Apache Hadoop
当前话题为您枚举了最新的 Apache Hadoop。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。
Apache Hadoop 3.3.4 版本
Apache Hadoop 是一款用于分布式计算的开源软件,提供可靠且可扩展的解决方案。该软件包包含 Hadoop 3.3.4 版本,并提供文件系统 HDFS 和 MapReduce 引擎等组件。您可根据需要使用此版本进行分布式计算和海量数据处理。
Hadoop
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2024-05-12
Apache Hadoop 之 Avro
Avro 是一种数据序列化系统,专为支持大规模数据交换的应用而设计。其核心特性在于:
二进制序列化: Avro 采用二进制序列化方式,能够高效、快速地处理海量数据。
动态语言友好: Avro 提供的机制使得动态语言能够轻松处理 Avro 数据。
Hadoop
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2024-05-15
Apache Hadoop 2.7.2 版本发布
Apache Hadoop 2.7.2 是 2.x.y 版本系列中的次要版本,在此前稳定的 2.7.1 版本基础上构建。以下是主要特性和改进的简要概览:
使用 HTTP 代理服务器时,公共认证改进。通过代理服务器访问 WebHDFS 时,该功能非常有用。
一个新的 Hadoop 指标接收器,可以直接写入 Graphite。
与 Hadoop 兼容文件系统 (HCFS) 相关规范工作。
HDFS 支持 POSIX 风格的文件系统扩展属性。有关更多详细信息,请参阅用户文档。
现在,客户端可以使用 OfflineImageViewer 通过 WebHDFS API 浏览 fsimage。
NFS 网关收到了一些可支持性改进和错误修复。不再需要 Hadoop 端口映射器来运行网关,网关现在能够拒绝来自未授权端口的连接。
SecondaryNameNode、JournalNode 和 DataNode Web UI 已使用 HTML5 和 JavaScript 实现现代化。
YARN 的 REST API 现在
Hadoop
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2024-05-01
Apache Hadoop 中的 SQL
SQL 是一种用于管理和查询关系型数据库的标准语言。由于 Hadoop 的普及,SQL 也被引入到 Hadoop 生态系统中,用于处理和分析大数据集。
Hbase
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2024-05-12
Apache Spark Hadoop 2.5 依赖包
这是一个 Apache Spark 开发所需的依赖包,适用于第一个 Spark 开发示例。
Hadoop
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2024-05-13
Apache Hadoop 3.1.3 发行版
Apache Hadoop 3.1.3 发行版现已正式发布。
Hadoop 是一个开源的分布式计算框架,用于处理大数据。它提供了存储和处理大量数据的可靠、可扩展和高效的方法。
此版本包含了许多新特性和改进,包括:
提高了稳定性和性能
增强了安全性和合规性
改进了用户界面和可用性
要了解更多信息并下载 Hadoop 3.1.3,请访问 Apache Hadoop 网站:https://hadoop.apache.org/
Hadoop
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2024-05-31
Apache Hadoop及其扩展Chukwa简介
Apache Hadoop作为广泛应用的开源分布式存储和计算框架,推动了大数据处理的发展。在超过1000个节点的集群中,如何有效收集和分析集群信息成为关键问题。Apache Chukwa作为Hadoop的扩展,专为监控大型分布式系统设计,特别是在Hadoop环境中扮演重要角色。它支持超过2000个节点的集群监控,能够处理每天产生的大量数据,提供监控、分析和优化集群性能的功能。Chukwa的核心架构包括agents、adaptors、collectors和HICC,为用户提供全面的数据展示和性能优化工具。
Hadoop
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2024-08-08
Apache Hadoop YARN的工作原理
Apache Hadoop YARN(Yet Another Resource Negotiator)是Hadoop中的资源管理系统,负责有效管理和调度集群的计算资源。YARN的工作机制在Hadoop 2.x版本中引入,克服早期Hadoop 1.x中MapReduce模型的局限性,特别是单一JobTracker的性能瓶颈。以下是对YARN工作机制的详细解析: 1. 应用程序提交:当需要执行MapReduce作业(例如wc.jar)时,客户端向ResourceManager(RM)请求一个Application。RM作为YARN架构的中心协调者,负责全局资源的分配和管理。 2. 资源路径返回:RM响应客户端请求,返回应用程序所需的资源路径,例如JAR文件和配置文件,客户端将其上传到HDFS(Hadoop分布式文件系统)。 3. 资源提交:客户端将所有必要的资源提交到HDFS,确保集群中所有节点可以访问这些资源。这一步骤保证了执行作业所需的数据可用性。 4. 申请MRAppMaster:提交完成后,客户端通过RM申请运行一个MRAppMaster。MRAppMaster作为MapReduce作业的控制器,负责作业的调度和监控。 5. 任务调度:RM为MRAppMaster分配一个Container,Container是YARN中的资源抽象,包括CPU、内存等。MRAppMaster在分配的Container中启动,并与RM交互,请求Task的执行资源。 6. 任务分配:MRAppMaster根据作业配置,将任务分为多个MapTask和ReduceTask,并将它们放入调度队列。 7-11. MapTask执行:MRAppMaster向RM请求MapTask运行所需的Container。RM选择适当的NodeManager(NM)分配Container,NM负责在本地启动容器并下载作业资源。然后,YARNChild进程在Container中执行MapTask。 12-13. ReduceTask执行:所有MapTask完成后,MRAppMaster向RM请求运行ReduceTask所需的Container。RM再次选择合适的NM分配Container,NM启动容器并下载ReduceTask所需的资源。然后,YARNChild进程在Container中执行ReduceTask。
spark
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2024-09-01
Hadoop-Apache Hive语法与原理
用户表数据
Hadoop
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2024-05-15
Apache Hadoop中文版权威指南
《Apache Hadoop权威指南》是大数据领域的经典著作,深入介绍了开源分布式计算框架Apache Hadoop。最初由Doug Cutting和Mike Cafarella创建,支持Google的MapReduce和GFS的开源实现。本书的中文版为读者提供了学习Hadoop的便利,深入理解其核心概念和技术。Hadoop核心包括两个主要组件:Hadoop Distributed File System (HDFS)和MapReduce。HDFS是高容错、可扩展的分布式文件系统,专为存储和处理海量数据而设计。MapReduce通过映射和化简两个阶段实现数据的并行处理。NameNode负责HDFS的元数据管理,而DataNodes存储实际数据块并向NameNode报告状态。HDFS具有高容错性,确保在DataNode故障时数据的自动恢复。MapReduce首先将输入数据分割成小片,然后在多台机器上并行运行映射函数生成中间键值对,最后通过化简函数得出最终结果。Hadoop生态系统还包括其他工具和项目,如HBase(分布式列族NoSQL数据库)、Hive(基于SQL的查询语言)、Pig(简化MapReduce编程的高级数据流语言)、ZooKeeper(协调分布式服务)、YARN(资源调度器改进MapReduce性能和资源利用率)。本书详细介绍了Hadoop的安装、配置、使用和实际问题的解决方法,涵盖基础知识及高级主题如数据流优化、故障恢复、安全性和性能调优。对于深入学习Hadoop和大数据处理的读者,这是一本不可或缺的参考书籍。
Hadoop
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2024-07-22