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Hadoop学习笔记--入门

HaDoop0.23.0学习笔记 0.23介绍 HadoopMapReduceV2(Yarn)框架简介 原HadoopMapReduce框架的问题 对于业界的大数据存储及分布式处理系统来说,Hadoop是耳熟能详的卓越开源分布式文件存储及处理框架,对于Hadoop框架的介绍在此不再累述,读者可参考Hadoop官方简介。使用和学习过老Hadoop框架(0.20.0及之前版本)的同仁应该很熟悉如下的原MapReduce框架图: 图1.Hadoop原MapReduce架构 从上图中可以清楚的看出原MapReduce程序的流程及设计思路: 首先用户程序(JobClient)提交了一个job,job的信息会发送到JobTracker中,JobTracker是Map-reduce框架的中心,他需要与集群中的机器定时通信(heartbeat),需要管理哪些程序应该跑在哪些机器上,需要管理所有job失败、重启等操作。 TaskTracker是Map-reduce集群中每台机器都有的一个部分,他做的事情主要是监视自己所在机器的资源情况。 TaskTracker同时监视当前机器的tasks运行状况。Tas...

部署Hadoop高性能集群

部署Hadoop高性能集群 服务器概述 1)Hadoop是什么 Hadoop是Lucene创始人Doug Cutting,根据Google的相关内容山寨出来的分布式文件系统和对海量数据进行分析计算的基础框架系统,其中包含MapReduce程序,hdfs系统等。 Hadoop包括两大核心,分布式存储系统和分布式计算系统。 2)分布式存储 为什么数据需要存储在分布式的系统中哪,难道单一的计算机存储不了吗,难道现在的几个TB的硬盘装不下这些数据吗?事实上,确实装不下。比如,很多的电信通话记彔就存储在很多台服务器的很多硬盘中。那么,要处理这么多数据,必须从一台一台服务器分别读取数据和写入数据,太麻烦了!我们希望有一种文件系统,可以管辖很多服务器用于存储数据。通过这个文件系统存储数据时,感觉不到是存储到不同的服务器上的。当读取数据时,感觉不到是从不同的服务器上读取。 3)如图:这就是分布式文件系统。 分布式文件系统管理的是一个服务器集群。在这个集群中,数据存储在集群的节点(即集群中的服务器)中,但是该文件系统把服务器的差异屏蔽了。那么,我们就可以像使用普通的文件系统一样使用,但是数据却分散在不...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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