hadoop yarm你知道吗？
Hadoop YARN是Hadoop 2.x版本中的资源管理器，负责集群资源管理和作业调度。它由ResourceManager、NodeManager和ApplicationMaster组成，分别负责全局资源调度、节点资源管理和应用程序执行监控。YARN支持多种调度策略，具备高可用性和容错性，并能运行MapReduce、Spark等多种计算框架。配置文件`yarn-site.xml`用于设置YARN的各项参数，如ResourceManager地址、资源上限和调度器类型等。
如何8步完成hadoop单机安装
本文介绍了在Ubuntu 20.04上安装和配置Hadoop 3.3.6的详细步骤。首先更新系统并安装Java环境，接着下载、解压Hadoop并配置环境变量。然后编辑核心配置文件`core-site.xml`和`hdfs-site.xml`，格式化HDFS文件系统，并启动Hadoop服务。最后通过`jps`命令和浏览器访问Web界面验证安装是否成功。Hadoop是一个开源框架，用于分布式存储和处理大规模数据集，其核心组件包括HDFS、MapReduce和YARN。
了解Hive 工作原理：Hive 是如何工作的？
Apache Hive 是一个建立在 Hadoop 之上的分布式数据仓库系统，提供类 SQL 查询语言 HiveQL，便于用户进行大规模数据分析。Hive Metastore（HMS）是其关键组件，用于存储表和分区的元数据。Hive 将 SQL 查询转换为 MapReduce 任务执行，适合处理 PB 级数据，但查询效率较低，不适合实时分析。优点包括易于使用、可扩展性强；缺点则在于表达能力有限和不支持实时查询。
云上真有无穷算力吗？
本文探讨了云计算环境下“算力无限”的误区，指出即使云上硬件资源看似无限，但由于网络延迟、算法模型限制及成本等因素，实际运算效率未必能线性扩展。文章强调了提高单机运算效率的重要性，推荐使用SPL等工具优化算法，以实现更高性能。
1GB内存挑战：高效处理40亿QQ号的策略
在面对如何处理40亿个QQ号仅用1GB内存的难题时，我们需要采用一些高效的数据结构和算法来优化内存使用。这个问题涉及到数据存储、查询和处理等多个方面，本文将分享一些实用的技术策略，帮助你在有限的内存资源下处理大规模数据集。
【赵渝强老师】基于ZooKeeper实现Hadoop HA
本文介绍了如何在4个节点（bigdata112、bigdata113、bigdata114和bigdata115）上部署HDFS高可用（HA）架构，并同时部署Yarn的HA。详细步骤包括环境变量设置、配置文件修改、ZooKeeper集群启动、JournalNode启动、HDFS格式化、ZooKeeper格式化以及启动Hadoop集群等。最后通过jps命令检查各节点上的后台进程，确保部署成功。
【赵渝强老师】基于RBF的HDFS联邦架构
最新版Hadoop实现了基于Router的联盟架构，增强了集群管理能力。Router将挂载表从客户端中分离，解决了ViewFS的问题。RBF架构包括Router和State Store两个模块，其中Router作为代理服务，负责解析ViewFS并转发请求至正确子集群，State Store则维护子集群的状态和挂载表信息。