core-site.xml文件主要配置了访问Hadoop集群的主要信息，其中master代表主机名称，也可以使用IP替换，9000代表端口。外部通过配置的hdfs：//master：9000信息，就可以找到Hadoop集群。hdfs-site.xml配置文

随着互联网不断得突飞猛进，数据就逐渐演变为科技和经济发展的核心。更是对于互联网时代的人类和企业来说，是至关重要的，可能对于普通人来说没有太大影响，但是对于国家和大型企业来说，数据就是其命脉，人工智能就是对数据海量化的最好证明之一。所以，数据存储的稳定在一定

2020年首个存储挖矿项目HDFS是什么？通过去中心化金融DEFI已经积累了数十亿美元的市值，另一边以Fecoin为代表的存储挖矿项目却一直处于雷声大雨点小的状态，因为Fecoin已经连续跳票数次，对于矿工而言则颇为扫兴，好在HDFS及时出现补上了Feco

1）分布式的运算程序往往需要分成至少2个阶段。2）第一个阶段的MapTask并发实例，完全并行运行，互不相干。3）第二个阶段的ReduceTask并发实例互不相干，但是他们的数据依赖于上一个阶段的所有MapTask并发实例的输出。4）MapReduce编程

-- 完全分布式文件系统的名称 ：schema ip port -->. -- 分布式文件系统的其他路径的所依赖的一个基础路径，完全分布式不能使用默认值，因为临路径不安全，linux系统在重启时，可能会删除此目录下的内容-->. --

漫长的启动时间…………思考：每次都一个一个节点启动，如果节点数增加到1000个怎么办？早上来了开始一个一个节点启动，到晚上下班刚好完成，下班？这些名称是我的三台机器的主机名，各位请改成自己的主机名！如果集群是第一次启动，需要格式化NameNode，这里使用

②通过Spark读取外部存储文件，将文件数据转变为RDD。可以从本地磁盘读取，也可以从HDFS读取

hdfs dfs -put [-f] [-p] [-l] <本地路径> <目标路径>hdfs dfs -put /opt/a.txt /usr/root//txtdir. 本人已经设置了环境变量，则可以在任意的路径下可直接使用hdf

//1.vm arguments中添加后面的参数来修改用户 -DHADOOP_USER_NAME=hadoop

创建一个存储桶比如hadoop202006…这里我解释一下Hadoop集群中的一些组件，了解大数据的同学直接忽略就好。Apache Hadoop：在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式分析应用的开源框架，其核心部件是HDFS与MapReduce。Ap

8.在2008年，Doug加入了Yahoo，开源了Hadoop，在Yahoo期间设计实现了Pig、HBase等框架

系统上安装 jdk环境.基于/usr/local/ 目录下解压安装.注: 可检查目录大小: df-h/usr/local/　　。解压压缩包tar -zxvf jdk-7u80-linux.tar.gz 改名: mv jdk-7u80-linux jdk7　

能处理PB级别数据、能处理百万的文件数据量。1）客户端通过Distributed FileSystem模块向NameNode请求上传文件，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在。4）NameNode返回3个DataNode节点，分别为dn1

-moveFromLocal：从本地剪切粘贴到HDFS. -copyFromLocal：从本地文件系统中拷贝文件到HDFS路径去。-appendToFile：追加一个文件到已经存在的文件末尾。2）-get：等同于copyToLocal，就是从HDFS下载文

1，客户端通过Distributed FileSystem 向namenode请求下载文件，namenode 通过查找元数据，返回文件块所在datanode的地址。2，客户端挑选一台datanode服务器，建立连接，请求读取数据；如果dn异常，则从第二优先

1，客户端向nn请求上传文件，nn检查该文件和父目录是否存在。4，nn根据副本原则，返回给客户端块上传的dn节点信息。5，客户端和dn1建立连接，请求上传数据，dn1接着和dn2建立连接，dn2和dn3建立连接，通信管道就建立完成。6，dn1，dn2，dn

* conf > 工程下的xxx-site.xml > 集群中xxx-site.xml > 集群中xxx-default.xml. //配置副本数 - 该配置只针对本次的操作有效。* boolean overwrite --如果

HA即高可用，实现高可用最关键的策略就是消除单点故障。HA严格地来说应该分成各个组件的HA机制，HDFS的HA和YARN的HA。Hadoop2.0之前，在HDFS集群中NameNode存在单点故障。HDFS HA功能通过配置Active/Standby两个

tackoverflow的解释Hadoop fs：使用面最广，可以操作任何文件系统。hadoop dfs与hdfs dfs：只能操作HDFS文件系统相关，前者已经Deprecated，一般使用后者。Following are the three comma

Flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统。a)Source：采集组件，用于跟数据源对接，以获取数据。c)Channel：传输通道组件，用于从source将数据传递到sink. #因为要存到hdfs上，所以下沉组件位hdfs.

经过不断地排查，发现在自己进行关闭和重启namenode的组件的时候，没有通过pip文件正常关闭，只能挨个关闭，这个也不是重点。经过修改pip文件的路径，解决了这个批量关闭启动的问题，原因是/tmpe目录系统会定期清理，导致进程号对不上了。关闭再启动hdf

某一个副本丢失后，它可以自动恢复。数据规模，可以达到PB级。文件规模，能够处理百万规模的文件数量。可构建在廉价机器上，通过多副本保证可靠性。不适合低延时数据访问。存储大量小文件，他会占用NameNode大量内存存储目录和块信息，这样不可取，因为NameNo

最近工作中用了了Hadoop，比如用Hadoop来处理广告的一些pv量数据、点击数据等，最后统计后给运营展示每个广告的数据报表。hadoop平台提供了分布式存储，分布式计算，任务调度、对象存储、和组件支撑服务。Hadoop主要用来存储以及处理大量并且复杂的

要求被注入的属性 , 必须有set方法 , set方法的方法名由set + 属性首字母大写 , 如果属性是boolean类型 , 没有set方法 , 是 is .

首先我们来认识一下HDFS， HDFSHadoop分布式文件系统。它其实是将一个大文件分成若干块保存在不同服务器的多个节点中。通过联网让用户感觉像是在本地一样查看文件，为了降低文件丢失造成的错误，它会为每个小文件复制多个副本，以此来实现多机器上的多用户分享

row format delimited fields terminated by ‘,‘ stored as textfile;

网上看到的关于Executor，Cores和Memory的分配相关博客，先记录下来，再汇总。Spark处理1Tb数据不需要1Tb的内存。具体需要多少内存是根据executor的core数量和每次读取数据集的block大小决定的。以读取hdfs上1tb大文件

公司测试环境的namenode出现损坏启动不了。一开始是因为把机器的dfs目录改成了权限777，后来百度了下发现755才可以。修改完发现namenode启动过程一直报edits文件里面存在文件丢失。修改过程还遇到hdfs一直处于安全模式问题，但是想leav

前面我们讲解了hive是什么，下面我们接着来看一下hive的架构。在讲解hive的架构前，我们先看一下hadoop的生态系统图，看一下hive到底在hadoop生态系统中占据着什么位置。将物理的计划提交给yarn进行执行。我们来解释下什么是元数据。这些就组

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，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。Hadoop实现了一个分布式文件系统，简称HDFS。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS

第二种方式是利用sparkSQL将获取的数据Rdd转换成dataFrame，再将dataFrame写成缓存表，最后利用sparkSQL直接插入hive表中。这两种方式各有各自的优点。但大多数开发者更倾向于后者一次编码一步到位的方式。而对于利用sparkSQ

TDH使用方式和CDH有很大不同，需要先下载客户端，然后source其中的init.sh文件，使之生效，然后才能使用hdfs命令。

此时会发现，并没有正常输出hadoop的版本号，而是报出了一个错误信息，说JAVA_HOME这个系统变量设置不正确：。此时保存后，再在命令行输入“hadoop version”就会看到正常输出版本信息了。

目前在实际应用中，HDFS已经能用来存储管理PB级的数据了。　　2）流式的访问数据　　HDFS的设计建立在更多地响应"一次写入、多次读写"任务的基础上。这就要求设计HDFS时要充分考虑数据的可靠性，安全性及高可用性。HDFS是为了处理大

Hadoop是使用Java编写，允许分布在集群，使用简单的编程模型的计算机大型数据集处理的Apache的开源框架。Hadoop通用：这是Java库和其他Hadoop组件所需的实用工具。这个过程包括以下核心任务由 Hadoop 执行：。然后这些文件被分布在不

　　可以看到，问题是由于把某个region进行transit过程中出现了错。　　造成的原因很可能就是重新设置了ttl造成数据块中造成了部分损坏。　　在此版本中，当region在transition过程中出现了错误，但并不会影响master的正常启动。

Hadoop是由许多元素构成的，最核心的是HDFS，它存储了Hadoop集群中所有DataNode文件，HDFS的上一层是MapReduce引擎，MapReduce是一种计算模型，用以进行大数据量的计算。HDFS是Hadoop项目的核心子项目，是分布式计算

hadoop第一课：虚拟机搭建和安装hadoop及启动。hadoop第二课：hdfs集群集中管理和hadoop文件操作。hadoop第四课：Yarn和Map/Reduce配置启动和原理讲解。hadoop第五课：java开发Map/Reduce

hyperbase和hbase一样，底层数据结构的存储依托于hdfs；今天我们对星环的大数据平台组件hyperbase在hdfs上的存储做一下简单的介绍；存储hyperbase做损坏的日志文件，一般都是为空的。这个才是 hyperbase的核心目录，0.9

　　在 Ranger UI 页面添加 HDFS Service。　　上面一节中已经将 Ranger 集成到 HDFS，现在可以进行相关的权限设置。　　按照上述步骤设置添加一个 Policy 后，就实现了对 test 的授权，然后用户 test 就可以对/u

1.得安装我们的hadoop--java

# -c conf：指定自带配置文件-f conf/tail-hdfs.conf:自定义配置文件 -n ag1：agent名称

首先，要有一个HDFS集群，并正常运行； regionserver应该跟hdfs中的datanode在一起。-- 指定hbase是分布式的 -->. -- 指定zk的地址，多个用“,”分割 -->

NameNode宕机，metadata数据消失；如果增加一个NameNode节点，会出现脑裂问题，如何解决？QJM是Hadoop转为为NameNode共享存储开发的组件。其集群运行一组Journal Node，每个Journal节点暴露一个简单的RPC接口

windows环境变量增加一项HADOOP_USER_NAME，值为你的Linux用户名。

hdfs文件的相关操作主要使用hadoop fs、hadoop dfs、hdfs dfs 命令，以下对最常用的相关命令进行简要说明。为0，不存在返回1hadoop fs -text 查看文件内容hadoop fs -du 统计目录下各文件大小，单位字节。

　　jdk使用1.8、maven3.x版本。　　pom.xml添加一下内容

MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。当前的软件实现是指定一个

　　　　学习都是从了解到熟悉的过程，而学习一项新的技术的时候都是从这个技术是什么？今天这篇文章分为两个部分。Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统，简称H

　　两种命令均可使用，效果相同。　　3）查看hdfs文件系统中指定目录文件列表。　　　　　　hadoop fs -ls -R / #显示根目录了下所有文件件以及所有子文件夹中的文件。　　　　hdfs dfs -appendToFile linuxFile