MapReduce通过TaskTracker和JobTracker来完成Map/ReduceTask计算程序的分发工作

1、设置静态ip网络/etc/sysconfigsetwork-scripts/ifcfg-ens33，修改/etc/hosts，/etc/hostname，修改客户机win10的hosts文件（C:\Windows\System32\drivers\etc）2、关闭防火墙#查看防火墙状态[root@bigdata01~]#systemctlstatusfirewalld●firewalld.service-firewalld-d

官方默认配置地址：https://hadoop.apache.org/docs/stable/###########################core-site.xml<configuration>   <property>       <name>hadoop.tmp.dir<ame>      <value>file:/usr/local/hadoopmp</value>      <descri

大数据大数据概念大数据特点（4V）Volume（大量）Velocity（高速）Variety（多样）Value（低价值密度）HadoopHadoop是什么Hadoop三大发行版本Hadoop优势Hadoop组成HDFSHDFS架构概述NameNode（nn）DataNode(dn)SecondaryNameNode(2nn)BlockYARN架构概述MapReduce架构概述Hadoop运行环境

操作系统centos81、安装jdk环境    2、安装hadoop3.1.3和配置环境链接：https://pan.baidu.com/s/1Hbo39A1-GagIkqtJByenpA提取码：8epv      3、准备一个hadoop用户创建自定义组（组在用户之前创建）hadoop   查看组信息：   创建自定义的用户名h

14.1为什么NameNode需要高可用–NameNode是HDFS的核心配置，HDFS又是Hadoop的核心组件，NameNode在Hadoop集群中至关重要，NameNode机器宕机，将导致集群不可用，如果NameNode数据丢失将导致整个集群的数据丢失，而NameNode的数据的更新又比较频繁，实现NameNode高可用势在必行•为什么NameNod

一、Yarn生产环境核心参数配置案例#1.需求：从1G数据中，统计每个单词出现次数。服务器3台，每台配置4G内存，4核CPU，4线程。#2.需求分析：1G/128m=8个MapTask；1个ReduceTask；1个mrAppMaster平均每个节点运行10个/3台≈3个任务（4 3 3）#3.修改yarn-site.xml配置参数如下：<!--选