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：Java编写的软件框架，以支持数据密集型分布式应用 ZooKeeper：高可靠性分布式协调系统 MapReduce：针对大数据的灵活的并行数据处理框架 Yarn：资源调度和管理框架，改善MapReduce的缺陷
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。 Zookerper: 主要解决分布式环境下的数据管理问题：统一命名，状态同步，集群管理，配置同步等。 Oozie: 是一个可扩展的工作体系，集成于Hadoop的堆栈，用于协调多个MapReduce作业的执行。它能够管
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生态组件包括：HDFS、HBASE、Mapreduce、hive、pig、Sqoop、Flume、Ambari等功能组件。 2.对比Hadoop与Spark的优缺点 （1）Spark对标于Hadoop中的计算模块MR，但是速度和效率比MR要快
踩坑：start-dfs.sh 成功启动hadoop namenode节点和secondary节点，然而datanode并没有启动 原因：之前重复执行了格式化命令hdfs namenode -format 解决：直接将dfs文件夹和nm-local-dir 删除，再执行hdfs namenode -format 。
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(hadoop分布式文件系统) 是hadoop体系中数据存储管理的他是一个基础。它是一个高度容错的的系统，能检测和应对硬件故障。 client:切分文件，访问HDFS，与之交互，获取文件位置信
上一篇章涉及到了I/O方式上传下载文件 这一篇我们来实现一下小文件合并 代码 /** * 小文件合并：读取本地小文件合并到hdfs的大文件中 */ @Test public void mergeFile() throws URISyntaxException, IOException, InterruptedException { // 获取分
上传文件 方式一：常规流程 @Test public void uploadFile2Hdfs() throws IOException { // configuration Configuration configuration = new Configuration(); // 设置namenode configuration.set("fs.defaultFS","hdfs://node00
（1）HDFS（分布式文件系统）HDFS是整个hadoop体系的基础，负责数据的存储与管理。HDFS有着高容错性（fault-tolerant）的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。（2）MapReduce（分布
1.NameNode(nn):存储文件的元数据，如文件名，文件目录，文件属性（生成时间，副本数，文件权限）， 文件的快列表和块所在的DataNode 2.DataNode(dn):文件的存储文件块数据，以及块数据的校验和 3.Secendary NameNode(2nn):每隔一段时间对（nn）元数据备份
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。 答： 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交
1.下图展示了 Hadoop 生态圈常见的软件和应用场景： 可以看出，Hadoop 的基础是 HDFS 和 Yarn，在此基础上有各种计算模型，如 MapReduce、Spark、HBase 等；而在计算模型上层，对应的是各种分布式计算辅助工具，如 Hive、Pig、Sqoop 等。此外，还有分布式协作工作 ZooKeeper 以及日志收
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。 生态系统，顾名思义就是很多组件组成的一个生态链，经过多年的发展，Hadoop生态系统不断完善和成熟，目前已经包括了多个子项目，除了核心的HDFS和MapReduce以外，Hadoop生态系统还包括要ZoopKer、HB
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。 HDFS(Hadoop 分布式文件系统),HDFS 是 Hadoop 生态圈中提供分布式存储支持的系统，上层的很多计算框架(Hbase、Spark 等)都依赖于 HDFS 存储。 MapReduce(分布式计算模型)离线计算
可以看到flume是个海量日志的采集,聚合和传输的系统 可以看到比如我们之前用的hive,有大量的日志可以用flume进行采集到hdfs中去 然后再看一下flume的具体学习内容.
目录 HDFS介绍HDFS基础操作Java操作HDFS HDFS介绍 HDFS 是一种允许文件通过网络在多台主机上分享的文件系统，可以让多台机器上的多个用户分享文件和存储空间。分布式文件管理系统有很多，HDFS 只是其中一种实现注意：HDFS 不适合存储小文件（几KB或几M的小文件） HDFS基础操作 操作格
提交spark应用到yarn集群上的时候在跑一段时间就会出现这个报错： 根据上面的报错原因分析是因为集群资源不够，集群的自我保护机制使hdfs处于安全模式，然后我用”hdfs dfsadmin -safemode leave“命令让集群恢复到可用模式但是在提交到集群时还是会报错同样的错误 然后就查找资料说的
前言： 因为平时工作和日常接触到的大都是的中型项目，所以少有个性化推荐等涉及大数据的功能。但是后期应该也会在自己项目中添加信息推荐模块，所以就开始关注spark，hadoop，Thrift等工具，以下就以hadoop先开始，包括环境搭建和配置过程中踩坑过程。 关于hadoop的环
集群环境规划 将整个 ha 搭建完成后,集群将形成以下模样 hadoop101 hadoop102 hadoop103 NameNode NameNode NameNode JournalNode JournalNode JournalNode DataNode DataNode DataNode Zookeeper Zookeeper Zookeeper ZKFC ZKFC ZKFC ResourceManager Resource
1.格式化集群 hdfs namenode -format 1.1格式化集群后将会在Hadoop目录下生成一个tmp文件夹 2.启动集群 2.2启动集群 2.2.1 在启动集群之前，首先输入jps指令，查看进程 2.2.2 启动hdfs的脚本 hadoop-daemon.sh :用于单独启动或关闭hdfs的某一个守护进程的脚本 hadoop-daemon.sh [
Hadoop 是一个由 Apache 基金会所开发的分布式系统基础架构，它可以使用户在不了解分布式底层细节的情況下开发分布式程序，充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 从其定义就可以发现，它解決了两大问题：大数据存储、大数据分析。也就是 Hadoop 的两大核心：HDFS 和 MapReduce
概述 开始之前先看看其基本属性，HDFS（Hadoop Distributed File System）是GFS的开源实现。 特点如下： 能够运行在廉价机器上，硬件出错常态，需要具备高容错性 流式数据访问，而不是随机读写 面向大规模数据集，能够进行批处理、能够横向扩展 简单一致性模型，假定文件是一次写入、多次读取缺点
1 HDFS shell命令行解释说明 2 HDFS shell命令行常用操作 3 总结 1、创建文件夹 hadoop fs -mkdir [-p] path 为待创建的目录 -p选项的行为与Unix mkdir -p非常相似，它会沿着路径创建父目录。 2 查看指定目录下内容 hadoop fs -ls [-h] [-R] [
分布式计算框架Map/Reduce 分布式计算框架MapReduce 1、产生背景 Web2.0时代，数据爆炸式、指数级增长，大数据分布式计算需求频繁通过单机内存扩展来增强计算能力，已经无法承载大规模数据量的计算分布式计算开发和维护的复杂与多变，对程序员要求太高 Google公司为了解决其搜索引擎中
背景 存储是大数据的基石，存储系统的元数据又是它的核心大脑，元数据的性能对整个大数据平台的性能和扩展能力非常关键。本文选取了大数据平台中 3 个典型的存储方案来压测元数据的性能，来个大比拼。 其中 HDFS 是被广为使用的大数据存储方案，已经经过十几年的沉淀和积累，是最合适的参考
1.以下哪些方法可用于预测分析（）。 A.指数平滑 B.周期变化分析 C.回归分析 D.其余选项均是 2.以下哪一项不属于Hadoop可以运行的模式（）。 A.互联模式 B.分布式模式 C.单机（本地）模式 D.伪分布式模式 3.从经济社会视角来看，大数据的重点在于“数据量大”。 4.为数据的总体分布建模；把多
