阿里封神谈hadoop学习之路   封神 2016-04-14 16:03:51 浏览3283 评论3 发表于: 阿里云E-MapReduce >> 开源大数据周刊 hadoop 学生 spark 摘要: 在大数据时代,要想个性化实现业务的需求,还是得操纵各类的大数据软件,如:hadoop.hive.spark等.笔者(阿里封神)混迹Hadoop圈子多年,经历了云梯1.ODPS等项目,目前base在E-Mapreduce.在这,笔者尽可能梳理下hadoop的学习之路. 引言 当前,越来越多的同…
(实践机器:blog-bench) 本文用作博文<Hadoop学习之路>实践过程中遇到的问题记录. 本文所学习的博文为博主“扎心了,老铁” 博文记录.参考链接https://www.cnblogs.com/qingyunzong/category/1169344.html 问题一: <Hadoop学习之路(四)Hadoop集群搭建和简单应用>执行start-dfs.sh时,报错3个: 1. 报错现象: 原因:hadoop默认ssh采用的是22端口号,但是我们公司内部机器为了安全已修…
Hadoop学习总结之五:Hadoop的运行痕迹   Hadoop 学习总结之一:HDFS简介 Hadoop学习总结之二:HDFS读写过程解析 Hadoop学习总结之三:Map-Reduce入门 Hadoop学习总结之四:Map-Reduce的过程解析 在使用hadoop的时候,可能遇到各种各样的问题,然而由于hadoop的运行机制比较复杂,因而出现了问题的时候比较难于发现问题. 本文欲通过某种方式跟踪Hadoop的运行痕迹,方便出现问题的时候可以通过这些痕迹来解决问题. 一.环境的搭建 为了能…
Hadoop产生的背景 1. HADOOP最早起源于Nutch.Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎,包括网页抓取.索引.查询等功能,但随着抓取网页数量的增加,遇到了严重的可扩展性问题——如何解决数十亿网页的存储和索引问题. 2. 2003年开始谷歌陆续发表的三篇论文为该问题提供了可行的解决方案. ——分布式文件系统(GFS),可用于处理海量网页的存储 ——分布式计算框架MAPREDUCE,可用于处理海量网页的索引计算问题. ——BigTable 数据库:OLTP 联机事务处理 On…
一.hadoop yarn 简介 Apache YARN (Yet Another Resource Negotiator) 是hadoop 2.0 引入的集群资源管理系统.用户可以将各种服务框架部署在YARN上,由YARN进行统一地管理和资源分配. 二.YARN架构 1. ResourceManager ResourceManager通常在独立的机器上以后台进程的形式运行,它是整个集群资源的主要协调者和管理者.ResourceManager负责给用户提交的所有应用程序分配资源,它根据应用程序优…
1.HDFS前言 HDFS:Hadoop Distributed File System,Hadoop分布式文件系统,主要用来解决海量数据的存储问题. 设计思想 分散均匀存储 dfs.blocksize = 128M 备份冗余存储 dfs.replication = 3 在大数据系统中作用 为各类分布式运算框架(如:MapReduce,spark,hive.....)提供数据存储服务. 重点概念 数据切块.副本存放.元数据 2.HDFS的概念和特性 概念 首先,它是个文件系统.用于存储文件,通过…
本人一直在做NET开发,接触这行有6年了吧.毕业也快四年了(6年是因为大学就开始在一家小公司做门户网站,哈哈哈),之前一直秉承着学要精,就一直一门心思的在做NET(也是懒吧).最近的工作一直都和大数据清洗相关,想着要学学真正的大数据懒,不然都不好意思说自己是做数据清洗的. 目前关于hadoop的学习资料已经非常多了,写出来只当作是自己学习经历的笔记,如果顺便还能帮助下后面的学习者,那当然是再好不过了.所以 目前起的是我(小强)的学习之路. 以下是我现在的学习步骤,所以学到哪写到哪,不是系统学习的…
本文基于Hadoop1.X 概述 分布式文件系统主要用来解决如下几个问题: 读写大文件 加速运算 对于某些体积巨大的文件,比如其大小超过了计算机文件系统所能存放的最大限制或者是其大小甚至超过了计算机整个硬盘的容量的文件,这时需要将文件分割为若干较小的块,然后将这些块按照一定的规则分放在集群中若干台节点计算机里. 分布式文件系统的另一个作用是加速运算,在多台计算机上对每个子文件进行计算最后再汇总结果通常比在一台计算机上处理大量文件的运算要块.这种分而治之的思想倡导:与其追求造价昂贵的高性能计算机,…
Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS.HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上. Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce.HDFS为海量的数据提供了存储,则MapReduce为海量的数据提供了计算. Hadoop原本来自于谷歌一款名为MapReduce的编程模型包.谷歌的MapReduce框架可以把一个应用程序分解为许多并行计算指令,跨大量的计算节点运行非常…
环境win7+vamvare10+centos7 一.新建三台centos7 64位的虚拟机 master node1 node2 二.关闭三台虚拟机的防火墙,在每台虚拟机里面执行: systemctl stop firewalld.service systemctl disable firewalld.service 三.在三台虚拟机里面的/etc/hosts添加三行 192.168.137.100 master 192.168.137.101 node1 192.168.137.102 no…