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這就像 rids 可以有多，種組合 難道 hdfs 不能選冗余方案？
好像寫不太科技,為什么讓節點間通信 而不是中央同時寫 可加快速度 假如 nodew 掛掉民怎么辦
思路清晰,淺顯易通,老師講得很好,終于知道這幾個是什么了,感謝
非常清晰，作為入門課，完全可以打10分。謝謝老師
謝謝老師，繼續努力
對于小文件問題，Hadoop本身也提供了幾個解決方案，分別為：Hadoop Archive，Sequence file和CombineFileInputFormat
影響MapReduce的主要因素有以下幾個：
硬件（或者資源）因素，如CPU時鐘、磁盤I/O、網絡帶寬和內存大小。
底層存儲系統。
輸入數據、分揀（shuffle）數據以及輸出數據的大小，這與作業的運行時間緊密相關。
作業算法（或者程序），如map、reduce、partition、combine和compress。有些算法很難在MapReduce中概念化，或者在MapReduce中效率可能會降低。
看來得自學python的知識了
python沒有接觸過
問題 namenode掛掉怎么辦？
重啟namenode1。集群短暫正常之后兩個namenode都掛掉，日志顯示內存溢出。進一步重啟整個集群，短暫正常后namenode再次掛掉。
此時，修改hadoop_heapsize參數為4G，并調小隊列3所允許的最大隊列數為4，重新修改hadoop_heapsize參數，重啟集群正常
感謝老師分享！！！

Apache Spark 是一款開源的、基于內存的、專為大規模數據處理而設計的分布式計算框架，可作為 MapReduce 的替代方案，同時也很好地兼容其他大數據組件。

Spark 僅僅是一個分布式計算框架，專注于數據的計算，類似 MapReduce、Storm、Flink。Spark 不包含存儲、調度等功能，而數據的存儲在生產環境中往往還是由 Hadoop HDFS 承擔，調度也是采用“Spark on YARN”的方式。

Spark 抽象出一個非常重要的概念：RDD（Resilient Distributed Datasets，彈性分布式數據集）
老師有篇手記講了這個的：
我們為什么需要HBase？：http://www.xianlaiwan.cn/article/26090
HBase（Hadoop Database）是一個分布式 NoSQL 列存儲數據庫。HBase 利用 HDFS 作為其文件存儲系統，利用 Hadoop MapReduce 處理海量數據，還可以利用 Zookeeper 作為協同服務。HBase 源自 Google 在 2006 年發表的 BigTable 論文，它整體的架構與 BigTable 很類似。
Hadoop 生態圈囊括了大數據處理的方方面面，其中的大多數組件都是開源免費的。組件都有自己的適用場景，如：HBase 做查詢，Hive 做 SQL 離線批處理，Flume 做日志收集，Sqoop 做數據交換等。
學習目標：學習Hadoop生態圈的組成、核心組件，以及每個組件的應用場景，它們的優缺點和特性
建議學習路線：Hadoop 體系架構與環境搭建 -> HDFS -> YARN -> MapReduce -> Hive -> HBase -> Sqoop -> Pig -> Flume -> HUE -> ZooKeeper（HA） -> Storm ----> Spark
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課程須知
有Linux命令使用基礎，有Python編程基礎
老師告訴你能學到什么？
大數據到底是個啥，大數據方向到底怎么樣 Hadoop基礎原理與兩個核心 Hadoop的基礎應用 Hadoop生態圈簡介 Hadoop生態圈常用開源項目介紹

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