Hdfs概念：Hadoop实现了一个分布式文件系统（HadoopDistributedFileSystem），简称HDFS。Hadoop是ApacheLucene创始人DougCutting开发的使用广泛的文本搜索库。它起源于ApacheNutch，后者是一个开源的网络搜索引擎，本身也是Luene项目的一部分。AapcheHadoop架构是MapReduce算

一、什么是hive（1）Hive：由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计工具。（2）Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。（3）本质是：将HQL转化成MapReduce程序      （4）Hive处理的数据存储在HDFS（5）Hive分

一、Hadoop原理介绍1、请参考原理篇：Hadoop1-认识Hadoop大数据处理架构 二、centos7单机部署hadoop 前期准备1、创建用户[root@web3~]#useradd-mhadoop-s/bin/bash#---创建hadoop用户[root@web3~]#passwdhadoop#---创建密码Changi

1、大数据流程图 2、大数据各个环节主要技术在这里还是要推荐下我自己建的大数据学习交流群:9437**91324，群里都是学大数据开发的，如果你正在学习大数据，小编欢迎你加入,大家都是软件开发党，不定期分享干货（只有大数据软件开发相关的），包括我自己整理的一份最新的大数据进阶资

如果在文件中密钥分配像是99％的单词以’A’开头,而1％的单词以’B’到’Z’开头,并且您必须计算每个字母开头的单词数,那么如何分配密钥有效率的？解决方法:解决方案1：我认为要走的路是组合器,而不是分区器.组合器将汇总以字母“A”开头的单词的局部和,然后将部分和(而不是始终为1)发送

YARN-HA配置1.YARN-HA工作机制1.1官方文档：http://hadoop.apache.org/docs2.7.2/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/ResourceManagerHA.html1.2YARN-HA工作机制，如图3-23所示2.配置YARN-HA集群2.1规划集群配置hadoop102hadoop103hadoop104NameNodeNameNode

*基本操作（单集群）：***1、创建文件夹命令[hadoop@master~]$hadoopfs-mkdir-p/201910212、上传文件命令[hadoop@master~]$hadoopfs-puttest.txt/201910213、查看文件命令[hadoop@master~]$hadoopfs-cat/20191021est.txt4、文件复制命令（复制到本地）[hadoop@master~]

Hadoop—大数据分析基础教程我们学习一个新内容时，都需要了解他的内部原理和应用，比如大数据这个火爆的词语，几乎现在每个公司人人都在用，那么用的好与坏也模棱两可，那么真正意义上的大数据是什么呢？其实大数据就是收集各种数据，经过分析后用来做有意义的事情，其中包括对数据

我需要使用java.net.URL对象访问HDFS位置.这可能吗？如果是这样,那么如何创建URL对象？解决方法:您可以使用以下代码获取URI或URL对象.URIuri=URI.create(“hdfs：//host：端口/文件路径”);

一、数据压缩在hadoop中的意义1、基本概述​压缩技术可以减少底层hdfs的读写字节数。并且能够降低在数据传输过程中占用的网络带宽资源，以及降低占用的磁盘空间。而在MapReduce中，shuffle以及merge过程都面临着巨大的IO压力。但是要注意增加了压缩，另外一方面会增加cpu的负

我正在使用Hadoop通过python进行数据处理,应使用哪种文件格式？我的项目中包含大量文本页面.每个文本文件都有一些头信息,在处理过程中我需要保留这些信息.但是,我不希望标头干扰聚类算法.我在Hadoop上使用python(或者是否有更适合的子包？)我应该如何格式化文本文件,并将这些文本

这些天我正在学习HIVE,遇到了一些问题…我有一个名为SAMPLE的表：USER_IDPRODUCT_IDNUMBER132014301225165015402110231522

在namenode节点的etc/hadoop目录下创建dfs.hosts.exclude文件 vimdfs.hosts.exclude添加hadoop204(要删除的节点)修改hdfs-site.xml vimhdfs-site.xml添加<property>   <name>dfs.hosts.exclude<ame>   <value>/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/dfs.

我正在尝试在纱线中执行一个简单的Pyspark作业.这是代码：frompysparkimportSparkConf,SparkContextconf=(SparkConf().setMaster("yarn-client").setAppName("HDFSFilter").set("spark.executor.memory","1g"))

 上传文件：启动集群cd/$HADOOP_HOMEstart-dfs.shstart-yarn.sh查看集群的运行状态 http://192.168.56.110:50070/查看集群的目录结构http://192.168.56.110:50070/explorer.html#/2.从宿主机

在远程使用HadoopJavaAPI将文件放入HDFS2.5.0SingleNodeHadoopDockerContainer时遇到问题.在Hadoop系统上运行时,我可以将本地文件复制到hdfs中而没有问题.但是,在尝试将数据放入文件时,远程出现了问题.我得到以下异常：Exceptioninthread"main"org.apache.hadoop.ipc.

1.HDFS架构是怎样的？hadoop1.x中采用master/slave架构，hdfs集群有一个namenode和多个datanode组成。namenodenamenode负责原数据的管理，包括文件目录和文件的元数据管理。namenode文件到block块位置的映射，namenode并不持久化的datanode的块位置信息，是在datanode启动时汇报给name

注意：需要获取哪个打开main函数中的哪个packagecom.hadoop.test;importjava.net.URI;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.FileStatus;importorg.apache.hadoop.fs.FileSystem;importorg.apache.hadoop.fs.FileUtil;importorg.apache.

首先，我们来介绍一下什么是Hadoop。  Hadoop最核心的部件有两个，一为HDFS，所谓的HDFS，就是分布式的文件存储系统。二为Mapreduce，即为分布式的计算系统（分布式离线的计算框架）。上述的两个部件，解决了大数据的存储问题，还有解决了大数据的计算问题。剩下的基本上都是这两个所

HDFS是英文HadoopDistributedFileSystem的缩写，中文翻译为Hadoop分布式文件系统，它是实现分布式存储的一个系统，所以分布式存储有的特点，HDFS都会有，HDFS的架构图：  上图中HDFS的NameNode其实就是对应着分布式存储的Storagemaster，主要是用来存储元数据的，根据这些元数据就可以管

缘由:搭建impala配置hdfs-site.xml后需要,重新启动整个集群(确保集群使用状况);重启后出现master无法启动java.io.IOException:NameNodeisnotformatted. atorg.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSImage.recoverTransitionRead(FSImage.java:212) atorg.apache.

一、序列化基本概述1、何为序列化序列化就是将内存中的对象，转换成字节序列（或者按照其他数据传输协议转换），以便于持久化存储到磁盘中以及网络传输2、为什么需要序列化一般情况下，对象只存储在本地的内存中，只允许本地的进程调用。而随着分布式程序的出现，需要在不同的主机上不同进程

首先是配合MapReduce，这个参考林子雨前辈的教程，很快就搭建了相关环境。之后按照相关的实验步骤，进行操作时发现实验步骤有一些问题，首先是缺少包，其次是访问拒绝（Hadoop当时已经在运行）。importjava.io.IOException;importjava.util.StringTokenizer;importorg.apache.hadoop.fs.Pa

1.所有免密钥登陆（all节点）（centos6操作系统）node01 2C  6Gnode02 2C  2Gnode03 2C  2G2.node01 安装数据库 mysql5.5（node01节点）https://blog.csdn.net/u012402177/article/details/82870433root/1234563.下载基础的软件（all 节点）yum  -y  install  chkconfi

NN1NN2DNZKZKFCJNNNODE01 ***NODE02 *****NODE03** *NODE04** 1、首先让两

在使用Python脚本的Hadoop流中报告异常的最佳实践是什么？我的意思是：假设我有一个无法理解其输入的映射器脚本,我该如何向Hadoop发出终止作业的信号？报告错误消息？我是否使用日志记录并以sys.exit结尾？解决方法:如果要发信号通知错误,请从python脚本返回非零代码.您可以将任何日志记录

packagemapreduce;importjava.io.IOException;importjava.util.StringTokenizer;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Job;importorg.apache.had

是否可以在新的mapreduceAPI上打开mapper输出压缩,如果可以,请指出如何？我看到很多基于hadoop.mapred.JobConfAPI的示例,但没有一个针对mapreduceAPI的示例.如果无法通过新的API配置它,我可以做些事情使其正常工作吗？解决方法:您可以使用以下代码来启用地图输出压缩：publicstat

相关文件请自行创建！！！packagecom.hadoop.hdfs;importjava.io.IOException;importjava.net.URI;importjava.net.URISyntaxException;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;importorg.apache.hadoop.fs.FSDataOutputSt

我是使用多个CPU来处理作业的新手,想知道人们是否可以让我知道parallelpython(或任何类型的python模块)与hadoop流的优缺点？我有一个非常大的CPU密集型过程,我希望将其分布在多台服务器上.解决方法:由于移动数据的大小变得越来越难；对于并行计算,数据本地化变得非常重要.Hadoop作为