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  • Hadoop3与Hadoop2及Spark比较

    千次阅读 2019-02-18 09:04:37
         2017年12月发布的Hadoop 3标志着数据科学...在本文中,我们将讨论Hadoop 3与Hadoop 2相比的主要变化。我们还将解释Hadoop和Apache Spark之间的差异,并建议如何...

         2017年12月发布的Hadoop 3标志着数据科学新时代的开始。Hadoop框架是整个Hadoop生态系统的核心,其他各种库都依赖它。

         在本文中,我们将讨论Hadoop 3与Hadoop 2相比的主要变化。我们还将解释Hadoop和Apache Spark之间的差异,并建议如何为您的特定任务选择最佳工具。

    概要

         Hadoop 2和Hadoop 3是用Java开发的数据处理引擎,分别于2013年和2017年发布。创建Hadoop的主要目标是维护磁盘上的数据分析,称为批处理。因此,原生Hadoop不支持实时分析和交互性。

         Spark 2.X是Scala开发的处理和分析引擎,于2016年发布。对信息的实时分析变得至关重要,因为许多巨型互联网服务强烈依赖于立即处理数据的能力。因此,Apache Spark是为实时数据处理而构建的,现在很受欢迎,因为它可以在交互模式下有效地处理实时信息流和处理数据。

         Hadoop和Spark都是开源的,Apache 2许可。

    抽象程度和学习和使用的难度

         这些框架之间的主要区别之一是抽象级别,Hadoop低,Spark高。因此,Hadoop的学习和使用更具挑战性,因为开发人员必须知道如何编写大量基本操作。Hadoop只是核心引擎,因此使用高级功能需要其他组件的插件,这使得系统更加复杂。

         与Hadoop不同,Apache Spark是一个完整的数据分析工具。它具有许多有用的内置高级功能,可以使用弹性分布式数据集(RDD) - Spark中的核心概念。该框架包含许多有用的库。例如,MLlib允许使用机器学习,Spark SQL可用于执行SQL查询等。

    硬件和成本

         Hadoop适用于磁盘,因此无需大量RAM即可运行。这可能比拥有大RAM便宜。由于容错提供系统的变化,Hadoop 3比Hadoop 2需要更少的磁盘空间。

         Spark需要大量RAM才能在内存模式下运行,因此总成本可能比Hadoop更昂贵。

    支持编程语言

         两个版本的Hadoop都支持使用Hadoop Streaming的几种编程语言,但主要的是Java。Spark 2.X支持Scala,Java,Python和R。

    速度

         通常,Hadoop比Spark慢,因为它适用于磁盘。Hadoop无法将数据缓存在内存中。由于向MapReduce添加了map输出收集器的原生Java实现,Hadoop 3的工作速度比Hadoop 2快30%。

         Spark在处理内存中信息,所以可以比Hadoop快100倍。如果使用磁盘,Spark比Hadoop快10倍。

    安全

         由于使用了Kerberos(计算机网络身份验证协议)和访问控制列表(ACL)的支持,Hadoop被认为比Spark更安全。Spark依次使用共享密码提供身份验证。

    容错

         Hadoop 2中的容错是由复制技术提供的,其中复制每个信息块以创建2个副本。这意味着Hadoop 2存储的信息不是存储1条信息,而是存储3条信息。这引起了浪费磁盘空间的问题。

         在Hadoop 3中,通过擦除编码提供容错。该方法允许使用另一个块和奇偶校验块来恢复信息块。Hadoop 3在每两个数据块上创建一个奇偶校验块。这需要的磁盘空间仅为1.5倍,而Hadoop 2中的复制次数则为3倍.Hadoop 3中的容错级别保持不变,但其操作所需的磁盘空间更少。

         Spark可以通过重新计算DAG(有向无环图)来恢复信息。DAG由顶点和边形成。顶点表示RDD,边表示RDD上的操作。在某些部分数据丢失的情况下,Spark可以通过将操作序列应用于RDD来恢复它。请注意,每次需要重新计算RDD时,都需要等到Spark执行所有必要的计算。Spark还创建了检查点以防止故障。

    YARN版

         Hadoop 2使用YARN版本1. YARN(Yet Another Resource Negotiator)是资源管理器。它管理可用资源(CPU,内存,磁盘)。此外,YARN执行作业调度。

         YARN在Hadoop 3中更新为版本2.有几个重大变化提高了可用性和可伸缩性。YARN 2支持流 - YARN应用程序的逻辑组,并在流级别提供聚合度量。收集过程(写入数据)和服务过程(读取数据)之间的分离提高了可伸缩性。此外,YARN 2使用Apache HBase作为主要后备存储。

         Spark可以在具有YARN的群集上独立运行,也可以与Mesos一起运行。

    NameNodes的数量

         Hadoop 2支持整个命名空间的单活动NameNode和单备用NameNode,而Hadoop 3支持多个备用NameNode。

         Spark在管理SparkContext的主节点上运行驱动程序。

    文件系统

         主要的Hadoop 2文件系统是HDFS - Hadoop分布式文件系统。该框架还兼容其他几个文件系统,如Amazon S3和Azure存储的Blob存储,以及分布式文件系统。

         Hadoop 3支持所有文件系统,如Hadoop 2.此外,Hadoop 3 与Microsoft Azure Data Lake和Aliyun对象存储系统兼容。

         Spark支持本地文件系统,Amazon S3和HDFS。

         为方便起见,我们创建了一个表格,总结了上述所有信息,并简要比较了两个版本的Hadoop和Spark 2.X的关键参数。
    在这里插入图片描述

    结论

         Hadoop 3和2之间的主要区别在于新版本提供了更好的优化和可用性,以及某些体系结构改进。

         Spark和Hadoop主要在抽象层次上有所不同。Hadoop被创建为处理大量现有数据的引擎。它具有较低的抽象级别,允许执行复杂的操作,但可能导致学习和管理困难。Spark更容易,更快捷,具有许多方便的高级工具和功能,可以简化您的工作。Spark在Hadoop之上运行,并且拥有许多优秀的库,如Spark SQL或机器学习库MLlib。总而言之,如果您的工作不需要特殊功能,Spark可能是最合理的选择。

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  • Hadoop3版本中添加了哪些新功能,Hadoop3中兼容的Hadoop 2程序,Hadoop 2Hadoop 3有什么区别? 我们希望Hadoop 2Hadoop 3之间的这个功能的区别将帮助回答上述问题。   Hadoop 2.x与Hadoop 3.x之间的功能...

    在这篇文章中,我们将讨论Hadoop 2.x与Hadoop 3.x之间的比较。 Hadoop3版本中添加了哪些新功能,Hadoop3中兼容的Hadoop 2程序,Hadoop 2和Hadoop 3有什么区别? 我们希望Hadoop 2和Hadoop 3之间的这个功能的区别将帮助回答上述问题。

    大数据Hadoop2.x与Hadoop3.x相比较有哪些变化

     

    Hadoop 2.x与Hadoop 3.x之间的功能比较

    本节将讲述Hadoop 2.x与Hadoop 3.x之间的22个差异。 现在让我们逐一讨论

    1.License

    adoop 2.x - Apache 2.0,开源

    Hadoop 3.x - Apache 2.0,开源

    2.支持的最低Java版本

    Hadoop 2.x - java的最低支持版本是java 7

    Hadoop 3.x - java的最低支持版本是java 8

    3.容错

    Hadoop 2.x - 可以通过复制(浪费空间)来处理容错。

    Hadoop 3.x - 可以通过Erasure编码处理容错。

    4.数据平衡

    Hadoop 2.x - 对于数据,平衡使用HDFS平衡器。

    Hadoop 3.x - 对于数据,平衡使用Intra-data节点平衡器,该平衡器通过HDFS磁盘平衡器CLI调用。

    5.存储Scheme

    Hadoop 2.x - 使用3X副本Scheme

    Hadoop 3.x - 支持HDFS中的擦除编码。

    6.存储开销

    Hadoop 2.x - HDFS在存储空间中有200%的开销。

    Hadoop 3.x - 存储开销仅为50%。

    7.存储开销示例

    Hadoop 2.x - 如果有6个块,那么由于副本方案(Scheme),将有18个块占用空间。

    Hadoop 3.x - 如果有6个块,那么将有9个块空间,6块block,3块用于奇偶校验。

    8.YARN时间线服务

    Hadoop 2.x - 使用具有可伸缩性问题的旧时间轴服务。

    Hadoop 3.x - 改进时间线服务v2并提高时间线服务的可扩展性和可靠性。

    9.默认端口范围

    Hadoop 2.x - 在Hadoop 2.0中,一些默认端口是Linux临时端口范围。所以在启动时,他们将无法绑定。

    Hadoop 3.x - 但是在Hadoop 3.0中,这些端口已经移出了短暂的范围。

    10.工具

    Hadoop 2.x - 使用Hive,pig,Tez,Hama,Giraph和其他Hadoop工具。

    Hadoop 3.x - 可以使用Hive,pig,Tez,Hama,Giraph和其他Hadoop工具。

    11.兼容的文件系统

    Hadoop 2.x - HDFS(默认FS),FTP文件系统:它将所有数据存储在可远程访问的FTP服务器上。 Amazon S3(简单存储服务)文件系统Windows Azure存储Blob(WASB)文件系统。

    Hadoop 3.x - 它支持所有前面以及Microsoft Azure Data Lake文件系统。

    12.Datanode资源

    Hadoop 2.x - Datanode资源不专用于MapReduce,我们可以将它用于其他应用程序。

    Hadoop 3.x - 此处数据节点资源也可用于其他应用程序。

    13.MR API兼容性

    Hadoop 2.x - 与Hadoop 1.x程序兼容的MR API,可在Hadoop 2.X上执行

    Hadoop 3.x - 此处,MR API与运行Hadoop 1.x程序兼容,以便在Hadoop 3.X上执行

    14.支持Microsoft Windows

    Hadoop 2.x - 它可以部署在Windows上。

    Hadoop 3.x - 它也支持Microsoft Windows。

    15.插槽/容器

    Hadoop 2.x - Hadoop 1适用于插槽的概念,但Hadoop 2.X适用于容器的概念。通过容器,我们可以运行通用任务。

    Hadoop 3.x - 它也适用于容器的概念。

    16.单点故障

    Hadoop 2.x - 具有SPOF的功能,因此只要Namenode失败,它就会自动恢复。

    Hadoop 3.x - 具有SPOF的功能,因此只要Namenode失败,它就会自动恢复,无需人工干预就可以克服它。

    17.HDFS联盟

    Hadoop 2.x - 在Hadoop 1.0中,只有一个NameNode来管理所有Namespace,但在Hadoop 2.0中,多个NameNode用于多个Namespace。

    Hadoop 3.x - Hadoop 3.x还有多个名称空间用于多个名称空间。

    18.可扩展性

    Hadoop 2.x - 我们可以扩展到每个群集10,000个节点。

    Hadoop 3.x - 更好的可扩展性。 我们可以为每个群集扩展超过10,000个节点。

    19.更快地访问数据

    Hadoop 2.x - 由于数据节点缓存,我们可以快速访问数据。

    Hadoop 3.x - 这里也通过Datanode缓存我们可以快速访问数据。

    20.HDFS快照

    Hadoop 2.x - Hadoop 2增加了对快照的支持。 它为用户错误提供灾难恢复和保护。

    Hadoop 3.x - Hadoop 2也支持快照功能。

    21.平台

    Hadoop 2.x - 可以作为各种数据分析的平台,可以运行事件处理,流媒体和实时操作。

    Hadoop 3.x - 这里也可以在YARN的顶部运行事件处理,流媒体和实时操作。

    22.群集资源管理

    Hadoop 2.x - 对于群集资源管理,它使用YARN。 它提高了可扩展性,高可用性,多租户。

    Hadoop 3.x - 对于集群,资源管理使用具有所有功能的YARN。

    小伙伴们想了解更多的大数据相关技术可以点击文章末尾“了解更多”查看

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  • Hadoop2.x与Hadoop3.x的默认端口变化

    千次阅读 2020-09-23 00:22:22
    2.x端口 3.x端口 name desc 50470 9871 dfs.namenode.https-address The namenode secure http server address and port. 50070 9870 dfs.namenode.http-address The address and ...

    Namenode 端口:

    2.x端口3.x端口namedesc
    504709871dfs.namenode.https-addressThe namenode secure http server address and port.
    500709870dfs.namenode.http-addressThe address and the base port where the dfs namenode web ui will listen on.
    80209820fs.defaultFS指定HDFS运行时nameNode地址

    Secondary NN 端口:

    2.x端口3.x端口namedesc
    500919869dfs.namenode.secondary.https-addressThe secondary namenode HTTPS server address and port
    500909868dfs.namenode.secondary.http-addressThe secondary namenode HTTPS server address and port

    Datanode 端口:

    2.x端口3.x端口namedesc
    500209867dfs.datanode.ipc.addressThe datanode ipc server address and port.
    500109866dfs.datanode.addressThe datanode server address and port for data transfer.
    504759865dfs.datanode.https.addressThe datanode secure http server address and port
    500759864dfs.datanode.http.addressThe datanode http server address and por

    Yarn 端口

    2.x端口3.x端口namedesc
     8088yarn.resourcemanager.webapp.addresshttp服务端口

    以上是常用到的一些配置中的端口变动

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  • Hadoop 3相对于hadoop2的 新特性

    万次阅读 2018-05-30 11:44:27
    相对于之前主要生产发布版本Hadoop 2,Apache Hadoop 3整合许多重要的增强功能。 Hadoop 3是一个可用版本,提供了稳定性和高质量的API,可以用于实际的产品开发。下面简要介绍一下Hadoop3的主要变化。最低Java版本...

        相对于之前主要生产发布版本Hadoop 2,Apache Hadoop 3整合许多重要的增强功能。 Hadoop 3是一个可用版本,提供了稳定性和高质量的API,可以用于实际的产品开发。下面简要介绍一下Hadoop3的主要变化。

    • 最低Java版本要求从Java7变为Java8

        所有Hadoop的jar都是基于Java 8运行是版本进行编译执行的,仍在使用Java 7或更低Java版本的用户需要升级到Java 8。

    • HDFS支持纠删码(erasure coding)

        纠删码是一种比副本存储更节省存储空间的数据持久化存储方法。比如Reed-Solomon(10,4)标准编码技术只需要1.4倍的空间开销,而标准的HDFS副本技术则需要3倍的空间开销。由于纠删码额外开销主要在于重建和远程读写,它通常用来存储不经常使用的数据(冷数据)。另外,在使用这个新特性时,用户还需要考虑网络和CPU开销。

    • YARN时间线服务 v.2(YARN Timeline Service v.2)

        YARN Timeline Service v.2用来应对两个主要挑战:(1)提高时间线服务的可扩展性、可靠性,(2)通过引入流(flow)和聚合(aggregation)来增强可用性。为了替代Timeline Service v.1.x,YARN Timeline Service v.2 alpha 2被提出来,这样用户和开发者就可以进行测试,并提供反馈和建议,不过YARN Timeline Service v.2还只能用在测试容器中。

    • 重写Shell脚本

        Hadoop的shell脚本被重写,修补了许多长期存在的bug,并增加了一些新的特性。

    • 覆盖客户端的jar(Shaded client jars)

        在2.x版本中,hadoop-client Maven artifact配置将会拉取hadoop的传递依赖到hadoop应用程序的环境变量,这回带来传递依赖的版本和应用程序的版本相冲突的问题。

        HADOOP-11804 添加新 hadoop-client-api和hadoop-client-runtime artifcat,将hadoop的依赖隔离在一个单一Jar包中,也就避免hadoop依赖渗透到应用程序的类路径中。

    • 支持Opportunistic Containers和Distributed Scheduling

        ExecutionType概念被引入,这样一来,应用能够通过Opportunistic的一个执行类型来请求容器。即使在调度时,没有可用的资源,这种类型的容器也会分发给NM中执行程序。在这种情况下,容器将被放入NM的队列中,等待可用资源,以便执行。Opportunistic container优先级要比默认Guaranteedcontainer低,在需要的情况下,其资源会被抢占,以便Guaranteed container使用。这样就需要提高集群的使用率。

        Opportunistic container默认被中央RM分配,但是,目前已经增加分布式调度器的支持,该分布式调度器做为AMRProtocol解析器来实现。

    • MapReduce任务级本地优化

        MapReduce添加了映射输出收集器的本地化实现的支持。对于密集型的洗牌操作(shuffle-intensive)jobs,可以带来30%的性能提升。

    • 支持多余2个以上的NameNodes

        针对HDFS NameNode的高可用性,最初实现方式是提供一个活跃的(active)NameNode和一个备用的(Standby)NameNode。通过对3个JournalNode的法定数量的复制编辑,使得这种架构能够对系统中任何一个节点的故障进行容错。

        该功能能够通过运行更多备用NameNode来提供更高的容错性,满足一些部署的需求。比如,通过配置3个NameNode和5个JournalNode,集群能够实现两个节点故障的容错。

    • 修改了多重服务的默认端口

        在之前的Hadoop版本中,多重Hadoop服务的默认端口在Linux临时端口范围内容(32768-61000),这就意味着,在启动过程中,一些服务器由于端口冲突会启动失败。这些冲突端口已经从临时端口范围移除,NameNode、Secondary NameNode、DataNode和KMS会受到影响。我们的文档已经做了相应的修改,可以通过阅读发布说明 HDFS-9427和HADOOP-12811详细了解所有被修改的端口。

    • 提供文件系统连接器(filesystem connnector),支持Microsoft Azure Data Lake和Aliyun对象存储系统

        Hadoop支持和Microsoft Azure Data Lake和Aliyun对象存储系统集成,并将其作为Hadoop兼容的文件系统。

    • 数据节点内置平衡器(Intra-datanode balancer)

        在单一DataNode管理多个磁盘情况下,在执行普通的写操作时,每个磁盘用量比较平均。但是,当添加或者更换磁盘时,将会导致一个DataNode磁盘用量的严重不均衡。由于目前HDFS均衡器关注点在于DataNode之间(inter-),而不是intra-,所以不能处理这种不均衡情况。

        在hadoop3 中,通过DataNode内部均衡功能已经可以处理上述情况,可以通过hdfs diskbalancer ClI来调用。

    • 重写了守护进程和任务的堆管理机制

        针对Hadoop守护进程和MapReduce任务的堆管理机制,Hadoop3 做了一系列的修改。

        HADOOP-10950 引入配置守护进程堆大小的新方法。特别地,HADOOP_HEAPSIZE配置方式已经被弃用,可以根据主机的内存大小进行自动调整。

        MAPREDUCE-5785 简化了MAP的配置,减少了任务堆的大小,所以不需要再任务配置和Java可选项中明确指出需要的堆大小。已经明确指出堆大小的现有配置不会受到该改变的影响。

    • S3Gurad:为S3A文件系统客户端提供一致性和元数据缓存

        HADOOP-13345 为亚马逊S3存储的S3A客户端提供了可选特性:能够使用DynamoDB表作为文件和目录元数据的快速、一致性存储。

    • HDFS的基于路由器互联(HDFS Router-Based Federation)

        HDFS Router-Based Federation添加了一个RPC路由层,为多个HDFS命名空间提供了一个联合视图。这和现有的ViewFs、HDFS Federation功能类似,区别在于通过服务端管理表加载,而不是原来的客户端管理。从而简化了现存HDFS客户端接入federated cluster的操作。

    • 基于API配置的Capacity Scheduler queue configuration

        OrgQueue扩展了capacity scheduler,提供了一种编程方法,该方法提供了一个REST API来修改配置,用户可以通过远程调用来修改队列配置。这样一来,队列的administer_queue ACL的管理员就可以实现自动化的队列配置管理。

    • YARN资源类型

        Yarn资源模型已经被一般化,可以支持用户自定义的可计算资源类型,而不仅仅是CPU和内存。比如,集群管理员可以定义像GPU数量,软件序列号、本地连接的存储的资源。然后,Yarn任务能够在这些可用资源上进行调度。

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  • hadoop2.x的组成部分

    千次阅读 2019-11-04 08:28:25
    1.HDFS 管理者:NameNode 负责管理 管理集群内的各个节点 负责管理整个文件系统的元数据(指的是数据的存放位置或是存放路劲)或名字空间 辅助管理者:secondaryNameNode 负责辅助管理NameNode的工作 ...2.MapRedu...
  • 问题导读 1.hadoop1.x改造如果是两个jobtraker,你认为解决了...鉴于本人面试提到过这个问题:hadoop1.x和hadoop2.x的区别,起始存在很多模糊的地方,希望看到这篇文章,能够对hadoop有个基本的认识。 转载自http
  • Hadoop2.x之后没有Eclipse插件工具,我们就不能在Eclipse上调试代码,我们要把写好的java代码的MapReduce打包成jar然后在Linux上运行,所以这种不方便我们调试代码,所以我们自己编译一个Eclipse插件,方便我们在...
  • Hadoop2.x实战:Hadoop安装与配置

    千次阅读 2016-06-27 11:01:19
    摘要:本文主要讲了Hadoop2.7.2在Ubuntu14.04上的安装与配置过程
  • 问题导读1.Hadoop3.x通过什么方式来容错?2.Hadoop3.x存储开销减少了多少?3.Hadoop3.x MR API是否兼容hadoop1.x?一、目的在这篇...
  • Hadoop2.X Eclipse插件

    千次下载 热门讨论 2013-12-18 16:11:06
    Eclipse的Hadoop2.x插件。本人在Hadoop2.2.0上亲测可用。
  • hadoop2x-eclipse-plugin在hadoop 2.7下编译

    千次阅读 2016-03-09 12:56:09
    eclipse下开发hadoop有个hadoop2x-eclipse-plugin插件,可以帮助我们在hadoop集群上运行调试我们的程序,其项目地址为https://github.com/winghc/hadoop2x-eclipse-plugin。 我下载源码包后发现其release包中只有...
  • Hadoop 1.x 和 Hadoop 2.x 有什么区别?

    千次阅读 多人点赞 2021-06-17 21:20:11
    HadoopHadoop 之间的最大不同是 YARN 。 YARN 是“ Yet Another Resource Negotiator ”的缩写。 Hadoop 仅仅是 HDFS 和 MapReduce 计算框架的组合。 正如我们所看到的,在 Hadoop 中, YARN 位于 HDF
  • 第一章:Hadoop 2.X入门

    2018-06-14 18:12:10
    大数据行业现状分析与新行业动态 Hadoop的起源与简史(包含:Hadoop的发行版本) Hadoop 2.X生态体系简介:HDFS,MapReduce,Hive等 Hadoop 3.0新特性介绍 Hadoop在互联网公司的应用案例解析 Hadoop 2.X安装部署的三...
  • Hadoop入门进阶步步高(六)-Hadoop1.x与Hadoop2的区别

    万次阅读 多人点赞 2014-06-21 12:35:43
    六、Hadoop1.x与Hadoop2的区别1、变更介绍Hadoop2相比较于Hadoop1.x来说,HDFS的架构与MapReduce的都有较大的变化,且速度上和可用性上都有了很大的提高,Hadoop2中有两个重要的变更:l HDFS的NameNodes可以以集群...
  • 简介 本文档对从 Apache Hadoop 1.x 迁移他们的Apache Hadoop MapReduce 应用到 Apache Hadoop 2.x 的用户提供了一些信息。 在 Apache Hadoop 2.x 中... Hadoop YARN,而 Apache Hadoop MapReduce (亦称 MRv2) 保持
  • Hadoop 2.x(YARN)安装配置LZO

    千次阅读 2013-09-02 15:17:27
    今天尝试在Hadoop 2.x(YARN)上安装和配置LZO,遇到了很多坑,在这边记录整个安装配置过程 1. 安装LZO 下载lzo 2.06版本,编译64位版本,同步到集群中 wget ...
  • 编译Hadoop 2.x Hadoop-eclipse-plugin插件

    千次阅读 2013-12-15 16:02:26
    经过hadoop1.x的发展,编译hadoop2.x版本的eclipse插件视乎比之前要轻松的多。如果你不在意编译过程中提示的警告,那么根据how to build - hadoop2x-eclipse-plugin文档就可一步到位。若想自己设置部分变量,可参考...
  • starting resourcemanager, logging to /Users/hadoop/hadoop-2.7.3/logs/yarn-hadoop-resourcemanager-MacBook-Pro-2.local.out nohup: can't detach from console: Inappropriate ioctl for device Mac下的nohup...
  • hadoop(三)-编译hadoop2.x

    千次阅读 2017-12-20 17:15:57
    编译hadoophadoop是用java写的,虽然很多功能都可以完全依靠jvm而不依赖操作系统可以实现,但有些功能必须要依赖操作系统系统来实现,比如(bzip2, lz4, snappy, zlib压缩) 这时就需要对hadoop进行编译,生成本...
  • hadoop用户下执行hadoop classpath命令,我们可以得到运行 Hadoop 程序所需的全部 classpath 信息。然后vi .bashrc(Debian版本,Redhat版本下是.bash_profile文件)添加:export CLASSPATH=.:/home/hadoop/hadoop...
  • 本文提供了关于hadoop2.7.2(其他版本一个道理)从ant制作eclipse的hadoop插件,到配置eclipse的hadoop,运行mr程序测试的一系类内容
  • Hadoop2.x实战:WordCount实例运行

    千次阅读 2016-06-28 08:52:46
    本文主要讲了hadoop2.7.2自带的WordCount实例运行
  • hadoop2.x配置 - 改 hadoop ssh 端口

    千次阅读 2014-06-30 19:19:52
    启动hadoop,但ssh 端口不是默认的22怎么样?好在它可以配置。在conf/hadoop-env.sh里改下。如: export HADOOP_SSH_OPTS="-p 1234
  • hadoop1.x和hadoop2.x的区别

    万次阅读 2016-09-11 17:56:24
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    千次阅读 2017-07-30 23:29:15
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    万次阅读 2014-04-03 22:03:27
    hadoophadoop2.2 ,windows myeclipse环境;Eclipse调用hadoop运行MR程序其实就是普通的java程序可以提交MR任务到集群执行而已。在Hadoop1中,只需指定jt(jobtracker)和fs(namenode)即可,一般如下:...
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    千次阅读 2018-02-21 22:23:55
    这几天在学习Hadoop,下载的是2.9.0的版本。期间,遇到了很多问题,其中有一个问题是在Intellij IDEA中配置Maven依赖项时遇到的。在网上的教程里,配置方式如下: <dependencies> <...

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