sword861417845

摘要： 0 阅读全文

摘要： 0 阅读全文

摘要： 0 阅读全文

摘要： 3 阅读全文

摘要： Hadoop 集群的稳定运行离不开完善的监控体系，搭建涵盖集群负载监控与日志收集的监控系统，可实时掌握集群运行状态，及时发现潜在问题。在集群负载监控方面，Ganglia 是常用的分布式监控工具，能够收集并展示集群中各节点的 CPU 使用率、内存占用量、磁盘 IO 速率、网络流量等关键指标，帮助运维人 阅读全文

摘要： Hive 作为 Hadoop 生态圈的数据仓库工具，基于 HDFS 存储数据，通过 SQL-like 语言（HQL）将数据查询请求转换为 MapReduce 或 Spark 任务，实现对海量数据的离线分析。在 Hive 中，表分为内部表和外部表，二者在数据管理和生命周期上存在显著区别。内部表（Man 阅读全文

摘要： YARN 作为 Hadoop 的资源管理与任务调度框架，其核心组件包括 ResourceManager、NodeManager 和 ApplicationMaster，它们协同工作实现集群资源的高效分配与任务管理。ResourceManager 作为 YARN 的核心，运行在主节点上，负责整个集群的 阅读全文

摘要： WordCount 作为 MapReduce 的经典案例，是理解分布式计算流程的入门示例，其核心是通过 Mapper 和 Reducer 类的重写实现单词计数功能。在 Mapper 类中，需继承org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper类，并重写map方法。map方法的输入 阅读全文

摘要： HDFS 的设计原理围绕海量数据存储的可靠性、高效性和可扩展性展开，其中分块存储和副本机制是核心特性。HDFS 默认将文件分割为 128MB 的数据块进行存储（可通过dfs.blocksize参数调整），这一设计既避免了小文件占用过多元数据空间，又能减少磁盘寻道时间，提升数据读写效率。与传统 RAI 阅读全文

摘要： Hadoop 作为大数据领域的核心框架，其生态系统包含 HDFS、MapReduce 和 YARN 三大核心组件，它们协同工作实现海量数据的存储与计算。HDFS（Hadoop 分布式文件系统）负责数据存储，采用主从架构，NameNode 作为主节点管理文件系统元数据，记录文件与数据块的映射关系，Da 阅读全文