Hadoop 运行硬件的选择

最新推荐文章于 2025-04-30 00:44:17 发布
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分类专栏： Hadoop 文章标签： 大数据
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/iteye_7851/article/details/82298165
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本文提供了Hadoop集群的推荐硬件配置方案，包括采用双四核Intel Xeon 2.0GHz CPU、8GB ECC RAM内存、4TB SATA硬盘以及千兆以太网等配置，并指出至少需要3台DataNode节点才能实现Replication=3。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Hadoop权威指南上推荐的硬件配置：

 

CPU：2个四核的 intel Xeon 2.0GHZ 

 

Memory: 8GB ECC RAM

 

Disk: 4 TB  SATA 硬盘

 

Network：千兆以太网

 

 

 

最少3台 DataNode 节点否则Replication = 3 不能实现。

 

 

大数据技术——Hadoop运行环境搭建
weixin_63106307的博客
08-08 1329
注：Extra Packages for Enterprise Linux是为“红帽系”的操作系统提供额外的软件包，适用于RHEL、CentOS和Scientific Linux。使用linux上面的工具yum下载epel软件库中的软件的时候，默认访问的是国外的地址，所有最好修改为国内的仓库地址，下载速度会显著提升。④将桌面hosts文件覆盖C:\Windows\System32\drivers\etc路径hosts文件。（2）查看Linux虚拟机的虚拟网络编辑器，编辑->虚拟网络编辑器->VMnet8。
Hadoop运行模式&完全分布式运行模式
weixin_42042774的博客
03-30 3714
Hadoop运行模式包括：本地模式、伪分布式模式以及完全分布式模式。 Hadoop官方网站：http://hadoop.apache.org/ 本地运行模式（官方wordcount） 1）创建在hadoop-3.1.3文件下面创建一个wcinput文件夹 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$mkdir wcinput 2）在wcinput文件下创建一个word.txt文件 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$cd wcinput 3）
[翻译]Hadoop硬件推荐配置
bigdata
05-27 611
原文：http://www.cloudera.com/blog/2010/03/clouderas-support-team-shares-some-basic-hardware-recommendations/ 标题：Cloudera’s Support Team Shares Some Basic Hardware Recommendations 提高我们的客户开始使用Had...
Hadoop运行模式
lslslslslss的博客
12-09 2309
Hadoop运行模式 （1）Hadoop官方网站：Apache Hadoop （2）Hadoop运行模式包括：本地模式、伪分布式模式以及完全分布式模式。 a.本地模式：单机运行，只是用来演示一下官方案例。生产环境不用。 b.伪分布式模式：也是单机运行，但是具备Hadoop集群的所有功能，一台服务器模拟一个分布式的环境。个别缺钱的公司用来测试，生产环境不用。 c.完全分布式模式：多台服务器组成分布式环境。生产环境使用。 目录 Hadoop运行模式一、本地运行模式（官方WordCount）二、完全
Hadoop运行环境搭建
m0_71369718的博客
10-30 1955
本文主要介绍如何搭建hadoop运行环境，包括创建模板虚拟机、配置NAT模式的网络ip、虚拟机的克隆，以及jdk和hadoop在虚拟机中的安装。
第3章 Hadoop运行模式
cookie的博客
04-21 1117
scp可以实现服务器与服务器之间的数据拷贝。1各个模块分开启动/停止（配置ssh是前提）常用（1）整体启动/停止HDFS（2）整体启动/停止YARN2各个服务组件逐一启动/停止（1）分别启动/停止HDFS组件（2）启动/停止YARN。
Hadoop运行原理总结
菜鸟也学大数据的博客
09-28 2513
Hadoop运行原理 本篇将记录笔者学习hadoop有关的原理总结，将持续更新… 一.HDFS 该部分选自HDFS特性和常用功能 基本特点 高容错性,高吞吐量,适用于海量数据的可靠性存储和数据归档,对硬件性能要求低 HDFS设计目标 硬件失效 将硬件失效看作一种常态,健壮性,高可用.检查错误,快速和自动恢复是核心架构 流式访问 允许通过流的方式访问数据集,批量处理非交互,高吞吐量访问非低延迟 大数据集 支持PB级数据量,具有高带宽,可扩展到集群中 简单一致性模型 一次写入,多次读取,文件创建后无须
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Hadoop运行模式包括：本地模式、伪分布式模式以及完全分布式模式。
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m0_51537642的博客
08-04 1392
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