hadoop集群搭建实验报告
作者&投稿：施疫 （若有异议请与网页底部的电邮联系）
在hadoop集群中,下面哪一项限制了扩展性
adoop性能优化：Hadoop机架感知实现及配置：分布式的集群通常包含非常多的机器，由于受到机架槽位和交换机网口的限制，通常大型的分布式集群都会跨好几个机架，由多个机架上的机器共同组成一个分布式集群。机架内的机器之间的网络速度通常都会高于跨机架机器之间的网络速度，并且机架之间机器的网络通信通常受到上层...
兴文县白加回答： 可以写安装,可以写用hadoop完成一个数据处理的流程.如果写安装可以把每一步的配置写下来,如果写数据处理可以把每一步的代码写下来.
绪府19353061103问： 怎么为大数据处理构建高性能Hadoop集群 - ？
兴文县白加回答： 越来越多的企业开始使用Hadoop来对大数据进行处理分析,但Hadoop集群的整体性能却取决于CPU、内存、网络以及存储之间的性能平衡.而在这篇文章中,我们将探讨如何为Hadoop集群构建高性能网络,这是对大数据进行处理分析的关键...
绪府19353061103问： hadoop全分布式集群搭建好了,每台机器启动的节点也正确,但是就是不能上传本地文件,报错: - ？
兴文县白加回答： BIAS0:= (C-MA(C,2))/MA(C,2)*100; BIAS1 := (C-MA(C,12))/MA(C,12)*100; BIAS2 := (C-MA(C,26))/MA(C,26)*100; BIAS3 := (C-MA(C,48))/MA(C,48)*100; HXL:=V/CAPITAL*100; D1:=INDEXC; D2:=MA(D1,56); DR2:=D1/D2E1:=(C-HHV(C,12))/HHV(C,12)*10; E2:=(C-REF(C,26))/REF(C,26)*10;
绪府19353061103问： 如何搭建50t的hadoop集群 - ？
兴文县白加回答： 先决条件 确保在你集群中的每个节点上都安装了所有必需软件. 获取Hadoop软件包. 安装 安装Hadoop集群通常要将安装软件解压到集群内的所有机器上.通常,集群里的一台机器被指定为 NameNode,另一台不同的机器被指定为JobTracker...
绪府19353061103问： 维生素的作用？
兴文县白加回答： 维生素B1能保持神经机能的正常,一旦摄取不足,会影响神经传导,导致神经痛.B1也是促使醣质代谢的不可缺物质,而醣质正是神经的主要养分.最新研究发现,维生素B1可防酸性体质,保障脑的正常功能,防精神疲劳和倦怠,防多发性神...
绪府19353061103问： 如何基于Docker快速搭建多节点Hadoop集群 - ？
兴文县白加回答： Docker最核心的特性之一,就是能够将任何应用包括Hadoop打包到Docker镜像中.这篇教程介绍了利用Docker在单机上快速搭 建多节点 Hadoop集群的详细步骤.作者在发现目前的Hadoop on Docker项目所存在的问题之后,开发了接近最小...
绪府19353061103问： hadoop搭建完全分布式完成,可是不会用 - ？
兴文县白加回答： 1、能搭好环境说明水平还不错.2、下边应该分以下几步走: 一,依据示例程序,自己手写wordcount之类的示例程序,以此充分了解m/r和hdfs的简单原理. 二,针对某些知识点,如hadoop应用场景、hadoop的简单应用等,去百度一下搞定,这样的问题最关键、最需要做的. 三,深入阅读hadoop的源码,把框架的数据流或说工作流搞个大致清楚. 四,试着用hadoop解决一些实际问题和项目应用.参考下吧.
绪府19353061103问： 生产环境hadoop集群部署在物理机上好还是虚拟机上好 - ？
兴文县白加回答： 1、HortonworksHadoop区别于其他的Hadoop发行版(如Cloudera)的根本就在于,Hortonworks的产品均是百分之百开源.2、Cloudera有免费版和企业版,企业版只有试用期.3、apachehadoop则是原生的hadoop.4、目前在中国流行的是...
绪府19353061103问： 如何使用idea开发hadoop程序 - ？
兴文县白加回答： (1)准备工作 1) 安装jdk 6或者jdk 7 2) 安装scala 2.10.x (注意版本) 2)下载intellij idea最新版(本文以intellij idea community edition 13.1.1为例说明,不同版本,界面布局可能不同) 3)将下载的intellij idea解压后,安装scala插件,流程如下:...
绪府19353061103问： hadoop 集群安装完成,怎么使用 - ？
兴文县白加回答： 既然完成了安装,你要做的无非就两样:1. 数据存在哪?2. 怎么计算处理数据?对于前者,你可以使用hbase或者hive作为数据存储,当然你也可以使用hadoop自己的分布式存储系统hdfs,不过hbase和hive可以提供给你数据库类的结构存储,更方便操作.对于后者,你可以使用hadoop自己的计算框架Map-Reduce,这里无所谓数据存储在哪,你可以使用MR计算处理离线数据;如果使用hive,也可以使用hive的hql直接以sql方式进行统计计算离线数据线;也可以使用storm等处理实时数据流.当然以上几种计算,用Spark一样可以处理,这也是一个相当于MR这个等级的计算框架.
