目录Hadoop：Spark：Hive：HBase：Kafka：Java架构师之路六、高并发与性能优化：高并发编程、性能调优、线程池、NIO、Netty、高性能数据库等。-CSDN博客Java架构师之路八、安全技术：Web安全、网络安全、系统安全、数据安全等-CSDN博客 Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式计算平台，它由Apache基金会开发和维护。Hadoop最初是为处理大规模数据集的分布式存储和处理而设计的，目前已成为了大数据领域的重要组成部分之一。Hadoop的核心组件包括：HadoopDistributedFileSystem(HDFS)：一个分布式文件系统，可以在多个节点上

目录一、小文件产生的原因二、小文件的危害三、小文件的解决方案3.1小文件的预防3.1.1减少Map数量 3.1.2减少Reduce的数量3.2已存在的小文件合并3.2.1方式一：insertoverwrite(推荐) 3.2.2方式二：concatenate 3.2.3方式三：使用hive的archive归档3.2.4方式四：hadoop getmerge一、小文件产生的原因数据源本身就包含大量的小文件，例如api,kafka消息管道等。动态分区插入数据的时候，会产生大量的小文件，从而导致map数量剧增；；reduce数量越多，小文件也越多，小文件数量=ReduceTask数量*分区数；hiv

本讲主要讲“手动模式构建双NameNode+Yarn的Hadoop集群”的内容。双NameNode实现原理与应用架构前面铺垫了那么多，现在是时候开始进入Hadoop的内容了，学习大数据运维，首先从安装、部署入手，这是大数据运维的基础，本课时将重点讲述如何构建企业级大数据应用平台。1.什么是双NameNode在分布式文件系统HDFS中，NameNode是master角色，当NameNode出现故障后，整个HDFS将不可用，所以保证NameNode的稳定性至关重要。在Hadoop1.x版本中，HDFS只支持一个NameNode，为了保证稳定性，只能靠SecondaryNameNode来实现，而Se

1.安装下载Hadoop文件1）hadoop-3.3.5将下载的文件保存到英文路径下，名称一定要短。否则容易出问题；2）解压下载下来的文件，配置环境变量3）我的电脑-属性-高级设置-环境变量4.详细配置文件如下：HADOOP_HOME：  D:\ProgramFiles\hadoop-3.3.5系统path: %HADOOP_HOME%\bin和%HADOOP_HOME%\sbin2.安装windows环境依赖需要有windows客户端依赖资料路径下的依赖文件(已上传到平台)，拷贝winutils.exe到hadoop的bin文件夹：~\hadoop-3.3.5\bin；再把hadoop.dl

目录HadoopHadoop的优势Hadoop的组成HDFS架构设计Yarn架构设计MapReduce架构设计总结在大数据时代，Hadoop作为一种开源的分布式计算框架，已经成为处理大规模数据的首选工具。它采用了分布式存储和计算的方式，能够高效地处理海量数据。Hadoop的核心由三大组件组成：HDFS、MapReduce和YARN。本文将为您逐一介绍这三个组件。HadoopHadoop是一个开源的分布式计算和存储框架，主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算。Hadoop的优势高可扩展性：Hadoop可以轻松地扩展到大规模集群，并处理大量的数据。它采用分布式计算的方式，将工作负载分布在集群中

HDFS原理:问题1:为什么要用分布式?答案:解决单机存储容量有限的问题,可以通过分布式解决(即:横向扩展,加机器)问题2:HDFS是什么?有几种角色?各自作用是什么?答案:HDFS是分布式文件存储系统,采用分布式的方式存储数据.HDFS是主从架构,主要角色有三个:    NameNode:主节点        1.管理整个HDFS集群        2.维护和管理元数据    SecondaryNameNode:从节点        辅助nameNode管理元数据    DataNode:从节点        1.负责数据的读写操作        2.负责存储具体的数据(Block块)问题3

 一、源码下载下面是hadoop官方源码下载地址，我下载的是hadoop-3.2.4，那就一起来看下吧Indexof/dist/hadoop/core二、上下文在我的博客中已经简要的分析了NodeManager的启动过程，NodeManager是管理整个集群资源的直接角色，因此我们有必要细致的分析下NodeManager都做了什么，一般Hadoop源码中各个角色启动时都是在serviceInit()方法中初始化该角色所需要的服务并添加到服务列表，在serviceStart()中依次启动各个服务，下面我们就依次来分析下NodeManager中所有的服务已经每个服务都做了什么。三、NodeMana

前言本人是web后端研发，习惯使用springboot相关框架，因此技术选型直接使用的是springboot，目前并未使用spring-data-hadoop依赖，因为这个依赖已经在2019年终止了，可以点击查看，所以我这里使用的是自己找的依赖，声明：此依赖可能和你使用的不兼容，我这个适用于我自己的CDH配套环境，如果遇到不兼容情况，自行修改相关版本即可代码库地址：https://github.com/lcy19930619/cdh-demo认识HadoopHadoop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

🏆作者简介，愚公搬代码🏆《头衔》：华为云特约编辑，华为云云享专家，华为开发者专家，华为产品云测专家，CSDN博客专家，CSDN商业化专家，阿里云专家博主，阿里云签约作者，腾讯云优秀博主，腾讯云内容共创官，掘金优秀博主，51CTO博客专家等。🏆《近期荣誉》：2022年度博客之星TOP2，2023年度博客之星TOP2，2022年华为云十佳博主，2023年华为云十佳博主等。🏆《博客内容》：.NET、Java、Python、Go、Node、前端、IOS、Android、鸿蒙、Linux、物联网、网络安全、大数据、人工智能、U3D游戏、小程序等相关领域知识。🏆🎉欢迎👍点赞✍评论⭐收藏文章目录🚀前言🚀一、

SQLHive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询语言，用于处理大规模的结构化数据。Hive的设计目标是提供简单易用的接口，使得非专业的用户也能够通过SQL语句来查询和分析大数据。Hive将SQL查询转换为MapReduce任务来执行，这样可以利用Hadoop的并行处理能力来处理大规模数据。它支持常见的SQL操作，如SELECT、JOIN、GROUPBY等，同时还提供了自定义函数和用户自定义聚合函数的功能。Hive的数据模型是基于表的，用户可以通过Hive的DDL语句来创建表，并通过Hive的DML语句来插入、更新和删除数据。Hive支持多种数据格式，包括文本文件、