1、hadoop需要java的支持，所以安装hadoop需要安装java。2、hadoop集群配置，需要多个linux环境。把master的linux镜像，复制，复制成另外两个slave的环境。复制的时候，一定要把环境处于挂起的状态。把另外两个镜像的文件夹的名字改一下，slave1和slave2。然后打开虚拟机，把这两个镜像都打开。这三个同时运行。3、复制之后，master可以上网，另外两个sla
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2023-07-21 14:44:52
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[Hadoop] 实际应用场景之 - 阿里 Hadoop在淘宝和支付宝的应用从09年开始，用于对海量数据的离线处理，例如对日志的分析，也涉及内容部分，结构化数据等。使用Hadoop主要基于可扩展性的考虑，规模从当初的3-4百节点增长到今天单一集群3000节点以上，2-3个集群，支付宝的集群规模也达700台，使用Hbase，个人消费记录，key-value型。 阿里对Hadoop的源码做了如下修改
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2023-08-07 17:43:26
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随着国内云计算与大数据产业迅速蓬勃的发展，IT环境的搭建越来越方便，云平台及大数据服务的使用成本却迅速下降，平台的灵活性和扩展性得到了极大程度的提高；不管是大型企业或是个人用户，都可以在很短的时间内在云服务商的平台上搭建出满足自己需求的大数据平台环境，甚至是利用云服务商提供的大数据PAAS产品，一键部署出大数据平台，比如金山云的KMR系列产品。本文在金山云平台上，利用金山云主机及丰富的网络产品和环
上一篇文章《Hadoop之HDFS架构演进之路》中，我们分享了分布式存储HDFS的架构以及演进的历程，这一篇文章我们主要讲述大数据计算引擎的发展并对它们进行比较。 随着互联网技术的广泛应用，5G以及物联网和云计算的迅猛发展，带动了全球数据爆发式增长，随之而来的是不断增长的数据规模和数据的动态快速产生，这对大数据计算引擎带来了极大的挑战，离线批处理、实时计算和高吞吐量催生了新技术的发展和旧
化整为零、并行计算。 第一步：如果一个文件非常非常大，单台服务器的内存无法处理这样一个大文件，无法一次性加载到内存中，可以对文件切割成若干个小文件。第二步：为了达到提升计算效果的目的，可以把切割的小文件分散发送到多台服务器之上，让服务器并行计算小文件，由于每台服务器它所计算得数据量比较小同时他们又是并行的，就可以达到分而治之的目的。以上即分布式
点击右下方：专栏目录查看全文 文章目录4.2 Hadoop安装（P30-P47）4.2.1 项目经验之HDFS存储多目录（了解）4.2.2 集群数据均衡4.2.3 项目经验之支持LZO压缩配置4.2.4 项目经验之LZO创建索引4.2.5 项目经验之基准测试4.2.6 项目经验之Hadoop参数调优 上文访问：离线数仓搭建_02_服务器配置与数据生产 下文访问：离线数仓搭建_04_zookeepe
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2023-11-11 20:39:45
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文章目录一、 Hadoop 集群1.1 Hadoop集群安装1.1.1 集群部署规划1.1.2 配置集群1.1.3 启动集群1.1.4 集群基本测试1.2 Hadoop 项目经验1.2.1 HDFS 存储多目录1.2.2 LZO 压缩配置1.2.3 LZO 创建索引1.2.4 基准测试1.2.5 Hadoop 参数调优二、ZooKeeper集群安装 虚机的搭建以及基础环境的部署参考：，此次使用的
文章目录Hive离线分析回顾业务流程准备搭建环境1.启动Hadoop2.修改flume配置文件3.启动flume4.启动jt-logserver5.测试准备数据离线数据处理Hive管理数据数据清洗数据处理PV：访问量UV：独立访客数SV：独立会话数BR：跳出率NewIP：新增IP数NewCust：新增访客数AvgTime：平均访问时长AvgDeep：平均访问深度分析结果表通过sqoop将数据导入
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2023-07-14 16:46:12
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一、离线项目整体技术二、离线项目功能演示三、离线项目处理步骤一、离线项目整体技术1、从功能的角度看所用到的知识点：Hadoop(存储)：**三大组成部分**：HDFS、YARN 、MapReduce（数据清洗）
Hadoop集群Hive：使用外部表进行清洗过后数据关联，SQL进行统计分析， 数据倾斜如何优化？
基于元数据管理（元数据？）
参考博客：
SQL ==> MapRedu
一、离线项目整体技术二、离线项目功能演示三、离线项目步骤处理一、离线项目整体技术对于Hadoop离线项目来说：1、存储存储在Hadoop集群2、Hive计算（面试的时候问你Hive的认识，如果你说就是写sql，基本人没了）使用MapReduce对数据进行清洗，清洗后的数据存储在hdfs上，在Hive中创建一张分区表，分区字段(day=20200416)，清洗完的数据需要使用：alter table
文章目录1.简介2.MapReduce优缺点3.MapReduce执行原理4.MapReduce架构分析5.Java创建MapReduce任务5.1.引入Hadoop相关依赖并配置打包插件5.2.开发Map阶段代码5.3.开发Reduce阶段代码5.4.组装MapReduce任务5.5.测试 1.简介 Mapreduce 是hadoop项目中的分布式运算程序的编程框架，是用户开发"基于hado
项目流程1.数据产生 JsSdk和javaSdk。 数据怎么到达nginx服务器上的？Uri、拼接，然后http带着这些信息，请求访问nginx服务器，nginx就可以获取采集这些信息，产生的日志规则自己定义。要注意高可用（根据实际业务场景，比如只统计pv等指标的话，丢点数据关系不大可以不配置HA，但是如果是采集后台用户订单信息时，数据不能丢就要配置HA）和负载均衡。2.数据采集 利用flume采
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2023-10-09 07:43:55
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目录 整体流程概述稳妥的采集数据方法FTP服务器上的Flume配置文件如下其它常见问题应用层代码部署到分布式mycluster1数据采集（Flume采集nginx日志）Visits数据分析大数据离线自动执行流程--基于jenkins整体流程概述首先声明，这个架构模型只能是离线分析技术的一个简单的入门级架构。整个离线分析的总体架构就是使用Flume从FTP服务器上采集日志文件，并存储在Ha
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2023-07-14 16:08:03
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[size=large]1. 管理员角度主要在四方面进行调优[/size]
（1） 硬件选择、
（2）操作系统参数调优、
（3）jvm参数调优、
（4）hadoop参数调优。
[size=large]2.操作系统调优[/size]
（1）.增大同时打开的文件描述符合网络连接上限。
管理员在启动hadoop集群时，应使用ulimit命令
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2023-08-18 19:53:34
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一、Hadoop理论 Hadoop是一个专为离线和大规模数据分析而设计的，并不适合那种对几个记录随机读写的在线事务处理模式。Hadoop=HDFS（文件系统，数据存储技术相关）+ Mapreduce（数据处理）在处理半结构化和非结构化数据上与关系型数据库相比有更好的性能，具有更灵活的处理能力，不管任何数据形式最终会转化为key/value，key/value是基本数据单元。 用函数式变成Map
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2023-10-13 21:31:09
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介绍一个 Hadoop生态离线项目：涉及到的技术： Hadoop：HDFS（数据存储的地方） MapReduce(用来做数据清洗) YARN &n
Hadoop-离线批处理技术作者 | WenasWei 一 Hadoop 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的框架最核心的设计就是：HDFS1和MapReduce2。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算。Apache Hadoop软件库是一个框架，该框架允许使用简单的编程模型跨
# Hadoop 集群离线搭建教程
## 简介
在本教程中，我将教你如何离线搭建一个 Hadoop 集群。作为一名经验丰富的开发者，我将带领你完成整个流程，让你能够轻松地搭建起一个功能强大的 Hadoop 集群。
## 整体流程
首先，让我们简要了解一下整个搭建流程。下表展示了搭建 Hadoop 集群的步骤及其对应的操作。
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤一
# Hadoop离线处理平台科普
## 1. 背景介绍
随着互联网和移动互联网的快速发展，数据量呈指数级增长。为了更好地处理海量数据，Hadoop作为一种分布式计算框架应运而生。Hadoop由Apache基金会开发，提供了一个可靠、高效的平台用于存储和处理大规模数据。其中，Hadoop的离线处理平台是其最重要的功能之一。
## 2. Hadoop离线处理平台简介
Hadoop离线处理平台包
1、Spark Streaming 概述1.1、离线&实时离线计算：计算开始前已知所有输入数据，输入数据不会发生变化，一般计算量级较大，计算时间较长，例如月初对上月整月数据或者一天凌晨对前一天数据进行分析计算。一般使用常用hive作为分析引擎。实时计算：输入数据是可以以序列化的方式一个个并行的处理，也就是说开始计算的时候并不知道所有的输入数据。与离线计算相比,运行时间短，计算量级相对较小，
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2023-08-12 23:14:38
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