1.大数据概述 1.大数据概述一.列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述。1、HDFS（分布式文件系统）提供分布式数据存储、集中管理功能，为hdaoop生态提供数据基础2、MapReduce（分布式计算框架）输入分片(inputsplit)->map阶段->shuff

1.列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述。（1）HDFS分布式文件系统HDFS可以兼容廉价的硬件设备，利用较低成本的及其实现大流量和大数据量的读写。（2）MapReduceMapReduce是分布式并行编程模型，用户大规模数据集的并行计算，让不

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RDD创建：从从文件系统中加载数据创建RDD：1.Spark采用textFile（）从文件系统中加载数据创建RDD可以使本地，分布式系统等2.把文件的url作为参数可以是本地文件系统的地址，分布式文件系统HDFS的地址等等从本地文件中加载数据：sc为系统自动创建的sparkcontext，不用我们创建从

1.列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述。OozieOozie是可扩展可伸缩的工作流协调管理器。Oozie协调的作业属于一次性的非循环作业，例如MapReduce,Streaming,Pipes,Pig,Hive,Sqoop等等都是。Oozie将要调度的作业作为一个单一的

1.列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述。1、NameNode：是hdfs的主服务器，管理文件系统的目录树以及对集群中存储文件的访问，保存有metadate，不断读取记录集群中dataNode主机状况和工作状态。2、SecondaryNameNode：NameNode的冷备，负

.编写独立应用程序实现数据去重对于两个输入文件A和B，编写Spark独立应用程序，对两个文件进行合并，并剔除其中重复的内容，得到一个新文件C。下面是输入文件和输出文件的一个样例，供参考。输入文件A的样例如下：20170101x20170102y20170103x20170104y20170105z20170

1.列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述。Hadoop生态包括YARN、Zookeeper、HBase、Hive、Pig、Mahout、Sqoop、Flume、Ambari等功能组件，并且以HDFS和MapReduce为核心。Hadoop生态圈如图1所示：

1.列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述。1.HDFS:HDFS(HadoopDistributedFileSystem)基于Google发布的GFS论文设计开发，运行在通用硬件上的分布式文件系统。除具备其它分布式文件系统相同特性外，还有自己的特性：高容错性：认为

1. 列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述。    hadoop生态系统，hadoop是批处理模型，storm是流式处理模型，spark介于二者之间，不过现在storm和spark互相在涉及对方的领域，spark出streaming用于流式计算，storm出trident用于批处

将下列json数据复制到你的ubuntu系统/usr/local/spark下，并保存命名为employee.json。 {"id":1,"name":"Ella","age":36}{"id":2,"name":"Bob","age":29}{"id":3,"name"

一，列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述。   1、HDFSHadoop分布式文件系统(HadoopDistributedFileSystem，HDFS)是Hadoop项目的两大核心之一，是针对谷歌文件系统(GoogleFileSystemGFS)的开源实现。HDFS具有处理超大数

一、列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述。图1Hadoop生态圈1、HDFS（分布式文件系统）HDFS是Hadoop组件的核心之一，是整个hadoop体系的基础，是用来负责数据的存储与管理功能的。HDFS是高度容错设计和适合在低成本的硬件上部署。

一、列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述。组件1：HDFS，作用：分布式文件系统，存储是hadoop体系的基础。组件2：MapReduce，作用：作为一种计算模型，用来大数据的计算。组件3：Yarn，作用：改善MapReduce的缺陷，是另一种资源协调者，是

目录一、Spark的运行流程1.1Spark的基本运行流程二、Spark在不同集群中的运行架构2.1SparkonStandalone运行过程2.2SparkonYARN运行过程2.2.1YARN框架流程2.2.2YARN-Client2.2.3YARN-Cluster一、Spark的运行流程1.1Spark的基本运行流程1、说明

一、列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述。1.HadoopCommon是Hadoop体系最底层的一个模块，为Hadoop各个子模块提供各种工具，比如系统配置工具Configuration、远程调用RPC、序列化机制和日志操作等等，是其他模块的基础。2.HDFS是Ha

1.列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述。（1）HDFS——分布式文件系统除具备其它分布式文件系统相同特性外，还有自己的特性：①高容错性：认为硬件总是不可靠的②高吞吐量：为大量数据访问的应用提供高吞吐量支持③大文件存储：支持存

1.列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述。1)HDFS（分布式文件系统）负责数据的存储与管理。HDFS有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的硬件上。而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。2)

1.（1）HDFS（hadoop分布式文件系统）是hadoop体系中数据存储管理的基础。它是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障。（2）mapreduce（分布式计算框架）mapreduce是一种计算模型，用于处理大数据量的计算。其中map对应数据集上的独立元素进行指定的操作，生成键-值对形式中间，reduce则对中间结果中

列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述。 经过多年的发展，Hadoop生态系统不断完善和成熟，目前已经包含多个子项目。除了核心的HDFS和MapReduce以外，Hadoop还包括ZooKeeper、HBase、Hive、Pig、Mahout、Flume、Sqoop、Ambari等

配置环境变量：在master节点的终端中执行：vim~/.bashrc添加如下配置：exportSPARK_HOME=/opt/module/spark-3.1.2 exportPATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin运行source命令使配置立即生效：source~/.bashrc配置workers文件：编辑workers文件将loc

一.列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述。1、HDFS（hadoop分布式文件系统）是hadoop体系中数据存储管理的基础。他是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障。client：切分文件，访问HDFS，与namenode交互，获取文件位置信息，与DataNode

一、列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述1.HDFS（Hadoop分布式文件系统）Hadoop分布式文件系统是Hadoop项目的两大核心之一，是针对谷歌文件系统（GoogleFileSystem,GFS)的开源实现。HDFS具有处理超大数据、流式处理、可以运行在廉

今天在用spark-submit运行hdfs上传的文件的时候报错Failedtogetdatabasedefault,returningNoSuchObjectException，因为其中需要用到hive，但是我的spark里面没有配置hive，所以需要重新给spark配置一下hive1、把hive配置的hive-site.xml（hive/conf/hive-site.xml）文件拷贝到spar

一、安装Spark1、检查基础环境hadoop,jdkecho$JAVA_HOMEjava-versionstart-dfs.shjpshadoopversion2、配置文件cp./conf/spark-env.sh.template./conf/spark-env.shgedit./conf/spark-env.sh3、环境变量gedit~/.bashrc4、试运行Pytho

#!/bin/bashdate=`date-d"-1day"+%F`spark-submit\--class******\--name"******"\--masteryarn\--deploy-modeclient\--num-executors30\--driver-memory7g\--executor-memory2g\--executor-cores2\--confs

文章目录零、本讲学习目标一、变量声明二、数据类型三、表达式四、循环五、方法和函数零、本讲学习目标学会变量声明掌握数据类型掌握表达式掌握循环掌握方法和函数一、变量声明二、数据类型三、表达式四、循环五、方法和函数

大数据Hadoop-Spark集群部署知识总结一、启动/关闭hadoopmyhadoop.shstart/stop分步启动：第一步：在hadoop102主机上 sbin/start-dfs.sh第二步：在hadoop103主机上sbin/start-yarn.sh分步关闭：第一步：在hadoop103主机上sbin/stop-yarn.sh第二步：在hadoop102主机上 sbin/

一、安装Spark1.检查基础环境hadoop,jdk 2.下载spark3.解压，文件夹重命名、权限4.配置文件  5.环境变量  6.试运行Python代码 二、Python编程练习：英文文本的词频统计1.准备文本文件 2.代码 3.结果处理      

一、安装Spark检查基础环境hadoop,jdk下载spark解压，文件夹重命名、权限配置文件环境变量试运行Python代码二、Python编程练习：英文文本的词频统计准备文本文件读文件预处理：大小写，标点符号，停用词分词统计每个单词出现的次数按词频大小排序结果写文件