ApacheHadoop项目是一个提供高可靠，可扩展（横向）的分布式计算的开源软件平台。允许使用简单的编程模型跨计算机集群分布式处理大型数据集。它旨在从单个服务器扩展到数千台计算机，每台计算机都提供本地计算和存储。Hadoop本身不是依靠硬件来

错点：SLF4J:ClasspathcontainsmultipleSLF4Jbindings.SLF4J:Foundbindingin[jar:file:/home/hadoop/soft/apache-hive-2.3.6-bin/lib/log4j-slf4j-impl-2.6.2.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]SLF4J:Foundbindingin[jar:file:/home/hadoop/soft/

1.用你最熟悉的编程环境，编写非分布式的词频统计程序。读文件分词（text.split列表）按单词统计（字典,key单词，value次数）排序（list.sort列表）输出 在Ubuntu中实现运行。准备txt文件编写py文件python3运行py文件分析txt文件。 2.用MapReduce实现词频统计2.1编写Map函数

1.用图与自己的话，简要描述Hadoop起源与发展阶段。从与谷歌系统的关系，关键时间节点，1.x,2.x与3.x的区别，不同公司发行版本等方面来讲。（1）Hadoop最早起源于lucene下的Nutch。Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎，包括网页抓取、索引、查询等功能，但随着抓取网页数量的增加，遇

Ubuntu18.04.1LTS（onVirtualBox）Apachehadoop-3.3.1.tar.gz（2021Jun15）JAVA8（openjdkversion"1.8.0_162"）-- 注，2020年7月写过一篇，今天，重新启程。 Hadoop下载地址：https://hadoop.apache.orgeleases.html选择其中的Binarydownload，点击即开始下载（近600MB）。 本

hadoop分为三个组件HDFS负责海量数据的分布式存储  （存储数据）MapReduce是一个计算模型，负责海量数据的分布式计算 （计算，生产不用，设计理念指导其他框架，spark、flink ）YARN主要负责集群资源的管理和调度HDFS概念分布式文件系统的特点：1、分布式文件系统可以有效解决数据的存

一、配置hadoop、jdk环境我们需要在/opt下面创建两个文件夹software：放软件的压缩包创建software文件夹的命令：mkdirsoftwaremodule：放软件解压后的文件夹切换到software文件夹下cd /opt/software解压jdk到module文件夹中命令tar-zxvfjdk-8u212-linux-x64.tar.gz-C

软件准备：VMware、Xshell、Notepad++ 1、克隆选中要克隆的虚拟机，在Vmware工具栏上方点击虚拟机——>管理——>克隆。之后进入克隆设置界面，根据向导提示，完成克隆（克隆步骤基本上都是选择系统默认的安装步骤，然后单机下一步。值得注意的是，在克隆类型的时候，需要选择创建完整克隆）

HDFS=>海量数据的存储MapReduce=>海量数据的分析和处理YARN=>集群资源的管理和作业调度Hive=>将SQL转换为MapReduce任务的工具Hive部署规划：安装前提：3台虚拟机，安装了Hadoop安装软件：Hive(3.1.2)+MySQL(5.7.36)备注：Hive的元数据默认存储在自带的derby数据库中，生产中多采

目录1、数据集成工具(采集，同步)2、sqoop3、架构4、sql脚本文件怎么执行注意事项：6、增量到数据1、数据集成工具(采集，同步)离线采集（批量采集）1、Sqoop2、DataX3、Kettle实时采集（增量采集）1、Flume2、Canal3、OGG查看mapreduce的运行日志yarnlogs-applicationId

 我们在学习大数据时避免不了地是要花大量的时间去搭建大数据环境，配置各种另人眼花缭乱的配置文件 各种大数据组件：hdfs、yarn、hive、zookeeper、flume、azkaban、saprk、Phoenix、hbase、sqoop、MongoDB、elasticsearch.....等等等等 整个搭下来可能十天半个月的时间不见

1、Hadoop优势（4高）1）高可靠性：Hadoop底层维护多个数据副本，所以即使Hadoop某个计算元素或存储出现故障，也不会导致数据的丢失2）高扩展性：在集群间分配任务数据，可方便的扩张数以千计的节点。3）高效性：在MapReduce的思想下，Hadoop是并行工作的，以加快任务处理速度。4）高容错

一、hdfs概述HDFS是Hadoop分布式文件系统(HadoopDistributedFileSystem)的简称，它的设计目标是把超大数据集存储到网络中的多台普通计算机上，并提供高可靠性和高吞吐率的服务。HDFS的优点：高容错性：数据自动保存多个副本，hdfs默认的副本数量是3适合处理大数据：能够处理GB、TP甚至BP

一、准备资源（1~4下载均为免费资源，也可自行下载）操作系统（CentOS7）    （1）带桌面版本，用来当作master：             百度网盘链接：点击下载             提取码：wz4z    （2）不带桌面版本，用来当作slave：             百度网盘链接：点

一分布式文件系统HDFS1.HDFS的来源HDFS:HadoopDistributedFilesystem(hadoop分布式文件系统)HDFS起源于Google的GFS论文（GFS，Mapreduce，BigTable为google的旧的三驾马车）HBASE（1）发表于2003年10月（2）HDFS是GFS的克隆版（3）易于扩展的分布式文件系统（4）运行在大量普通廉价机器上，

1回收站配置2启回收站功能参数说明3删除内容查看4回收站内容恢复5删除数据不经过回收站6回收站清空7客户端操作开启回收站功能,可以将删除的文件在不超时的情况下,恢复原数据,起到防止误删除、备份等作用1回收站配置在core-site.xml文件中添加如下内容，数

目录实验内容实验步骤 实验源码 实验结果实验报告实验内容熟悉hadoop文件命令，熟悉在Linux编写、编译、运行Java程序的过程，实现文件的读写操作，读出数据并排序。实验步骤 启动hadoopcd/usr/local/hadoop./sbin/start-dfs.sh判断hadoop是否启动成功，成功会有显示

org.apache.hadoop.util.DiskChecker$DiskErrorException问题等价解决linux磁盘不足解决问题排查解决“/dev/mapper/centos-root100%”满了,org.apache.hadoop.util.DiskChecker$DiskErrorExceptionCouldnotfindanyvalidlocaldirectoryfor....错误信息：如下所示20

1Hadoop数据压缩1.1概述压缩技术能够有效减少底层存储系统（HDFS）读写字节数。压缩提高了网络带宽和磁盘空间的效率。在运行MR程序时，I/O操作、网络数据传输、Shuffle和Merge要花大量的时间，尤其是数据规模很大和工作负载密集的情况下，因此，使用数据压缩显得非常重要。鉴于磁盘I/

前提条件：安装好hadoop2.7.3（Linux系统下）安装好MySQL（Windows或Linux系统下）安装好Hive（Linux系统下）参考：Hive安装配置题目：从搜狗实验室下载搜索数据进行分析下载的数据包含6个字段，数据格式说明如下：访问时间用户ID[查询词]该URL在返回结果中的排名用户点击的顺序号用户

具体解决办法： 1、进入到hadoop的根目录下。2、在etc/hadoop/core-site.xml中增加如下配置：<configuration>        <property>                <name>fs.default.name<ame>                <value>hdfs://master:9000</value

1【单选题】下列说法正确的是________。A、第二名称节点无法解决单点故障问题B、HDFSHA可用性不好C、HDFSHA提供高可用性，可以实现可扩展性和隔离性D、第二名称节点是热备份我的答案：A2【单选题】HDFSFederation设计不能解决“单名称节点”存在的________问题。

摘要：本篇文章主要介绍的是hadoophdfs的基础api的使用。包括Windows端依赖配置，Maven依赖配置。最后就是进行实际的操作，包括：获取远程hadoophdfs连接，并对其进行的一系列操作，包括；文件夹创建、文件上传、文件下载、文件（夹）删除、文件更名或移动、文件详细信息的获取并打印到控

Moba使用创建打开moba创建新的连接服务出现以下页面你之前ping192.168.1.100成功没有，没有这就打不开如果你是ping192.168.1.128成功，那个这个newsession就要连接192.168.1.128如果虚拟机没有启动也是出现下面情况，请直接输入R就可刷新链接成功之后差不多就是这样我们需要

Hive的安装1、下载安装包：apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz（这是格式）资源在CSDN上可以找到上传至linux系统/opt/software/路径2、解压软件cd/opt/softwarear-zxvfhive.tar.gz-C/opt/module/3、修改系统环境变量vim/etc/profile添加内容：cd/opt/softwarear-

说在前面之前一段时间想着把LeetCode每个专题完结之后，就开始着手大数据和算法的内容。想来想去，还是应该穿插着一起做起来。毕竟，如果只写一类的话，如果遇到其他方面，一定会遗漏一些重要的点。LeetCode专题复盘，已经进行了一大半了。大数据计划正式开始有更新大数据想法的时候

以下参数是在用户自己的MR应用程序中配置就可以生效（mapred-default.xm配置参数参数说明mapreduce.map.memory.mb一个MapTask可使用的资源上限（单位:MB），默认为1024。如果MapTask实际使用的资源量超过该值，则会被强制杀死。mapreduce.reduce.memory.mb一个ReduceTask可使

目录1分析2单节点挂掉数据恢复3内存溢出1分析挂掉后首先肯定是进行重启,如果时间段比较高峰期,肯定要快速移动文件进行复原,等错过高峰进行事故分析!2单节点挂掉数据恢复方法一：将SecondaryNameNode中数据拷贝到namenode存储数据的目录；方法二：使用-importCheck

一、安装虚拟机（CentOS）二、修改主机名（当前虚拟机的主机名）    1、查看当前的主机名：hostname    2、修改主机名：vi /etc/hostname  （1）一定要在vi的命令模式下（在编辑模式下按etc键）  （2）编辑模式下i当前光标所在的位置三、修改ip地址（当前虚拟机的ip地

我在启动Hadoop集群的时候发现没有DataNode节点，于是我去查看了一下日志（日志在自己的hadoop目录下）： 发现是java.io.IOException：Allspecifieddirectoriesarefailedtoload原因可能是我之前格式化了几次导致namenode和DataNodeID不匹配造成的解决方法：首先关闭集群①可以