图片可以另存为。然后放大。
这是一个整体结构图。
一般博文都是讲原理。没有对应的实体图。 原理大家百度一下就有了。 这个是对应配置的实体位置。
目錄安裝jdk1、下載jdk的包並安裝2、配置環境變量3、驗證Hadoop安裝和配置1、下載Hadoop包及安裝2、環境變量配置Hadoop的文件修改1、core-site.xml2、mapred-site.xml（hadoop2
目錄工具eclipse的Hadoop環境配置參考 系列： 大數據入門（一）環境搭建，VMware15+CentOS8.1 配置 https://blog.csdn.net/qq_34391511/article/details/1
WordCount官方代碼的詳解 作爲小白的我初次在hadoop裏接觸mapReduce程序，難免會有些費解以及難懂代碼所蘊含的意思，經過自己查閱資料以及消化，便得到下面代碼的的解釋： package homework; imp
目錄前言任務描述任務分析MapReduce默認排序規則代碼實現任務最終效果 ———————————————————————————————————————— 前言 WordCount算是我們學習hadoop的第一分佈式計算程序了，
當我們運行Hadoop執行我們的程序時，很多時候因爲我們的各種無法猜測得到的原因導致程序執行出現異常情況，當然這時的我們也會很苦惱並大聲尖叫“太TM難了，嗚嗚嗚~”，莫着急！ 出現這樣的情況就需要我們冷靜下來啦，現在我們就需要去尋
以下是我上hadoop課程時由老師提供的習題集（利用Hadoop提供的shell命令完成任務）： 一、將HDFS中指定文件的內容輸出到終端中； 二、顯示HDFS中指定的文件的讀寫權限、大小、創建時間、路徑等信息； 三、給定HD
爲什麼要這樣做？ 首先，在hadoop工作就像是一個社團幫派，master是老大，而slave1、slave2等就是master的小弟。但是，slave並沒有像我們那麼聰明一眼就能分辨出自己的老大，它們是以ip地址作爲辨別的。那麼
Hadoop - HDFS 簡介 Hadoop Distributed File System，分佈式文件系統 架構 Block數據塊 基本存儲單位，一般大小爲64M 配置大的塊主要原因： 減少搜尋時間，一般硬盤傳輸速率比
YARN - ResourceManager 負責全局的資源管理和任務調度，把整個集羣當成計算資源池，只關注分配，不管應用，且不負責容錯 資源管理 以前資源是每個節點分成一個個的Map slot和Reduce slot，現在是
Hadoop-MapReduce MapReduce是一個框架，我們可以使用它來編寫應用程序，以可靠的方式並行地處理大量商品硬件羣集上的大量數據。 什麼是MapReduce？ MapReduce是一種基於java的分佈式計算的處理
Hadoop - 簡介 Hadoop可運行於一般的商用服務器上，具有高容錯、高可靠性、高擴展性等特點 特別適合寫一次，讀多次的場景 適合 大規模數據 流式數據（寫一次，讀多次） 商用硬件（一般硬件） 不適合 低延時的數據訪問
DistributedCache類主要用來設定文件，jar等。其的思想就是將指定的文件（必須在hdfs文件系統上面）在每一個task運行的地方都複製一份數據，所以在map或reduce函數中讀取DistributedCache設定的文件就
使用到的工具 xshell centos7 xtpf apache-hive-2.3.6-bin mysql的驅動 第一步：將下載好的hive安裝包上傳到/usr/local目錄下解壓 解壓命令 tar -zxvf apache-
1.hbase配置mapreduce依賴包 編輯Hadoop的hadoop-env.sh文件 2.重啓hbase和Hadoop 上面配置爲hadoop-env.sh後，需要重啓才能生效。 3.在HBASE_HOME下運行命令即可 /v
如果Hadoop集羣配置了高可用，則可以進行不停服的滾動升級。但現在是僞分佈的單節點集羣，因此需要停止Hadoop及相關的應用，包括hbase、zookeeper等。 Hadoop升級 因爲目前有跑flink作業，checkpoint是放
