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hadoop集群模式特点
Hadoop
软件处理框架
答:
Splunk的功能组件主要有Forwarder、SerchHead、Indexer三种,然后支持了查询搜索、仪表盘和报表(效果真不是吹的,很精致呀),另外还支持SaaS服务
模式
。其中,Splunk支持的数据源也是多种类型的,基本上还是可以满足客户的需求。 目前支持hadoop1.x(MRv1)、Hadoop2.x(MRv2)、Hadoop2.x(Yarn)三个版本的
Hadoop集群
的日志数据...
hadoop
本质上起源于()的
集群
系统
答:
关于
hadoop
本质的起源如下:
Hadoop
起源于Apache Nutch项目,始于2002年,是Apache Lucene的子项目之一。2004年,Google在“操作系统设计与实现”会议上公开发表了题为MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters(Mapreduce:简化大规模
集群
上的数据处理)的论文。受到启发的Doug Cutting等人开始尝试...
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
?
答:
5.tasktracker进度报告:tasktracker会每隔5秒(这个心跳是由
集群
大小决定,集群越大时间会越长)发送heartbeat到jobtracker,并且tasktracker运行的所有状态都会在调用中被发送到jobtracker。 6.jobtracker合并各任务报告:产生一个表明所有运行作业机器所含任务状态的全局视图。 前面提到的JobClient就是通过每秒查询JobTracker来接...
Hadoop
与Spark的关系,Spark
集群
必须依赖Hadoop吗?
答:
必须在
hadoop集群
上,它的数据来源是HDFS,本质上是yarn上的一个计算框架,像MR一样。Hadoop是基础,其中的HDFS提供文件存储,Yarn进行资源管理。可以运行MapReduce、Spark、Tez等计算框架。与Hadoop相比,Spark真正的优势在于速度,Spark的大部分操作都是在内存中,而Hadoop的MapReduce系统会在每次操作之后将...
hadoop
三大核心组件
答:
YARN是Hadoop 2.0引入的新一代资源管理器,用于管理
Hadoop集群
中的计算资源。YARN支持多种应用程序框架,包括MapReduce、Spark等,让Hadoop生态系统变得更加灵活和多样化。YARN可以自动对资源进行分配和调度,让各种应用程序都可以在Hadoop集群上高效地运行。这三个核心组件互相配合,构成了Hadoop的基本架构,为...
数据库与
hadoop
与分布式文件系统的区别和联系
答:
的架构。添加更多的资源,对于
Hadoop集群
就是增加更多的机器。一个Hadoop集群的标配是十至 数百台计算机。事实上,如果不是为了开发目的,没有理由在单个服务器上运行Hadoop。2. 用键/值对代替关系表 关系数据库的一个基本原则是让数据按某种
模式
存放在具有关系型数据结构的表中。虽然关 系模型具有大量...
hadoop
三大核心组件
答:
YARN是Hadoop 2.0引入的新一代资源管理器,用于管理
Hadoop集群
中的计算资源。YARN支持多种应用程序框架,包括MapReduce、Spark等,让Hadoop生态系统变得更加灵活和多样化。YARN可以自动对资源进行分配和调度,让各种应用程序都可以在Hadoop集群上高效地运行。这三个核心组件互相配合,构成了Hadoop的基本架构,为...
大数据
集群
?
答:
大数据平台数据抽取工具实现db到hdfs数据导入功能,借助
Hadoop
提供高效的
集群
分布式并行处理能力,可以采用数据库分区、按字段分区、分页方式并行批处理抽取db数据到hdfs文件系统中,能有效解决大数据传统抽取导致的作业负载过大抽取时间过长的问题,为大数据仓库提供传输管道。数据处理服务器为每个作业分配独立的...
hadoop
三大核心组件是什么?
答:
YARN是Hadoop 2.0引入的新一代资源管理器,用于管理
Hadoop集群
中的计算资源。YARN支持多种应用程序框架,包括MapReduce、Spark等,让Hadoop生态系统变得更加灵活和多样化。YARN可以自动对资源进行分配和调度,让各种应用程序都可以在Hadoop集群上高效地运行。这三个核心组件互相配合,构成了Hadoop的基本架构,为...
大数据技术
Hadoop
笔试题
答:
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。 JobTracker和TaskTracker JobTracker 对应于 NameNode...
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