Hadoop简介——文件删除和Task分配

Hadoop文件操作与Job分配流程详解
最新推荐文章于 2025-12-04 18:10:19 发布
最新推荐文章于 2025-12-04 18:10:19 发布 · 113 阅读 · 0
文章标签：

#大数据

本文深入探讨了Hadoop系统中文件删除、Job提交及任务调度的全过程，详细解析了客户端如何发起文件删除请求，Job如何由客户端提交至系统，并阐述了Task在TaskTracker上的调度和均衡策略。

本文介绍Hadoop的文件删除、Job分配流程。

文件删除，发起者:客户端

Job的提交：发起者:客户端

Task 的调度和均衡：发起者:TaskTracker

iteye_19606
关注
大数据Hadoop入门——HDFS、Yarn、MapReduce
weixin_44090845的博客
11-16 2713
Hadoop框架详细个人总结——Hadoop入门篇大数据是什么？Hadoop基本概念介绍一、什么是Hadoop？二、Hadoop优势——四高三、Hadoop组成（重点）四、HDFS架构五、YARN架构六、MapReduce架构七、HDFS、YARN、MapReduce 三者关系Hadoop运行环境搭建虚拟机的准备一、安装虚拟机二、虚拟机配置及环境准备Hadoop运行模式一、本地运行模式二、伪分布式模式三、完全分布式模式**1.虚拟机准备****2.准备一个集群分发脚本****3.SSH 无密登录配置****
大数据之Hadoop学习——动手实战学习MapReduce编程实例
lzw2016的博客
12-09 8056
文章目录一、MapReduce编程实例1.自定义对象序列化需求分析报错：Exception in thread "main" java.lang.IllegalArgumentException: Wrong FS: hdfs://192.168.17.10:9000/workspace/flowStatistics/output, expected: file:///解答一、正常处理即可，不过在...
hadoop 中添加和删除 datanode和tasktracker（二）
czw698的专栏
08-15 1469
增加Hadoop新节点： 向一个正在运行的Hadoop集群中增加几个新的Nodes 1. 新节点上部署java/hadoop程序，配置相应的环境变量 2. 新节点上增加用户，从master上拷贝id_rsa.pub并配置authorized_keys 3. 新节点上设置/etc/hosts，需要NameNode的主机和所有DataNode的主机 /etc/host
详谈JobInProgress中Map/Reduce任务分配
xhh198781的专栏
05-09 4940
众所周知，JobTracker节点使用配置的任务调度器TaskScheduler来为某一个具体的TaskTracker节点分配任务，同时这个任务调度器只能决定给该TaskTracker节点分配哪一个Job或者那些Job的任务以及分配多少个任务，但是它却不能决定给当前的TaskTracker节点分配一个Job的具体的哪一个任务。另外，针对一个具体的TaskTracker节点而言，任何一个作业都可以判
Job的任务执行流程之TaskCleanup
xhh198781的专栏
04-05 3161
任何一个作业在Hadoop集群中执行主要包括四个阶段：setup、map、reduce、cleanup，但在这四个阶段都出现任务实例在TaskTracker节点执行失败的情况。当一个任务实例在TaskTracker节点的JVM中执行时除了成功执行意外，还有可能出现一些异常情况：1).在JVM中执行失败；2).JVM进程被操作系统stop；3).任务实例被JobTracker节点要求kill；这些异
大数据Hadoop之——Flink DataStream API 和 DataSet API
匠人精神，持之以恒！
02-26 2745
文章目录一、DataStream API概述 一、DataStream API概述 DataStream API 得名于特殊的 DataStream 类，该类用于表示 Flink 程序中的数据集合。你可以认为 它们是可以包含重复项的不可变数据集合。这些数据可以是有界（有限）的，也可以是无界（无限）的，但用于处理它们的API是相同的。 ...
Hadoop系列——Hadoop集群安装day2-1
qq_51553982的博客
09-21 1058
如果多次format除了造成数据丢失外，还会导致hdfs集群主从角色之间互不识别，通过删除所有机器hadoop.tmp.dir目录重新forma解决。除了官方提供的脚本以外，我们也可以用手写自己定义脚本的方式对启动和关闭做精准控制！这里如果你是一开始在一台机子上做你可以选择直接克隆2台，再改改就行，如果不是，就直接拷贝文件夹发到其他两台机子上。在浏览器中（centos）进行访问，如果要进行window访问，你就需要配置window的网络映射。format本质上是初始化工作，进行HDFS清理和准备工作。
Hadoop生态——MapReduce
weixin_47391932的博客
08-25 1299
文章目录MapReduce*MR的执行流程？MR的整体执行流程：（Yarn模式） MapReduce *MR的执行流程？ MR的整体执行流程：（Yarn模式） 在MapReduce程序读取文件的输入目录上存放相应的文件。 客户端程序在submit()方法执行前，获取待处理的数据信息，然后根据集群中的参数的配置形成一个任务分配规划。 客户端提交切片信息给Yarn，Yarn中的resourcemanager启动 ...
大数据Hadoop之——HDFS小文件问题与处理实战操作
xianyu624的博客
04-21 887
HDFS中文件上传会经常有小文件的问题，每个块大小会有150字节的大小的元数据存储namenode中，如果过多的小文件每个小文件都没有到达设定的块大小，都会有对应的150字节的元数据，这对namenode资源浪费很严重，同时对数据处理也会增加读取时间。HDFS中分块可以减少后续中MapReduce程序执行时等待文件的读取时间，HDFS支持大文件存储，如果文件过大10G不分块在读取时处理数据时就会大量的将时间耗费在读取文件中，分块可以配合MapReduce程序的切片操作，减少程序的等待时间。
Hadoop编程——第五章：(4) MapReduce小结
weixin_45348240的博客
07-13 1363
MapReduce输入和输出 MapReduce流程梳理 MapReduce Partition分区 MapReduce Combiner规约
大数据课程知识点总结——Hadoop
m0_52228169的博客
04-24 1823
在设计Block大小的时候，考虑了寻址时间和Block的传输时间的比例。建立好管道后，客户端对当前Block块封包成一个个64KB的Packet（每个Packet由512字节的trunk和4字节的校验文件组成），写入第一个节点，然后由第一个副本所在节点传输给下一个节点，直到写入最后一个节点。Spill阶段：当缓冲区使用达到指定阈值，MapTask会将缓冲区中的数据溢写到本地磁盘上，之后会根据索引进行快速排序，如果用户指定了combine和压缩操作，会执行对应的操作。从Hadoop2.0开始，支持追加写入。
大数据——Hadoop 知识点整理
Vicky_Tang
09-07 9611
1. 大数据的特点（4V特征） Volume(大数据量)：90% 的数据是过去两年产生 Velocity(速度快)：数据增长速度快，时效性高 Variety(多样化)：数据种类和来源多样化 结构化数据、半结构化数据、非结构化数据 Value(价值密度低)：需挖掘获取数据价值 2. 谈谈 Hadoop 的优缺点 优点： 高扩展性：在集群间分配任务数据，可方便的扩展数以千计的节点 高可靠性：Hadoop底层维护多个数据副本 高容错性：Hadoop框架能够自动将失败的任务重新分配 低成本：Had
Hadoop系列（一）——HDFS总结
weixin_46307478的博客
07-13 3060
HDFS
对称美学-od
最新发布
用来自己学习，复习
12-04 177
就是第 i 个字符串 = 第 i - 1 号字符串的取反 + 第 i - 1 号字符串;取反(R->B, B->R);现在告诉你 n 和 k，让你求得第 n 个字符串的第 k 个字符是多少。根据规律：S(n) = invert(S(n-1)) + S(n-1)长度 L(n) = 2^(n-1)，前半长度 = 2^(n-2)重复这个过程，直到 n = 1，S1 = "R"接下里输入T行，每行输入两个数字，表示n, k。第 4 个字符串：BRRBRBBR。第 2 个字符串：BR。第 1 个字符串：R。
共享出行数字化转型：车辆调度 AI 优化与用户体验数据化迭代实践
九河智造云的内容中心
12-02 424
某头部共享出行企业的实践显示，AI 调度系统上线后，车辆应答率提升 40%，用户平均候车时间从 12 分钟缩短至 6.5 分钟，车辆日均周转率提高 32%，运营效率显著提升。车辆调度 AI 优化与用户体验数据化迭代的实践，不仅解决了传统运营中的效率低、体验差等问题，更构建了以数据为核心的竞争优势。随着 AI、物联网、5G 等技术的持续迭代，未来将实现车辆调度、服务优化、安全管控的全链路智能升级，为用户提供更便捷、安全、个性化的出行服务，同时为城市交通可持续发展注入持久动能。
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12
minhuan的专栏
12-03 931
本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。
国产时序数据库供应商排名
weixin_43836476的博客
12-04 175
测试显示，在处理海量数据时，TDengine的压缩比可达10:1 - 50:1，大幅减少了存储空间。： 提供了丰富的客户端工具和开发接口，支持多种编程语言，如Python、Java、C++等，方便开发者进行集成和二次开发。： 在监控领域有较高的知名度和市场占有率，很多企业的监控系统采用OpenTSDB来存储和分析时序数据，尤其是在互联网企业的运维监控场景中应用较为普遍。它提供了简单易用的SQL接口，与常见的数据分析工具如Grafana等有良好的集成，生态系统在不断完善。
ElasticSearch索引red，关键字 Too many open files
weixin_42566359的博客
12-04 82
摘要：当Elasticsearch索引状态显示为red时，若发现"Too many open files"错误，表明主机文件句柄数不足。
ubuntu搭建Hadoop Java——home报错
06-22
### 配置错误解决方案 在 Ubuntu 上搭建 Hadoop 时，如果遇到 `JAVA_HOME` 报错问题，通常是因为环境变量未正确设置或配置...- 在多节点集群环境中，确保所有节点的 `JAVA_HOME` 和 `HADOOP_CONF_DIR` 配置一致。 ---
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值