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Hadoop配置代码

Published By on 8月 25, 2022

年10月–研究集群每天装载10TB的数据。

**Pig:不懂Java开发也能写MapReduce**Pig是一个机遇Hadoop的大规模分析平台,Pig为复杂的海量数据并行计算提供一个简易的操作和编程接口。

AmbariAmbari提供一套基于网页的界面来管理和监控Hadoop集群。

Hadoop也跟其他云计算项目有共同点和目标:实现海量数据的计算。

Avro提供了各个节点上的数据的压缩以及存储。

**Hadoop-一个可靠的分布式共享存储和分析系统****4.1简要介绍**Hadoop是Apache基金会下一个开源的分布式计算平台,它以分布式文件系统HDFS和MapReduce算法为核心,为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。

所以部分机器的宕机并不影响读取。

其最底部是HadoopDistributedFileSystem(HDFS),它存储Hadoop集群中所有存储节点上的文件。

十安装zookeeper我们这里在BigData01、BigData02、BigData03三台机器上安装zookeeper集群。

它的优势包括:**HDFS:Hadoop分布式文件系统**HDFS有着高容错性特点,并且设计用来部署在低廉的硬件上,适合那些有着超大数据集的应用程序。

如果DataNode不能发送心跳消息,NameNode将采取修复措施,重新复制在该节点上丢失的块。

**(1)0.20.X系列**0.20.2版本发布后,几个重要的特性没有基于trunk而是在0.20.2基础上继续研发。

在超大型的集群中,增大HDFS存储文件的平均大小能够增大集群的规模,而不需要增加NameNode的内存。

管理文件与block之间的关系,block与datanode之间的关系。

reduce阶段就是合的阶段,对map阶段结果进行汇总。

DougCutting在Cloudera公司任职。

HBase和Avro已经于2010年5月成为顶级Apache项目)Hive:数据仓库工具,由Facebook贡献。

\\.MapReduce模块MapReduce是一个计算框架,它给出了一种数据处理的方式,即通过Map阶段、Reduce阶段来分布式地流式处理数据。

设置网络因为Vmware的NAT设置中关闭了DHCP自动分配IP功能,所以Linux还没有IP,需要我们设置网络各个参数。

\\.格式化HDFS!(//upload-images.jianshu.io/upload_images/424634-6a689d9f295fde92)!(//upload-images.jianshu.io/upload_images/424634-bb4e42215d4e9b82)格式化是对HDFS这个分布式文件系统中的DataNode进行分块,统计所有分块后的初始元数据的存储在NameNode中。

hadoop@bigdata-senior01hadoop-2.5.0$vim/etc/sysconfig/selinux1.ThisfilecontrolsthestateofSELinuxonthesystem.2.SELINUX=cantakeoneofthesethreevalues:3.enforcing-SELinuxsecuritypolicyisenforced.4.permissive-SELinuxprintswarningsinsteadofenforcing.5.disabled-NoSELinuxpolicyisloaded.6.7.SELINUXTYPE=cantakeoneofthesetwovalues:8.targeted-Targetedprocessesareprotected,9.mls-MultiLevelSecurityprotection.10.!enterimagedescriptionhere(http://images.gitbook.cn/5bdf1af0-5cba-11e7-b8ee-cfb7eda16afc)第三步、安装JDK安装JavaJDK1、查看是否已经安装了javaJDK。

在Hadoop2.x版本可以存在两个NameNode,解决了单节点故障问题。

在分布式编程方面,MPI是属于比较底层的开发库,它赋予了程序员极大的控制能力,但是却要程序员自己控制程序的执行流程,容错功能,甚至底层的套接字通信、数据分析算法等底层细节都需要自己编程实现。

如果有任何疑问,对其进行加密隐藏处理,同时提供最安全的加密技术和灵活的应对策略,以适应未来需求的发展。

Flink:Flink是当前最流行的开源大数据内存计算框架。

NameNode决定是否将文件映射到DataNode上的复制块上。

资源调度)***HadoopMapReduce**:一个基于YARN的系统,用于并行处理大型数据集。

告诉语言想要的结果,并将它提交给系统来计算出如何产生计算。

Hadoop还是可伸缩的,能够处理PB级数据。

而进行海量计算需要一个稳定的,安全的数据容器,才有了Hadoop分布式文件系统(HDFS,HadoopDistributedFileSystem。

图2以区段和迭代的形式演示这种思想。

十开启历史服务hadoop@bigdata-senior01hadoop-2.5.0$sbin/mr-jobhistory-daemon.shstarthistoryserver、开启后,可以通过Web页面查看历史服务器:http://bigdata-senior01.chybinmy.com:19888/二十Web查看job执行历史1、运行一个mapreduce任务1.hadoop@bigdata-senior01hadoop-2.5.0$bin/yarnjarshare/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.2.5.0.jarwordcount/wordcountdemo/input/wordcountdemo/output12、job执行中!enterimagedescriptionhere(http://images.gitbook.cn/477f82d0-5cbe-11e7-8185-21ba04c77532)3、查看job历史!enterimagedescriptionhere(http://images.gitbook.cn/50e9ca10-5cbe-11e7-86d9-f17e4b747fa0)!enterimagedescriptionhere(http://images.gitbook.cn/57a39750-5cbe-11e7-b8ee-cfb7eda16afc)历史服务器的Web端口默认是19888,可以查看Web界面。

命令的使用方法请参考fsck命令fsck可用来检查整个文件系统,也可以只检查部分文件。

当外部客户机发送请求要求创建文件时,NameNode会以块标识和该块的第一个副本的DataNodeIP地址作为响应。

这样就算当Leader机器宕机后,会很快选举出新的Leader,保证了Zookeeper集群本身的高可用。

数据隔离问题。

缺点***不适合低延时数据访问**,比如毫秒级的存储数据,是做不到的。

在分布式编程方面,MPI是属于比较底层的开发库,它赋予了程序员极大的控制能力,但是却要程序员自己控制程序的执行流程,容错功能,甚至底层的套接字通信、数据分析算法等底层细节都需要自己编程实现。

Hadoop是一个可以更容易开发和并行处理大规模数据的分布式计算平台,它的主要特点是扩展能力强、成本低、高效率和可靠。

用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。

NameNode决定是否将文件映射到DataNode上的复制块上。

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