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NameNode介绍：
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HDFS包含：
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防火墙状态查看
centos 6
service iptables status
临时关闭
service iptables stop
开机启动移除
chkconfig iptables off
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Hadoop3中的三大组件的基本理论和实际操作
Hadoop3的使用，掌握企业实际开发流程
实际案例
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快入入门知识点
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<property>
<name>yarn.log-aggregation-enable</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>yarn.log.server.url</name>
<value>http://Hadoop:19888/jobhistory/logs/</value>
</property>
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hadoop三大部分：
分布式存储
分布式计算
集群资源管理
Spark、Flink都会使用资源管理
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使用第三个HDP
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常见框架。
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先把计算和调度管理解耦。
HDFS的主节点可以支持两个以上。
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分别是：分布式存储系统，分布式计算框架，集群管理和调度（给程序分配资源）。
Yarm的数据来源和去向都是HDFS.
在Yarm上运行很多的计算框架，例如mapreduce.
HDFS架构分析：
分布式存储：由HDFS决定数据存储在哪个从节点上。
支持主从架构：
Map Reduce架构：
map体现在代码中就是一个类。
reduce就是一个聚合统计程序。
Yarm架构：
总结：数据存储和资源调度都是分布式的主从结构。
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分布式存储，单机的存储能力有限，运用到多台机器的存储能力。
如何设备一个分布式存储系统。
弊端：如何同时有很多请求同时过来，文件系统的请求会阻塞。
主从架构，你想要操作的数据到底在哪个从节点上，然后客户端直接操作从节点。
主要流程：
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大数据在linux上运行和操作，安装部署、排查、基本的命令。
linux里面的一门shell脚本，如何开发 调试 执行脚本就行了。
javaSE内容，大多数都是java开发，不需要javaweb内容，使用IDEA工具。
数据存储在mysql数据库中。
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核心是数据清洗和计算的逻辑。前端用bi实现
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