Hadoop - JobTracker和TaskTracker概述
Hadoop概述
Hadoop概述⼀、Hadoop概述Hadoop实现了⼀个分布式⽂件系统，简称HDFS。
Hadoop在数据提取、变形和加载（ETL）⽅⾯有着天然的优势。
Hadoop的HDFS实现了⽂件的⼤批量存储，Hadoop的MapReduce功能实现了将单个任务打碎，将碎⽚任务（Map）发送到多个节点上，之后再以单个数据集的形式加载（Reduce）到数据仓库⾥。
Hadoop的ETL可批量操作数据，使处理结果直接⾛向存储。
Hadoop有以下特点：1、⾼可靠性。
因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个⼯作数据副本，能够确保针对失败的节点重新分布处理。
2、⾼扩展性。
Hadoop是在可⽤的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可⽅便的扩展到数以千计的节点中。
3、⾼效性。
它以并⾏的⽅式⼯作，能够在节点之间动态移动数据，并保证各个节点动态平衡，因此处理速度⾮常快。
4、⾼容错性。
Hadoop能够⾃动保存数据的多个副本，能够⾃动将失败的任务重新分配。
5、可伸缩性。
Hadoop能够处理PB级数据。
6、低成本。
Hadoop是开源的，项⽬软件成本⼤⼤降低。
Hadoop的组成：1、最底部的是HDFS（Hadoop Distribute File System），它存储Hadoop集群中所有存储节点上的⽂件，是数据存储的主要载体。
它由Namenode和DataNode组成。
2、HDFS的上⼀层是MapReduce引擎，该引擎由JobTrackers和TaskTrackers组成。
它通过MapReduce过程实现了对数据的处理。
3、Yarn实现了任务分配和集群资源管理的任务。
它由ResourceManager、nodeManager和ApplicationMaster组成。
Hadoop由以上三个部分组成，下⾯我们就这三个组成部分详细介绍：1、HDFSHadoop HDFS 的架构是基于⼀组特定的节点构建的，（1）名称节点（NameNode仅⼀个）负责管理⽂件系统名称空间和控制外部客户机的访问。
【大数据】Hadoop常用启动命令
【⼤数据】Hadoop常⽤启动命令Hadoop常⽤启停命令 最近在装⼤数据环境，不知由于年纪⼤的问题还是笨的缘故，⽼师记不住⼀些常⽤命令，在这⾥就单独记⼀下Hadoop常⽤的启停命令。
Hadoop常⽤的启停命令都在hadoop/sbin/ ⽬录中，可以将这个⽬录添加到环境变量中，后⾯就可以直接在任意路径下运⾏启停命令。
下⾯就具体说说这些命令：start-all.sh 启动所有的Hadoop守护进程。
包括NameNode、 Secondary NameNode、DataNode、JobTracker、 TaskTrackstop-all.sh 停⽌所有的Hadoop守护进程。
包括NameNode、 Secondary NameNode、DataNode、JobTracker、 TaskTrackstart-dfs.sh 启动Hadoop HDFS守护进程NameNode、SecondaryNameNode和DataNodestop-dfs.sh 停⽌Hadoop HDFS守护进程NameNode、SecondaryNameNode和DataNodehadoop-daemons.sh start namenode 单独启动NameNode守护进程hadoop-daemons.sh stop namenode 单独停⽌NameNode守护进程hadoop-daemons.sh start datanode 单独启动DataNode守护进程hadoop-daemons.sh stop datanode 单独停⽌DataNode守护进程hadoop-daemons.sh start secondarynamenode 单独启动SecondaryNameNode守护进程hadoop-daemons.sh stop secondarynamenode 单独停⽌SecondaryNameNode守护进程start-mapred.sh 启动Hadoop MapReduce守护进程JobTracker和TaskTrackerstop-mapred.sh 停⽌Hadoop MapReduce守护进程JobTracker和TaskTrackerhadoop-daemons.sh start jobtracker 单独启动JobTracker守护进程hadoop-daemons.sh stop jobtracker 单独停⽌JobTracker守护进程hadoop-daemons.sh start tasktracker 单独启动TaskTracker守护进程hadoop-daemons.sh stop tasktracker 单独启动TaskTracker守护进程如果Hadoop集群是第⼀次启动，可以⽤start-all.sh。
hadoop原理与架构
hadoop原理与架构Hadoop是一个分布式计算框架，可以处理大规模的数据集。
它由Apache软件基金会开发和维护，是一个开源的项目。
Hadoop由两个主要组件组成：HDFS和MapReduce。
一、HDFSHDFS（分布式文件系统）是Hadoop的存储层。
它被设计为可靠且容错的，可以在大规模集群上运行。
HDFS将文件划分为块，并将这些块存储在不同的节点上。
每个块都有多个副本，以保证数据的可靠性和容错性。
1.1 HDFS架构HDFS采用主从架构，其中有一个NameNode和多个DataNode。
NameNode负责管理文件系统命名空间、权限和块映射表等元数据信息；而DataNode则负责存储实际数据块。
1.2 HDFS工作原理当客户端需要读取或写入文件时，它会向NameNode发送请求。
NameNode会返回包含所需数据块位置信息的响应。
客户端接收到响应后，就可以直接与DataNode通信进行读写操作。
当客户端写入文件时，它会将文件划分为多个块，并将这些块发送给不同的DataNode进行存储。
每个块都有多个副本，并且这些副本会分散在不同的节点上。
如果某个DataNode发生故障，其他副本可以被用来恢复数据。
当客户端读取文件时，它会向NameNode发送请求，并获取包含所需数据块位置信息的响应。
然后，客户端会直接从DataNode读取数据块。
二、MapReduceMapReduce是Hadoop的计算层。
它是一个分布式处理框架，可以在大规模集群上运行。
MapReduce将任务划分为两个阶段：Map和Reduce。
2.1 Map阶段在Map阶段，输入数据被划分为多个小块，并由多个Mapper并行处理。
每个Mapper都会将输入数据转换为键值对，并将这些键值对传递给Reducer进行处理。
2.2 Reduce阶段在Reduce阶段，Reducer会对Map输出的键值对进行聚合和排序，并生成最终输出结果。
Hadoop实训总结1000字
Hadoop实训总结1000字最近学习了hadoop这个框架，把自己的理解总结如下：1、hadoop通过一个jobtracker分派任务到一系列tasktracker来运行，tasktracker同时向jobtracker返回任务运行结果。
jobtracker对作业的输入数据进行分片，然后为每个分片创建一个map任务，同时创建一定数量的reduce任务，并指派空闲的tasktracker 来执行这些任务。
tasktracker从jobtracker处获取任务jar包以及分片的输入数据，然后新建jvm来执行，并定期反馈执行进度情况。
2、map任务就是进行原始数据的提取工作，提取数据后进行sufflix 排序，排序后的数据作为reduce的输入，然后经过reduce的统计计算得到最后结果。
3、hdfs对数据进行分块，然后存储在datanote里，datanote向namenode报告自己存储的文件块，客户端通过访问namenode来得知构成文件的各个数据块的具体存放datanote，进而从datanote中读取整个文件。
4、hadoop作业的输入数据必须在作业执行前是固定的，然后才能进行数据的分片，所以不能胜任增量的流式数据处理作业。
5、mapreduce本身需要编写java代码，优化起来也比较复杂，而pig可以让用户通过脚本语句Latin来操作数据，并将脚本语句转换成mapreduce来在hadoop中执行，pig并不要求被操作的数据满足关系数据库模式。
6、hive构建于hadoop的数据仓库，能够对存储在HDFS中的数据增加元数据，从而提供SQL风格的数据操作，再将操作翻译成mapreduce来在hadoop中执行。
hive与pig的主要区别是hive能提供SQL风格数据库表操作，而pig使用自定义的Latin脚本来直接操作数据，pig更轻量。
7、hbase是一个按列存储的分布式数据库，它的表不满足关系数据库模式且不支持SQL查询，可以将数据存储在HDFS上。
分布式数据处理技术mapreduce名词解释
分布式数据处理技术mapreduce名词解释MapReduce是一种分布式数据处理技术，它可以用于处理大规模数据集。
下面是对MapReduce相关名词的解释：1. Map阶段：Map阶段是MapReduce的第一个阶段，它将输入数据分割成小块，并将每个小块交给Map函数进行处理。
Map函数将每个小块转换为一系列键值对，其中键表示数据的某个属性，值表示该属性的值。
2. Reduce阶段：Reduce阶段是MapReduce的第二个阶段，它将Map阶段输出的键值对进行合并和排序，并将相同键的值合并成一个列表。
Reduce函数接收每个键和其对应的值列表，并将它们转换为输出键值对。
3. 分布式文件系统：分布式文件系统是一种可以在多台计算机上存储和访问文件的文件系统。
MapReduce使用分布式文件系统来存储输入数据和输出结果。
4. Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它实现了MapReduce算法和分布式文件系统。
Hadoop可以在大规模集群上运行，处理PB级别的数据。
5. YARN：YARN是Hadoop的资源管理器，它负责管理集群中的资源，并将它们分配给不同的应用程序。
YARN可以同时支持MapReduce和其他分布式计算框架。
6. Shuffle阶段：Shuffle阶段是MapReduce的一个重要阶段，它将Map阶段输出的键值对按照键进行分组，并将相同键的值发送到同一个Reduce任务中进行处理。
7. Combiner函数：Combiner函数是一个可选的函数，它可以在Map阶段输出的键值对进行本地合并，减少数据传输量和网络带宽的消耗。
8. Partitioner函数：Partitioner函数是一个可选的函数，它可以将Map阶段输出的键值对按照键进行分区，将相同键的值发送到同一个Reduce任务中进行处理。
9. JobTracker：JobTracker是Hadoop中的一个组件，它负责管理MapReduce任务的执行。
hadoop基本架构和工作原理
hadoop基本架构和工作原理Hadoop是一个分布式开源框架，用于处理海量数据。
它能够使用廉价的硬件来搭建集群，同时还提供了高度可靠性和容错性。
Hadoop基本架构包括Hadoop Common、Hadoop Distributed File System （HDFS）和Hadoop MapReduce三个部分，下面将详细介绍Hadoop的工作原理。
1. Hadoop CommonHadoop Common是整个Hadoop架构的基础部分，是一个共享库，它包含了大量的Java类和应用程序接口。
Hadoop集群的每一台机器上都要安装Hadoop Common，并保持相同版本。
2. HDFSHadoop Distributed File System（HDFS）是Hadoop的分布式文件存储部分。
它的目的是将大型数据集分成多个块，并且将这些块在集群中的多个节点间分布式存储。
HDFS可以实现高度可靠性，因为它将每个块在存储节点之间备份。
HDFS可以在不同的节点中进行数据备份，这确保了数据发生故障时，可以轻松恢复。
3. MapReduceHadoop MapReduce是一种编程模型，用于处理大型数据集。
它将处理任务分成两个主要阶段，即Map阶段和Reduce阶段。
在Map阶段，MapReduce将数据集分成小块，并将每个块分配给不同的节点进行处理。
在Reduce阶段，结果被聚合，以生成最终的输出结果。
总的来说，MapReduce作为Hadoop的核心组件，负责对数据集进行处理和计算。
它充当的角色是一个调度员，它会将不同的任务分发到集群中的不同节点上，并尽力保证每个任务都可以获得足够的计算资源。
Hadoop采用多种技术来提供MapReduce的分布式计算能力，其中包括TaskTracker、JobTracker和心跳机制等。
TaskTracker是每个集群节点的一个守护程序，负责处理MapReduce任务的具体实现。
【Hadoop】MapReduce笔记（二）：MapReduce容错，任务失败处理
【Hadoop】MapReduce笔记（⼆）：MapReduce容错，任务失败处理典型问题：Hadoop如何判断⼀个任务失败？失败了怎么做？分析：实际情况下，⽤户代码存在软件错误、进程崩溃、机器故障等都会导致失败。
Hadoop判断的失败有不同级别类型，针对不同级别的失败有不同的处理对策，这就是MapReduce的容错机制。
下⾯是⼏个不同级别失败的分类：⼀、任务失败分为3种情况：Task失败、⼦进程JVM退出、超时检测被关闭。
1.任务失败。
最常见的是Map或Reduce任务的失败，即写的本⾝MR代码导致失败。
发⽣Map或Reduce失败的时候，⼦任务JVM进程会在退出之前向上⼀级TaskTracker发送错误报告。
错误报告最后悔记录在⽤户的错误⽇志⾥⾯，TaskTracker会将此次task attempt标记为failed，释放⼀个任务槽slot⽤来运⾏另⼀个任务。
2. ⼦进程JVM突然退出。
可能由于JVM的bug导致，从⽽导致MapReduce⽤户代码执⾏失败。
在这种情况下，TaskTracker 会监控到进程以便退出，并将此次尝试标记为“failed”失败。
3. 关闭了超时连接（把超时timeout设置成0）。
所以长时间运⾏的任务永不会被标记failed。
在这种情况下，被挂起的任务永远不会释放其所占⽤的任务槽slot，并随时间推移会降低整个集群的性能。
⼆、TaskTracker失败正常情况下，TaskTracker 会通过⼼跳向 JobTracker 通信，如果发⽣故障，⼼跳减少， JobTracker 会将TaskTracker 从等待任务调度的池中移除，安排上⼀个成功运⾏的 Map 任务返回。
主要有两种情况：1.Map 阶段的情况。
如果属于未完成的作业，Reduce 阶段⽆法获取本地 Map 输出的⽂件结果，任务都需要重新调度和执⾏，只要是Map阶段失败必然是重新执⾏这个任务。
2.Reduce 阶段的情况。
海量数据处理技术——Hadoop介绍
海量数据处理技术——Hadoop介绍如今，在数字化时代，数据已经成为企业和组织中最重要的资产之一，因为巨大量的数据给企业和组织带来了更多的挑战，比如如何存储、管理和分析数据。
随着数据越来越庞大，传统方法已经无法胜任。
这正是Hadoop出现的原因——Hadoop是一个开源的、可扩展的海量数据处理工具。
本文将介绍什么是Hadoop、它的架构和基本概念、以及使用的应用场景。
一、什么是HadoopHadoop是一种基于Java的开源框架，它可以将大量数据分布式分割存储在许多不同的服务器中，并能够对这些数据进行处理。
Hadoop最初是由Apache软件基金会开发的，旨在解决海量数据存储和处理的难题。
Hadoop采用了一种分布式存储和处理模式，能够高效地处理PB级别甚至EB级别的数据，使得企业和组织能够在这些大量数据中更快地发现价值，并利用它带来的价值。
二、 Hadoop架构和基本概念Hadoop架构由两个核心组成部分构成：分布式文件系统Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce的执行框架。
1. HDFSHDFS以可扩展性为前提，其存储处理是在上面构建的，它在集群内将数据分成块（Block），每个块的大小通常为64MB或128MB，然后将这些块存储在相应的数据节点上。
HDFS架构包含两类节点：一个是namenode，另一个是datanode。
namenode是文件系统的管理节点，负责存储所有文件和块的元数据，这些元数据不包括实际数据本身。
datanode是存储节点，负责存储实际的数据块，并向namenode报告其状态。
2. MapReduceMapReduce是一个处理数据的编程模型，它基于两个核心操作：map和reduce。
Map负责将输入数据划分为一些独立的小片段，再把每个小片段映射为一个元组作为输出。
Reduce将Map输出的元组进行合并和过滤，生成最终输出。
hadoop 通信机制
hadoop 通信机制Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，它的通信机制是其分布式系统中非常重要的一部分。
Hadoop的通信机制涉及到多个方面，包括数据的传输、节点之间的通信、任务的调度等。
下面我会从多个角度来介绍Hadoop的通信机制。
首先，Hadoop的通信机制涉及到数据的传输。
在Hadoop中，数据是通过Hadoop分布式文件系统（HDFS）进行存储和传输的。
HDFS采用了主从架构，包括一个NameNode和多个DataNode。
客户端通过与NameNode和DataNode进行通信，实现对数据的读取和写入。
这种通信机制保证了数据在集群中的高效传输和可靠存储。
其次，Hadoop的通信机制还涉及到节点之间的通信。
在Hadoop集群中，不同的节点需要进行通信来协调任务的执行、数据的传输等。
Hadoop采用了基于RPC（Remote Procedure Call）的通信机制，通过这种机制可以实现节点之间的远程调用，包括任务的提交、状态的更新等。
这种通信机制保证了集群中各个节点之间的协同工作。
此外，Hadoop的通信机制还涉及到任务的调度。
在Hadoop中，MapReduce是其核心的计算框架，MapReduce任务的调度是Hadoop通信机制的重要组成部分。
Hadoop采用了JobTracker和TaskTracker来进行任务的调度和执行。
JobTracker负责接收作业的提交请求，并将作业分解成任务分配给TaskTracker执行。
TaskTracker负责执行任务并向JobTracker汇报任务的执行情况。
通过这种通信机制，Hadoop可以实现任务的高效调度和执行。
总的来说，Hadoop的通信机制涉及到数据的传输、节点之间的通信、任务的调度等多个方面。
这些通信机制保证了Hadoop在分布式环境中的高效运行和可靠性。
希望这些信息能够帮助你更好地理解Hadoop的通信机制。
HADOOP安装
Hadoop是Apache下的一个项目，由HDFS、MapReduce、Hbase、Hive和ZooKeeper等成员组成，其中HDFS和MapReduce是两个最重要的成员。
HDFS是Google GFS的开源版本，一个高度容错的分布式文件系统，它能够提供高吞吐量的数据访问，适合存储海量的大文件，其原理如下图所示：采用Master/Slave结构。
NameNode维护集群内的元数据，对外提供创建、打开、删除和重命名文件或目录的功能。
DataNode存储数据，并提负责处理数据的读写请求。
DataNode 定期向NameNode上报心跳，NameNode通过响应心跳来控制DataNode。
InfoWord将MapReduce评为2009年十大新兴技术的冠军。
MapReduce是大规模数据计算的利器，Map和Reduce是它的主要思想，来源于函数式编程语言，它的原理如下图所示：Map负责将数据打散，Reduce负责对数据进行集聚，用户只需要实现Map和Reduce 两个接口，即可完成TB级数据的计算，常见的应用包括：日志分析和数据挖掘等数据分析应用。
另外，还可用于科学数据计算，入圆周率PI的计算等。
Hadoop MapReduce的实现也采用了Master/Slave结构。
Master叫做JobTracker，而Slave 叫做TaskTracker。
用户提交的计算叫做Job，每一个Job会被划分成若干个Tasks。
JobTracker负责Job和Tasks的调度，而TaskTracker负责执行Tasks。
在Linux下搭建Hadoop集群，要先熟悉Linux的基本概念和操作，如cd、ls、tar、cat、ssh、sudo、scp等操作。
养成搜索意识很重要，遇到问题借用Google、百度等，或者论坛，推荐Hadoop技术论坛。
Ubuntu和redhat等版本的Linux在操作命令上有不同点，但安装Hadoop的流程一样。
hadoop 常用端口号
hadoop 常用端口号
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它包含了许多不同的组件和服务，每个组件都有自己的端口号。
了解 Hadoop 常用端口号对于排除故障和进行网络配置都非常重要。
下面是一些常用的 Hadoop 端口号：
1. HDFS 端口号
- NameNode 端口号：默认为 8020，也可配置成 9000。
- BackupNode 端口号：默认为 50100。
- DataNode 端口号：默认为 50010。
- HTTP 端口号：默认为 50070。
2. YARN 端口号
- ResourceManager 端口号：默认为 8032。
- NodeManager 端口号：默认为 8042。
- HTTP 端口号：默认为 8088。
3. MapReduce 端口号
- JobTracker 端口号：默认为 8021。
- TaskTracker 端口号：默认为 50060。
- HTTP 端口号：默认为 50030。
除了上面列出的端口号，还有其他端口号用于 Hadoop 的安全和管理，例如 Kerberos、RPC、SSH 等。
在实际的生产环境中，需要了解和配置这些端口号以确保 Hadoop 集群的正常运行和安全性。
总之，熟悉 Hadoop 的常用端口号是非常重要的，它可以帮助你
更好地管理和调试 Hadoop 集群。
作业调度器综述及问题2
分布式系统Hadoop作业调度器及其问题的讨论Hadoop是Apache基金会下的一个分布式系统基础架构，它最核心的两个部分：分布式文件系统HDFS，存储Hadoop集群中所有存储节点上的文件；由NameNode和DataNode 组成；分布式计算引擎MapReduce，由JobTracker和TaskTracker组成。
Hadoop使得用户可以在不了解分布式系统底层细节的情况下，轻松地根据自己的业务需求，开发出分布式应用程序。
在Hadoop的实际应用中，往往存在多种应用共用Hadoop 的情况，例如：∙生产性应用：数据分析、统计计算等；∙批处理应用：机器学习等；∙交互式应用：SQL查询等。
因此，在Hadoop集群中，可能同时运行多道作业，不同类型的作业，作业之间可能还存在依赖关系，那么，这种情况下该如何保证整个集群计算资源得到充分的利用呢？这就要求有一个作业调度器，来保证在整个集群内有效地进行作业的调度与执行过程。
Hadoop作业调度器的设计采用的是插件机制，即作业调度器是动态加载的、可插拔的，同时第三方可以开发自己的作业调度器替代Hadoop默认的调度器。
目前，Hadoop的作业调度器主要有以下三个：∙FIFO Scheduler：采用一个FIFO队列进行调度，在其基础上Hadoop还提供一个扩展的调度器，可以对每个job的tasks总数作限制；优点是实现非常简单、调度过程快；缺点是资源的利用率不高。
∙Capacity Scheduler：采用多个队列，每个队列分配一定的系统容量，空闲资源可以动态分配给负荷重的队列，支持作业优先级；优点是支持多作业并行执行，提高资源利用率，动态调整资源分配，提高作业执行效率；缺点是用户需要了解大量系统信息，才能设置和选择队列。
∙Fair Scheduler：将作业分组形成作业池，每个作业池分配最小共享资源，然后将多余的资源平均分配给每个作业；优点是支持作业分类调度，使不同类型的作业获得不同的资源分配，提高服务质量，动态调整并行作业数量，充分利用资源；缺点是不考虑节点的实际负载状态，导致节点负载实际不均衡。
hadoop相关
1、当NameNode关闭时会发生什么?如果NameNode关闭，文件系统将脱机。
2、什么是机架感知?这是一种决定如何根据机架定义放置块的方法。
Hadoop将尝试限制存在于同一机架中的datanode之间的网络流量。
为了提高容错能力，名称节点会尽可能把数据块的副本放到多个机架上。
综合考虑这两点的基础上Hadoop设计了机架感知功能。
3、namenode的重要性是什么?namenonde的作用在Hadoop中非常重要。
它是Hadoop的大脑，主要负责管理系统上的分配块，还为客户提出请求时的数据提供特定地址。
4. 请列出你所知道的hadoop调度器，并简要说明其工作方法答：FiFo schedular :默认，先进先出的原则Capacity schedular :计算能力调度器，选择占用最小、优先级高的先执行，依此类推。
Fair schedular:公平调度，所有的job 具有相同的资源。
1 单选题1.1 下面哪个程序负责HDFS 数据存储。
a)NameNodeb)Jobtrackerc)Datanoded)secondaryNameNodee)tasktracker答案C datanode1.2 HDfS 中的block 默认保存几份？a)3 份b)2 份c)1 份d)不确定答案A 默认3份1.3 下列哪个程序通常与NameNode 在一个节点启动？a)SecondaryNameNodeb)DataNodec)TaskTrackerd)ResourceManager答案D分析：hadoop的集群是基于master/slave模式，namenode和jobtracker属于master，datanode和tasktracker属于slave，master只有一个，而slave有多个SecondaryNameNode内存需求和NameNode在一个数量级上，所以通常secondary NameNode（运行在单独的物理机器上）和NameNode运行在不同的机器上。
hadoop 常用端口号
hadoop 常用端口号
Hadoop是一个开源的分布式计算平台，它能够处理大量数据并将其存储在多个节点上。
在使用 Hadoop 进行开发和部署时，需要了解一些常用端口号。
下面是 Hadoop 常用端口号的介绍：
1. NameNode 端口号：NameNode 是 Hadoop 中的一个重要组件，用于维护 Hadoop 文件系统的命名空间。
NameNode 端口号默认为8020，如果该端口被占用，还可使用 9000。
2. DataNode 端口号：DataNode 负责存储数据块，并向客户端提供数据。
DataNode 默认端口为 50010，如果该端口被占用，还可使用 50020。
3. Secondary NameNode 端口号：Secondary NameNode 用于定期合并 Hadoop 文件系统的编辑日志，并将其发送到 NameNode。
Secondary NameNode 端口号默认为 50090。
4. JobTracker 端口号：JobTracker 是负责协调 MapReduce 任务的进程。
JobTracker 端口号默认为 8021。
5. TaskTracker 端口号：TaskTracker 是负责运行 MapReduce 任务的节点。
TaskTracker 端口号默认为 50060。
了解以上几个常用端口号有助于开发人员进行 Hadoop 的调试
和部署。
在实际应用中，还应该根据实际需求进行端口号的配置，以保证 Hadoop 系统的稳定性和安全性。
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林子雨大数据技术原理及应用第七章课后题答案
林⼦⾬⼤数据技术原理及应⽤第七章课后题答案《⼤数据技术第七章课后题答案黎狸1.试述MapReduce和Hadoop的关系。
⾕歌公司最先提出了分布式并⾏编程模型MapReduce, Hadoop MapReduce是它的开源实现。
⾕歌的MapReduce运⾏在分布式⽂件系统GFS 上，与⾕歌类似，HadoopMapReduce运⾏在分布式⽂件系统HDFS上。
相对⽽⾔，HadoopMapReduce 要⽐⾕歌MapReduce 的使⽤门槛低很多，程序员即使没有任何分布式程序开发经验，也可以很轻松地开发出分布式程序并部署到计算机集群中。
2.MapReduce 是处理⼤数据的有⼒⼯具，但不是每个任务都可以使⽤MapReduce来进⾏处理。
试述适合⽤MapReduce来处理的任务或者数据集需满⾜怎样的要求。
适合⽤MapReduce来处理的数据集，需要满⾜⼀个前提条件: 待处理的数据集可以分解成许多⼩的数据集，⽽且每⼀个⼩数据集都可以完全并⾏地进⾏处理。
3.MapReduce 模型采⽤Master(JobTracker)-Slave(TaskTracker)结构，试描述JobTracker 和TaskTracker的功能。
MapReduce 框架采⽤了Master/Slave 架构，包括⼀个Master 和若⼲个Slave。
Master 上运⾏JobTracker,Slave 上运⾏TaskTrackero ⽤户提交的每个计算作业，会被划分成若千个任务。
JobTracker 负责作业和任务的调度，监控它们的执⾏，并重新调度已经失败的任务。
TaskTracker负责执⾏由JobTracker指派的任务。
4.;5.TaskTracker 出现故障会有什么影响该故障是如何处理的6.MapReduce计算模型的核⼼是Map函数和Reduce函数,试述这两个函数各⾃的输⼈、输出以及处理过程。
Map函数的输⼈是来⾃于分布式⽂件系统的⽂件块，这些⽂件块的格式是任意的，可以是⽂档，也可以是⼆进制格式。
大数据工程师必备常见Hadoop面试题及答案解析（问答题）
大数据工程师必备常见Hadoop面试题及答案解析（问答题）5 问答题（二）5.1 写出以下执行命令1）如何杀死一个job先Hadoop job -list 得到jobid 杀死job：hadoop job -kill jobid2）删除hdfs 上的/tmp/xxx 目录hadoop fs -rm -r /tmp/xxx 3）加入一个新的存储节点和删除一个计算节点，需要刷新集群状态命令加入新节点时：Hadoop-daemon.sh start datanodeHadoop-daemon.sh start tasktracker删除节点时Hadoop maradmin -refreshnodesHadoop dfsadmin -refreshnodes5.2 简述一下hdfs 的数据压缩算法，工作中用的是那种算法，为什么？1、在HDFS 之上将数据压缩好后，再存储到HDFS2、在HDFS 内部支持数据压缩，这里又可以分为几种方法：2.1、压缩工作在DataNode 上完成，这里又分两种方法：2.1.1、数据接收完后，再压缩这个方法对HDFS 的改动最小，但效果最低，只需要在block 文件close 后，调用压缩工具，将block 文件压缩一下，然后再打开block 文件时解压一下即可，几行代码就可以搞定2.1.2、边接收数据边压缩，使用第三方提供的压缩库效率和复杂度折中方法，Hook 住系统的write 和read 操作，在数据写入磁盘之前，先压缩一下，但write 和read 对外的接口行为不变，比如：原始大小为100KB 的数据，压缩后大小为10KB，当写入100KB 后，仍对调用者返回100KB，而不是10KB2.2、压缩工作交给DFSClient 做，DataNode 只接收和存储这个方法效果最高，压缩分散地推给了HDFS 客户端，但DataNode 需要知道什么时候一个block 块接收完成了。
标准hadoop集群配置
标准hadoop集群配置Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，由Apache基金会开发。
它提供了一个可靠的、高性能的数据处理平台，可以在大规模的集群上进行数据存储和处理。
在实际应用中，搭建一个标准的Hadoop集群是非常重要的，本文将介绍如何进行标准的Hadoop集群配置。
1. 硬件要求。
在搭建Hadoop集群之前，首先需要考虑集群的硬件配置。
通常情况下，Hadoop集群包括主节点（NameNode、JobTracker）和从节点（DataNode、TaskTracker）。
对于主节点，建议配置至少16GB的内存和4核以上的CPU；对于从节点，建议配置至少8GB的内存和2核以上的CPU。
此外，建议使用至少3台服务器来搭建Hadoop集群，以确保高可用性和容错性。
2. 操作系统要求。
Hadoop可以在各种操作系统上运行，包括Linux、Windows和Mac OS。
然而，由于Hadoop是基于Java开发的，因此建议选择Linux作为Hadoop集群的操作系统。
在实际应用中，通常选择CentOS或者Ubuntu作为操作系统。
3. 网络配置。
在搭建Hadoop集群时，网络配置非常重要。
首先需要确保集群中的所有节点能够相互通信，建议使用静态IP地址来配置集群节点。
此外，还需要配置每台服务器的主机名和域名解析，以确保节点之间的通信畅通。
4. Hadoop安装和配置。
在硬件、操作系统和网络配置完成之后，接下来就是安装和配置Hadoop。
首先需要下载Hadoop的安装包，并解压到指定的目录。
然后，根据官方文档的指导，配置Hadoop的各项参数，包括HDFS、MapReduce、YARN等。
在配置完成后，需要对Hadoop集群进行测试，确保各项功能正常运行。
5. 高可用性和容错性配置。
为了确保Hadoop集群的高可用性和容错性，需要对Hadoop集群进行一些额外的配置。
例如，可以配置NameNode的热备份（Secondary NameNode）来确保NameNode的高可用性；可以配置JobTracker的热备份（JobTracker HA）来确保JobTracker的高可用性；可以配置DataNode和TaskTracker的故障转移（Failover）来确保从节点的容错性。
Hadoop之WordCount详解
Hadoop之WordCount详解花了好长时间查找资料理解、学习、总结这应该是⼀篇⽐较全⾯的MapReduce之WordCount⽂章了耐⼼看下去1，创建本地⽂件在hadoop-2.6.0⽂件夹下创建⼀个⽂件夹data，在其中创建⼀个text⽂件mkdir datacd datavi hello再在当前⽂件夹中创建⼀个apps⽂件夹，⽅便后续传jar包mkdir apps将⽂本⽂件传到HDFS的根⽬录下bin/hdfs dfs -put data/hello /2，程序打jar包并上传到apps⽬录3，执⾏Hadoop命令bin/hadoop jar apps/WordClass-***.jar /hello /out4，查看输出结果将HDFS根⽬录下的/out输出⽂件传到本地⽬录中查看，通常有两个⽂件：5，WordCount程序详解这部分是最重要的，但是也是最容易让⼈犯晕的部分，涉及到许多mapreduce的原理，但是学习就是这样，你越难吃透的东西，通常越重要先把程序贴上来：package cn.hx.test;import java.io.IOException;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.io.LongWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;public class WordCountApp {//⾃定义的mapper，继承org.apache.hadoop.mapreduce.Mapperpublic static class MyMapper extends org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable>{@Overrideprotected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable>.Context context)throws IOException, InterruptedException {String line = value.toString();//split 函数是⽤于按指定字符（串）或正则去分割某个字符串，结果以字符串数组形式返回，这⾥按照"\t"来分割text⽂件中字符，即⼀个制表符，这就是为什么我在⽂本中⽤了空格分割，导致最后的结果有很⼤的出⼊。
jobtracker和tasktracker详解
一、引言在大数据处理领域，Hadoop是一个被广泛应用的开源软件框架。
它提供了分布式存储和分布式处理大规模数据的能力，能够有效地处理海量数据。
而在Hadoop框架中，jobtracker和tasktracker是两个非常重要的组件，它们扮演着调度任务和执行任务的关键角色。
本文将详细介绍jobtracker和tasktracker的工作原理和功能，帮助读者更好地理解Hadoop框架的核心组件。
二、jobtracker的作用和原理1. jobtracker的作用jobtracker是Hadoop集群中的一个关键组件，它负责对作业进行调度和监控，为作业分配tasktracker，以及监控tasktracker的运行情况。
当一个作业被提交到Hadoop集群时，jobtracker会将作业分割成多个任务，并为这些任务找到合适的tasktracker来执行。
通过这种方式，jobtracker能够实现作业的并行处理和高效调度。
2. jobtracker的原理在Hadoop集群中，jobtracker是一个独立的进程，它运行在一个单独的节点上，并通过与tasktracker和客户端的通信来完成作业的调度和监控。
jobtracker会周期性地从tasktracker那里获取任务的执行情况，并根据情况对任务进行重新调度。
这样，jobtracker就能够保证作业能够以最佳的方式得到执行，并能够有效地利用集群资源。
三、tasktracker的作用和原理1. tasktracker的作用tasktracker是Hadoop集群中另一个重要的组件，它负责接收来自jobtracker的任务分配，并执行这些任务。
当一个任务被分配给tasktracker时，tasktracker会创建一个新的进程来执行这个任务，并在任务执行完成后向jobtracker报告任务的执行情况。
通过这种方式，tasktracker能够实现对任务的并行执行，提高作业的处理效率。
jobtracker和tasktracker详解 -回复
jobtracker和tasktracker详解-回复什么是jobtracker和tasktracker？在分布式计算环境中，为了实现任务的并行执行和负载均衡，常常需要将一个大型任务划分为若干个子任务并在多个计算节点上同时执行。
而在Hadoop等一些分布式计算框架中，jobtracker和tasktracker就是两个重要的角色，用于管理和协调任务的执行和调度。
JobTracker是分布式计算框架中的一个主节点，负责全局的作业（job）调度和管理。
它接收用户提交的作业请求，并将作业划分为多个任务（task）交给不同的tasktracker执行。
JobTracker还负责监控整个作业的执行状态，并根据需要重新调度和分配任务，以实现负载均衡。
同时，JobTracker 会负责整合并汇总所有任务的执行结果，并向用户提供最终的作业输出。
TaskTracker是分布式计算框架中的一个从节点，负责具体任务的执行。
一个JobTracker节点可以有多个TaskTracker节点，每个TaskTracker 节点可以同时执行多个任务。
TaskTracker通过与其他TaskTracker和JobTracker的通信，获取待执行的任务并将执行结果反馈给JobTracker。
每当一个任务完成时，TaskTracker将向JobTracker报告任务的状态，以便JobTracker监控和管理整个作业的运行过程。
JobTracker和TaskTracker之间的关系可以被形象地比喻为老板和员工的关系。
JobTracker类似于老板，负责接受作业请求，并安排和管理任务的分配和执行。
而TaskTracker则类似于员工，负责按照JobTracker给出的任务要求去执行具体的任务，然后将执行结果上报给JobTracker。
在实际的工作中，JobTracker和TaskTracker之间需要通过网络进行通信和协调。
JobTracker会周期性地向每个TaskTracker发送心跳信号来确认其在线状态，并接收TaskTracker上报的任务执行进度和结果。
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主要作用：容错和为任务调度提供决策依据。
2.资源管理。
三 TaskTracker剖析：
(1)TaskTracker概述：TaskTracker是JobTracker和Task之间的桥梁ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
一方面，从JobTracker接收并执行各种命令：运行任务、提交任务、杀死任务等；
*机器级别信息：节点健康情况、资源使用情况等。
*任务级别信息：任务执行进度、任务运行状态等。
2.执行命令：JobTracker会给TaskTracker下达各种命令，主要包括：启动任务(LaunchTaskAction)、提交任务(CommitTaskAction)、杀死任务(KillTaskAction)、杀死作业(KillJobAction)和重新初始化(TaskTrackerReinitAction)。
另一方面，将本地节点上各个任务的状态通过心跳周期性汇报给JobTracker。
TaskTracker与JobTracker和Task之间采用了RPC协议进行通信。
(2)TaskTracker的功能：
1.汇报心跳：Tracker周期性将所有节点上各种信息通过心跳机制汇报给JobTracker。这些信息包括两部分：
JobTracker和TaskTracker概述
一 概述：
(1)Hadoop MapReduce采用Master/Slave结构。
*Master：是整个集群的唯一的全局管理者，功能包括：作业管理、状态监控和任务调度等，即MapReduce中的JobTracker。
*Slave：负责任务的执行和任务状态的回报，即MapReduce中的TaskTracker。
二 JobTracker剖析：
(1)概述：JobTracker是一个后台服务进程。
启动之后，会一直监听并接收来自各个TaskTracker发送的心跳信息，包括资源使用情况和任务运行情况等信息。
(2)JobTracker的主要功能：
1.作业控制：在hadoop中每个应用程序被表示成一个作业，每个作业又被分成多个任务，JobTracker的作业控制模块则负责作业的分解和状态监控。