简述Hadoop三大组件如何进行文件的查找工作？
1. HDFS：HDFS是Hadoop的分布式文件系统，用于存储大规模数据集。它通过将文件切分成块（Block）并存储在不同的数据节点上来实现分布式存储。当需要查找文件时，HDFS会根据文件名和路径信息进行索引，在元数据中快速定位文件所在的数据节点。通过这种方式，HDFS能够高效地进行文件的查找和访问。
2. MapReduce：MapReduce是Hadoop的计算模型和处理框架。虽然它主要用于分布式数据处理和计算，但它也提供了文件的查找和筛选功能。在MapReduce中，数据被分割成不同的输入数据块，然后分发给不同的Map任务进行处理。当需要对文件进行查找时，可以在Map任务中使用相关的查找算法，根据设置的键值对进行过滤和筛选。然后，输出的结果可以根据需求进行进一步处理或展示。
3. YARN：YARN是Hadoop的资源管理和调度框架。它负责协调集群中的计算资源，通过将任务分配给不同的计算节点来实现分布式计算。虽然YARN本身不直接处理文件的查找任务，但它可以配合其他工具和框架来实现文件的查找功能。例如，可以使用YARN来启动并管理运行分布式文件查找任务的应用程序（如基于Hadoop的文件查找工具）。
总而言之，Hadoop的三大组件可以通过不同的机制和工具来实现文件的查找和访问功能。HDFS提供了分布式文件存储和索引功能，MapReduce允许在文件上执行特定的查找算法，而YARN提供了资源管理和调度的支持。聪明地使用这些组件，可以实现高效的文件查找工作。
供参考。
怎么查看hadoop 9000端口
你说的9000应该指的是fs.default.name或fs.defaultFS（新版本）这一配置属性吧，这个属性是描述集群中NameNode结点的URI(包括协议、主机名称、端口号)50070其实是在hdfs-site.xml里面的配置参数dfs.namenode.http-address，默认配置为dfs.namenode.http-address，这是HDFS web界面的监听端口 ...
hadoop与spark的区别是什么?
2、两者可合可分 Hadoop除了提供为大家所共识的HDFS分布式数据存储功能之外，还提供了叫做MapReduce的数据处理功能。所以这里我们完全可以抛开Spark，使用Hadoop自身的MapReduce来完成数据的处理。相反，Spark也不是非要依附在Hadoop身上才能生存。但如上所述，毕竟它没有提供文件管理系统，所以，它必须和其他的...
为什么hadoop不适合处理小文件
举个例子，假设我们有一个存有大量小文件的目录，每个文件只有几KB。如果使用Hadoop进行处理，由于每个文件都会生成一个Map任务，这就会导致生成大量的Map任务，影响任务调度的效率。同时，这些小文件的元数据也会占用NameNode的大量内存。综上所述，Hadoop不适合处理小文件，主要是由于小文件会导致存储效率...
spark和hadoop的区别
spark和hadoop的区别：诞生的先后顺序、计算不同、平台不同。诞生的先后顺序，hadoop属于第一代开源大数据处理平台，而spark属于第二代。属于下一代的spark肯定在综合评价上要优于第一代的hadoop。计算不同spark和hadoop在分布式计算的底层思路上，其实是极为相似的，即mapreduce分布式运算模型：将运算分成两...
如何用形象的比喻描述大数据的技术生态?Hadoop、Hive、Spark 之间是什么...
回答：大数据本身是一个非常宽泛的概念,而Hadoop生态系统(或一般的生态系统)基本上是单一规模的数据处理。你可以把它和厨房比较,所以我需要各种工具。锅碗瓢盆,各有其用,重叠。你可以在碗里直接用汤锅。你可以用刀或飞机去皮。每个工具都有自己的特性,虽然奇数可以工作,但不一定是最好的。大数据,首先你...
学hadoop需要什么基础
学hadoop需要的基础如下：Linux：① 需要能够熟练操作linux常用命令以及网络配置；② 熟悉用户以及权限管理操作；③ 需要熟悉软件包以及系统命令管理；④ 还需要学习一下shell编程。Java：⑤ 需要具备一定的javase基础知识；⑥ 如果懂java web及各种框架知识那就更好了。虚拟机：⑦ 需要掌握虚拟机；⑧...
如何架构大数据系统hadoop
Hadoop体系架构 (1)Hadoop最底层是一个HDFS(Hadoop Distributed File System,分布式文件系统),存储在HDFS中的文件先被分成块,然后再将这些块复制到多个主机中(DataNode,数据节点)。 (2)Hadoop的核心是MapReduce(映射和化简编程模型)引擎,Map意为将单个任务分解为多个,而Reduce则意为将分解后的多任务结果汇总,该引擎...
Hadoop配置文件的注释或者描述中是否支持中文?
肯定支持，因为它的本质是xml，需要你在xml中定义utf-8格式。
怎么优化hadoop任务调度算法
首先介绍了Hadoop平台下作业的分布式运行机制，然后对Hadoop平台自带的4种任务调度器做分析和比较，最后在分析JobTracker类文件的基础上指出了创建自定义任务调度器所需完成的工作。首先Hadoop集群式基于单服务器的，只有一个服务器节点负责调度整个集群的作业运行，主要的具体工作是切分大数据量的作业，指定哪些...
大数据是什么?大数据和Hadoop之间有什么联系?
大数据在近些年来越来越火热，人们在提到大数据遇到了很多相关概念上的问题，比如云计算、 Hadoop等等。那么，大数据是什么、Hadoop是什么，大数据和Hadoop有什么关系呢？大数据概念早在1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒提出的概念。2009年美国互联网数据中心证实大数据时代的来临。随着谷歌MapReduce和 GoogleFile...
机终追风： 1、存储文件的时候需要指定存储的路径,这个路径是HDFS的路径.而不是哪个节点的某个目录.比如./hadoop fs -put localfile hdfspat 一般操作的当前路径是/user/hadoop比如执行./hadoop fs -ls .实际上就相当于./hadoop fs -ls /user/hadoop 2、HDFS本身就是一个文件系统,在使用的时候其实不用关心具体的文件是存储在哪个节点上的.如果需要查询可以通过页面来查看,也可以通过API来实现查询.
廛河回族区19649811604： 能简述下hadoop的主要组件吗 - ？
机终追风： 目前开源hadoop只包含hdfs,mr,和yarn,yarn是hadoop2新增组件.hdfs是hadoop分布式文件系统,主要采用多备份方式存储文件,可以对接hive和hbase等产品并存储对应数据.mapreduce是大数据处理并行框架,用户可以编写自己的程序调用mr框架并行的处理大数据,在调用过程中可以调整m和r的数目.不过总的来说编程相对复杂,因此诞生了hive.yarn作为新生控件,主要管理hadoop各个模块运行过程中的任务调度,目前主要有公平调度与容量调度两种模型.如果需要其他组件,需要单独下载安装.
廛河回族区19649811604： 如何使用hadoop进行数据分析 - ？
机终追风： 首先部署hadoop集群,然后选择适合自己的组件和方式进行数据分析.
廛河回族区19649811604： 求hadoop组件HDFS MAPREDUCE HBASE ZOOKEEPER这几个组件是如何一起工作的 - ？
机终追风： 没有那么简单,请查阅HADOOP相关资料.HDFS 是HADOOP数据承载的载体,类似WINDOWS 文件系统类型,如NTFS.MR 提供了HADOOP访问相关组件的接口,通过JAVA可以调用相应API,完成数据处理.HBASE 是列式数据库,用于面向应用提供数据查询.ZOOKEEPER 主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,如:统一命名服务、状态同步服务、集群管理、分布式应用配置项的管理等.
廛河回族区19649811604： 请简要描述一下hadoop,spark,mpi三种计算框架的特点以及分别适用于什么样的场景 - ？
机终追风： hadoop包括hdfs、mapreduce、yarn、核心组件.hdfs用于存储,mapreduce用于计算,yarn用于资源管理. spark包括spark sql、saprk mllib、spark streaming、spark 图计算.saprk的这些组件都是进行计算的.spark sql离线计算,spark ...
廛河回族区19649811604： 1g的文件在hadoop是怎么存储的 - ？
机终追风： hdfs是按块进行存储的.1GB文件会划分成若干块(默认64MB一个块,也可以自己配置),然后分配到不同的存储节点上存储.nameserver会记录哪些块存储在哪个节点上,等读的时候需要访问nameserver,获取到不同的数据节点,然后再访问数据即可.
廛河回族区19649811604： spark技术栈有哪些组件 - ？
机终追风： 当下Hadoop的主要应用场景在归档、搜索引擎(老本家)及数据仓库上面,各个机构使用Hadoop不同的组件来实现自己的用例.而在这3个场景之外还有一个比较冷门的场景——流处理,这块源于Hadoop 2.0可结合其他框架的特性,而在将来,Hadoop肯定会发展到联机数据处理.
廛河回族区19649811604： Storm,Spark,Hadoop三个大数据处理工具的区别和联系 - ？
机终追风： Spark由Scala写成,是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架,Spark基于map reduce算法实现的分布式计算,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点. Storm由java和clojure写成,storm的优点是全内存计算,因为内存寻址速度是硬盘的百万倍以上,所以storm的速度相比较hadoop非常快. hadoop是实现了mapreduce的思想,将数据切片计算来处理大量的离线数据数据.hadoop处理的数据必须是已经存放在hdfs上或者类似hbase的数据库中,所以hadoop实现的时候是通过移动计算到这些存放数据的机器上来提高效率.
廛河回族区19649811604： hadoop 如何实现大数据 - ？
机终追风： Hadoop本身是分布式框架,如果在hadoop框架下,需要配合hbase,hive等工具来进行大数据计算.如果具体深入还要了解HDFS,Map/Reduce,任务机制等等.如果要分析还要考虑其他分析展现工具.大数据还有分析才有价值 用于分析大数据...
廛河回族区19649811604： Hadoop,Hive,Spark 之间是什么关系 - ？
机终追风： hadoop包含以下组件:hdfs,mapreduce,yarn.hive是数据仓库:用于管理结构化数据,数据存于hdfs上.spark是一个分布式计算框架:区别于hadoop的另一种mapreduce的计算框架.基于RDD的分布式内存计算引擎.
