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Darling&GLL
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2021年9月2日
Hadoop3.x-Yarn
摘要: Yarn资源调度器 Yarn基础架构 YARN主要由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container等组件构成。 Yarn工作机制 MR程序在客户端进行任务提交,执行main()方法中的job.waitForCompletion,后创建了
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posted @ 2021-09-02 20:13 Darling&GLL
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2021年8月27日
Hadoop3.x-MapReduce
摘要: MapReduce概述 MapReduce定义 MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基于Hadoop的数据分析应用”的核心框架。 MapReduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序,并发运行在一个Hadoop集群上。 MapRe
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posted @ 2021-08-27 22:25 Darling&GLL
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2020年2月17日
Hadoop-MapReduce
摘要: MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架,核心是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序,并运行在一个Hadoop集群上,高容错,适合PB级以上的海量数据的离线处理。 MapReduce概述 MapReduce核心思想 )分布式的运算程序往往需要分成至少2个阶段。
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posted @ 2020-02-17 17:03 Darling&GLL
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Hadoop-HDFS(HDFS-HA)
摘要: HDFS(Hadoop Distributed File System) 分布式文件系统,HDFS是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用.由NameNode,若干DataNode,以及Secondary NameNode组成。
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posted @ 2020-02-17 12:05 Darling&GLL
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Hadoop架构及集群
摘要: Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式基础架构,Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce。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,特点是:高可靠性,高扩展性,高效性,高容错性。 Hadoop与Google三篇论文 Googl
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posted @ 2020-02-17 11:39 Darling&GLL
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