hadoop3专题
Hadoop3.x中一把锁毁灭的大数据集群
集群版本：HDP3.1.5 Hadoop版本：Hadoop3.1.1 源码地址：https://github.com/hortonworks/hadoop-release/tree/HDP-3.1.5.152-1-tag 一、前置知识 大家都知道hadoop的核心组件是HDFS和YARN，HDFS负责存储，YARN负责计算资源管理，今天要重点扯一扯YARN。YARN的架构跟众多分布式架
分布式系统框架hadoop3入门
分布式系统框架hadoop3入门 (qq.com) Hadoop3作为分布式系统架构的重要基石，为大规模数据存储与处理提供了强大支持 基本信息 hadoop：一个存储和处理大数据的分布式系统框架 组成： HDFS（数据存储）、MapReduce（计算）、Yarn（资源调度）、Common（辅助工具） HDFS：Hadoop Distributed File System，一个分布式文
Hadoop3：MapReduce中Reduce阶段自定义OutputFormat逻辑
一、情景描述 我们知道，在MapTask阶段开始时，需要InputFormat来读取数据 而在ReduceTask阶段结束时，将处理完成的数据，输出到磁盘，此时就要用到OutputFormat 在之前的程序中，我们都没有设置过这部分配置 所以，采用的是默认输出格式：TextOutputFormat 在实际工作中，我们的输出不一定是到磁盘，可能是输出到MySQL、HBase等 那么，如何实现
Hadoop3：MapReduce中实现自定义排序
一、场景描述 以统计号码的流量案例为基础，进行开发。 流量统计结果 我们现在要对这个数据的总流量进行自定义排序。 二、代码实现 我们要对总流量进行排序，就是对FlowBean中的sumFlow字段进行排序。 所以，我们需要让FlowBean实现WritableComparable接口，并重写compareTo方法。 另外，我们知道，排序是在Shuffle过程进行的，且是在环形缓冲区进行
Hadoop3：MapReduce工作流程图解
一、流程图 二、流程说明 上面的流程是整个MapReduce最全工作流程，但是Shuffle过程只是从第7步开始到第16步结束，具体Shuffle过程详解，如下： （1）MapTask收集我们的map()方法输出的kv对，放到内存缓冲区中 （2）从内存缓冲区不断溢出本地磁盘文件，可能会溢出多个文件 （3）多个溢出文件会被合并成大的溢出文件 （4）在溢出过程及合并的过程中，都要调用Parti
Hadoop3：MapReduce源码解读之Map阶段的CombineFileInputFormat切片机制（4）
Job那块的断点代码截图省略，直接进入切片逻辑 参考：Hadoop3：MapReduce源码解读之Map阶段的Job任务提交流程（1） 6、CombineFileInputFormat原理解析 类的继承关系 与TextInputFormat切片机制的区别 框架默认的TextInputFormat切片机制是对任务按文件规划切片，不管文件多小，都会是一个单独的切片，都会交给一个MapTask，
Hadoop3：MapReduce源码解读之Mapper阶段的FileInputFormat的切片原理（2）
Job那块的断点代码截图省略，直接进入切片逻辑 参考：Hadoop3：MapReduce源码解读之Mapper阶段的Job任务提交流程（1） 4、FileInputFormat切片源码解析 切片入口 获取切片 获取切片最大的Size和切片最小的Size 判断文件是否可以切片，如果文件不支持切片，则整体处理 这里只考虑支持切片的代码逻辑 根据切片大小配置，及块大小配置，计算出切片最终取值
Hadoop3：MapReduce之MapTask的Job任务提交流程原理解读（1）
3、Job工作机制源码解读 用之前wordcount案例进行源码阅读，debug断点打在Job任务提交时 提交任务前，建立客户单连接 如下图，可以看出，只有两个客户端提供者，一个是YarnClient，一个是LocalClient。 显然，我这里是LocalClient模式 检查输出路径是否存在，存在则报错 这里的两串提示就很熟悉了，如果输出路径存在，则报错。 提交任务前会创建一个j
Hadoop3：MapReduce之简介、WordCount案例源码阅读、简单功能开发
一、概念 MapReduce是一个 分布式运算程序 的编程框架，是用户开发“基于 Hadoop的数据分析 应用”的核心框架。 MapReduce核心功能是将 用户编写的业务逻辑代码 和 自带默认组件 整合成一个完整的 分布式运算程序 ，并发运行在一个 Hadoop集群上。 1、MapReduce是集群上的并行计算框架 2、平时开发中只需要基于MapReduce接口，编写业务逻辑代码即可。 二
Hadoop3：HDFS副本节点选择逻辑讲解
一、副本节点选择（机架感知） 说明 第一个副本，因为我们的client可能是web页，也可能是shell终端。 如果是web页，则随机选取一个节点，如果是shell终端，则选择当前shell终端所在的节点。 节点距离最近，保证了性能。 第二个副本，选择机架2的n0节点，为了保证数据的可靠性。 第三个副本，为什么不选择机架3上的节点呢？ 因为，第二个副本已经保证了可靠性，所以，第三副本，更注
Hadoop3：HDFS的架构组成
一、官方文档 我这里学习的是Hadoop3.1.3版本，所以，查看的也是3.1.3版本的文档 Architecture模块最下面 二、HDFS架构介绍 HDFS架构的主要组成部分，是一下四个部分 1、NameNode(NN) 就是Master节点，它是集群管理者。 1、管理HDFS的名称空间 2、配置副本策略 3、管理数据块（Block）映射信息 4、处理客户端读写请求 2、D
Hadoop3：集群搭建及常用命令与shell脚本整理（入门篇，从零开始搭建）
一、集群环境说明 1、用VMware安装3台Centos7.9虚拟机 2、虚拟机配置：2C，2G内存，50G存储 3、集群架构 从表格中，可以看出，Hadoop集群，主要有2部分，一个是HDFS服务，一个是YARN服务 二、搭建集群 1、安装3台Centos7.9虚拟机 安装教程：VMware安装Centos7详细教程及初始化配置 1.1、修改主机名 三台虚拟机固定IP：192.16
Hadoop3：HDFS、YARN、MapReduce三部分的架构概述及三者间关系（Hadoop入门必须记住的内容）
一、HDFS架构概述 Hadoop Distributed File System，简称HDFS，是一个分布式文件系统。 1）NameNode(nn)：存储文件的元数据，如文件名，文件目录结构，文件属性（生成时间、副本数、文件权限），以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等。理解为集群数据索引 2）DataNode(dn)：在本地文件系统存储文件块数据，以及块数据的校验和。 3）Se
Hadoop3：大数据生态体系
一、技术层面 通过下面这张图，我们可以大概确定，在大数据行业里，自己的学习路线。 个人认为，Hadoop集群一旦搭建完工，基本就是个把人运维的事情 主要岗位应该是集中在数据计算层，尤其是实时计算！ 实时计算框架比较实用的是Spark Streaming 和 Flink 数据传输层，又叫数据采集层，将不同的数据源中的各种类型数据，采集到Hadoop中进行存储 Flume组件，个人觉得与Log
Hadoop3：大数据的基本介绍
一、什么是大数据 1、大数据的4v特点 Volume（大量） Velocity（高速） Variety（多样） Value（低价值密度） 2、大数据部门间的工作岗位 第三部分，其实就是JavaWeb 二、什么是Hadoop 三、Hadoop的4大优势 1）高可靠性：Hadoop底层维护多个数据副本，所以即使Hadoop某个计算元 素或存储出现故障，也不会导致数据的丢失。 2
MapReduce工作流程（Hadoop3.x）
MapReduce 是一种用于并行处理大规模数据集的——编程模型和处理框架。它通常用于分布式计算环境中，如Apache Hadoop。 工作流程 1. 切分阶段（Splitting）： 数据集被分成多个数据块，每个数据块的大小通常在64MB到128MB之间。切分可以按照数据的行数、字节数或其他标准进行。数据块的切分通常在输入阶段完成，然后将切分后的数据块分配到集群中的不同节点上进行处理。
搭建Hadoop3.x完全分布式集群
零、资源准备 虚拟机相关： VMware workstation 16：虚拟机 > vmware_177981.zipCentOS Stream 9：虚拟机 > CentOS-Stream-9-latest-x86_64-dvd1.iso Hadoop相关 jdk1.8：JDK > jdk-8u261-linux-x64.tar.gzHadoop 3.3.6：Hadoop > Hadoop 3.
Hadoop3.x完全分布式模式下slaveDataNode节点未启动调整
目录 前言 一、问题重现 1、查询Hadoop版本 2、集群启动Hadoop 二、问题分析 三、Hadoop3.x的集群配置 1、停止Hadoop服务 2、配置workers 3、从节点检测 4、WebUI监控 总结 前言 在大数据的世界里，Hadoop绝对是一个值得学习的框架。关于Hadoop的知识，有很多博主和视频博主都做了很详细的教
Hadoop3.x基础（3）- MapReduce
来源: B站尚硅谷 目录 MapReduce概述MapReduce定义MapReduce优缺点优点缺点 MapReduce核心思想MapReduce进程常用数据序列化类型MapReduce编程规范WordCount案例实操本地测试提交到集群测试 Hadoop序列化序列化概述自定义bean对象实现序列化接口（Writable）序列化案例实操 MapReduce框架原理InputFormat数
Hadoop3.x基础（2）- HDFS
来源：B站尚硅谷 目录 HDFS概述HDFS产出背景及定义HDFS优缺点HDFS组成架构HDFS文件块大小（面试重点） HDFS的Shell操作（开发重点）基本语法命令大全常用命令实操准备工作上传下载HDFS直接操作 HDFS的API操作HDFS的API案例实操HDFS文件上传（测试参数优先级）HDFS文件下载HDFS文件更名和移动HDFS删除文件和目录HDFS文件详情查看HDFS文件和
Hadoop3.x基础（1）
来源：B站尚硅谷 这里写目录标题 大数据概论大数据概念大数据特点(4V)大数据应用场景 Hadoop概述Hadoop是什么Hadoop发展历史（了解）Hadoop三大发行版本（了解）Hadoop优势（4高）Hadoop组成（面试重点）HDFS架构概述YARN架构概述MapReduce架构概述HDFS、YARN、MapReduce三者关系 大数据技术生态体系推荐系统框架图常用端口号说明
Hadoop3.x源码解析
文章目录 一、RPC通信原理解析1、概要2、代码demo 二、NameNode启动源码解析1、概述2、启动9870端口服务3、加载镜像文件和编辑日志4、初始化NN的RPC服务端5、NN启动资源检查6、NN对心跳超时判断7、安全模式 三、DataNode启动源码解析1、概述2、初始化DataXceiverServer3、初始化HTTP服务4、初始化DN的RPC服务端5、DN向NN注册6、向NN
Hudi Hadoop3 环境运行报错, 关于 HftpFileSystem问题
问题 Caused by: org.apache.flink.core.fs.UnsupportedFileSystemSchemeException: Could not find a file system implementation for scheme 'hdfs'. The scheme is not directly supported by Flink and no Hadoop
【生产级实践】Docker部署配置Hadoop3.x + HBase2.x实现真正分布式集群环境
网上找了很多资料，但能够实现Docker安装Hadoop3.X和Hbase2.X真正分布式集群的教程很零散，坑很多， 把经验做了整理， 避免趟坑。 一、安装Docker Hadoop3.X分布式集群 1、机器环境 这里采用三台机器来部署分布式集群环境： 192.168.1.101 hadoop1 （docker管理节点） 192.168.1.102 hadoop2 192.168
尚硅谷hadoop3.x课程部分资料文件下载，jdk,hadoopjar包
jdk文件百度云下载： 链接：https://pan.baidu.com/s/1MCiGRzOZY8rAFpRJwA3tdw 提取码：kphl hadoop的jar包： 最新版官网链接： Index of /dist/hadoop/core/stable (apache.org) 百度云下载，3.3.3版： 链接：https://pan.baidu.com/s/
CentOS 搭建 Hadoop3 高可用集群
Hadoop FullyDistributed Mode 完全分布式 spark101spark102spark103192.168.171.101192.168.171.102192.168.171.103namenodenamenodejournalnodejournalnodejournalnodedatanodedatanodedatanodenodemanagernodemanager