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hadoop 空间分析报告

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与hadoop相比，Apache hadoop3.0的新特性Apache Hadoop 3.0.0整合了许多重要的开发软件(hadoop2.x) 。Apache Hadoop 3.0基于之前的版本(hadoop2) 。
1、 hadoop中存储文件系统hdfs的冗余机制是怎么进行的?有什么特点?事实上 ， 它是一个简单的复制品...冗余的目的是防止任何形式的挂起 。有必要防止基本原理异常如下:每个复制品...HDFS，哈佛商学院这些都有自己的复制品 。每个副本将试图在zookeeper的一个目录节点上获得一个锁...谁拿到锁，谁就是主人 。比如replica(1)获得锁，但是需要定期和zookeeper通信，或者是zookeeperperiodical ping 。看看那个复制品(1)是不是还活着，还是那个复制品(1)主动报告，告诉主人“呵呵 ， 我还活着”...这被称为大师课...其他副本(2.3.4.5.6...)没有拿到锁的人告诉zookeeper ， “如果你认为复制品(1)死了，就告诉我 。
2、Hadoop、Spark、Flink概要目前大数据的数据量已经达到PB级别(1PB1024TB)，可以说是巨大的 。同时 ， 数据可以分为结构化的(如数字、符号等 。)和非结构化(如文本、图像、声音、视频等 。)，具有大量复杂的特点，使得如何快速、良好、廉价地存储、管理和处理大数据成为一个亟待解决的问题 。因此，分布式计算作为一种低成本的方案被提出 。原理是通过网络将一组计算机相互连接起来，形成一个分散的系统 。分散式系统虽然单台计算机的计算能力不强，但是每台计算机只计算部分数据，多台计算机同时计算 。最后 ， 将这些计算结果组合起来，得到最终结果 。
3、Hadoop从入门到精通33:MapReduce核心原理之Shuffle过程 分析安装Hadoop集群时，我们在yarnsite.xml文件中将MapReduce的运行模式配置为yarn . node manager . auxservicemapreduce _ shuffle 。本节将详细介绍MapReduce的shuffle过程 。Shuffle，即洗牌和混洗，是指MapReduce程序执行过程中，Mapper(合并器、分类器、划分器)、Reducer与其他进程之间交换数据的过程 。
Shuffle的工作内容:从运行效率的角度出发，地图输出结果优先存储在地图节点的内存中 。每个maptask都有一个内存缓冲区 ， 用于存储地图的输出结果 。当达到内存缓冲区的阈值(80%)时，缓冲区中的数据需要作为临时文件保存到磁盘 。整个maptask完成后，将该maptask在磁盘中生成的所有临时文件进行合并，生成最终的输出文件 。
4、Storm与Spark,Hadoop相比是否有优势【hadoop 空间分析报告】Storm比Spark和Hadoop有优势 。Storm的优势在于它是一个实时、持续的分布式计算框架 。它一旦运行，就会一直处理计算或者等待计算的状态，除非你杀了它 。火花和hadoop做不到 。当然 ， 它们各有各的应用场景 。各有各的优势 。可以一起用 。我来翻一翻别人的资料，说的很清楚 。Storm、Spark、Hadoop各有千秋，每个框架都有自己的最佳应用场景 。

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