1. 为什么要引入Yarn和Spark。 从开源角度看，YARN的提出，从一定程度上弱化了多计算框架的优劣之争。YARN是在Hadoop MapReduce基础上演化而来的，在MapReduce时代，很多人批评MapReduce不适合迭代计算和流失计算，于是出现了Spark和Storm等计算框架，而 ...
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2021-03-15 11:29:44
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1. 阐述Hadoop生态系统中，HDFS, MapReduce, Yarn, Hbase及Spark的相互关系。 Hadoop对应于Google三驾马车：HDFS对应于GFS，即分布式文件系统，MapReduce即并行计算框架，HBase对应于BigTable，即分布式NoSQL列数据库，外加Zo ...
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2021-03-15 10:45:14
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1. 阐述Hadoop生态系统中，HDFS, MapReduce, Yarn, Hbase及Spark的相互关系，为什么要引入Yarn和Spark。 答: Hadoop对应于Google三驾马车：HDFS对应于GFS，即分布式文件系统，MapReduce即并行计算框架，HBase对应于BigTabl ...
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2021-03-15 10:30:53
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1. 阐述Hadoop生态系统中，HDFS, MapReduce, Yarn, Hbase及Spark的相互关系，为什么要引入Yarn和Spark。 Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。具有可靠、高效、可伸缩的特点。 Hadoop的核心是HDFS和MapReduce，hadoo ...
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2021-03-15 10:30:41
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机制 发现运行速度远慢于平均速度的任务，启动一个备份任务同时运行，采用先运行完的结果 前提 每个Task只能有一个备份任务 当前Job已完成的Task不少于5% 开启推测执行参数，默认打开 原理 estimatedRunTime=(currentTimestamp-taskStartTime)/pr ...
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2021-03-11 13:09:23
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Java的序列化框架Serializable， 对象被序列化后会附带额外信息， 不便于在网络中传输 自定义bean对象 实现Writable接口 必须有空参构造， 反序列化时， 需要反射调用空参构造函数 重写序列化和反序列化方法， 顺序要完全一致 若自定义bean要作为key， 需实现Compara ...
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2021-03-11 11:44:25
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介绍 分而治之是一个有效的处理大数据的方法，著名的MapReduce就是采用这种分而治之的思路。简单的说，如果要处理1000个数据，但是我们不具备处理1000个数据的能力，只可以处理10个数据。我们可以将这个任务分成100份，每份处理10个，并将最后的结果进行合成，形成1000个数据的处理结果。 把 ...
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2021-03-10 13:02:18
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配置文件 mapred-site.xml 加入以下代码 <!-- 历史服务器端地址 --> <property> <name>mapreduce.jobhistory.address</name> <value>hadoop102:10020</value> </property> <!-- 历史服 ...
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2021-03-06 14:37:58
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大数据概述 一.用图表描述Hadoop生态系统的各个组件及其关系。 Hadoop生态系统除了核心的HDFS和MapReduce以外，Hadoop生态系统还包括Zookeeper、HBase、Hive、Pig、Mahout、Sqoop、Flume、Ambari等功能组件。 (1).HDFS:具有处理超 ...
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2021-03-03 12:14:24
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1.用图表描述Hadoop生态系统的各个组件及其关系。 Hadoop生态系统除了核心的HDFS和MapReduce以外，Hadoop生态系统还包括Zookeeper、HBase、Hive、Pig、Mahout、Sqoop、Flume、Ambari等功能组件。 (1).HDFS:具有处理超大数据、流式 ...
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2021-03-02 12:28:59
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