一 Hadoop历史背景 起源于2003年谷歌的Google File System相关论文,随后Doug Cutting(我们下面就叫他切哥吧)基于GFS的论文实现了分布式文件系统,并把它命名为NDFS(Nutch Distributied File System). 2004年谷歌又发表了一篇学术论文,介绍了自己的MapReduce编程模型,这个编程模型适用于大规模数据集(大于1TB)的并行分析运算.随后,切哥又基于MapReduce在Nutch搜索引擎实现了该功能,这回切哥没改名,估计是想…

Atitit. BigConfirmTips 控件 大数据量提示确认控件的原理and总结O9 1. 主要的涉及的技术 1 2. 主要的流程 1 3. 调用法new confirmO9t(); 1 4. 设置确认在后的回溯事件 c.backHandle="window.opener.confirmSubmitBackeventHandle"; 2 5. 设置详细表格显示模板  c.tmplt="/publish/lookOverdetail_templt.jsp";…

大数据体系概览Spark.Spark核心原理.架构原理.Spark特点 大数据体系概览(Spark的地位) 什么是Spark? Spark整体架构 Spark的特点 Spark核心原理 Spark架构原理 spark内核架构 RDD及其特点 Spark SQL VS Hive Spark Streaming VS Storm spark 任务提交流程 小提示:这里,使用axure(原型制作工具),来画图十分方便,个人认为比viso或者是processon等流程图制作工具简单多了. 点击链接,看取…

目前,Hadoop还只是数据仓库产品的一个补充,和数据仓库一起构建混搭架构为上层应用联合提供服务. Hadoop集群具体来说包含两个集群:HDFS集群和YARN集群,两者逻辑上分离,但物理上常在一起. (1)HDFS集群:负责海量数据的存储,集群中的角色主要有 NameNode / DataNode/SecondaryNameNode. (2)YARN集群:负责海量数据运算时的资源调度,集群中的角色主要有 ResourceManager /NodeManager (3)MapReduce:它其实…

Map Reduce和YARN技术原理 学习目标 熟悉MapReduce和YARN是什么 掌握MapReduce使用的场景及其原理 掌握MapReduce和YARN功能与架构 熟悉YARN的新特性 MapReduce的概述 MapReduce基于Google发布的MapReduce论文设计开发,用于大规模数据集(大于1TB)的并行计算 具有如下特点: 易于编程:程序员仅需描述做什么,具体怎么做交由系统的执行框架处理. 良好的扩展性:可通过添加节点以扩展集群能力. 高容错性:通过计算迁移或数据迁移…

一.HBase简介 1.1.Hadoop生态系统 1.2.非关系型数据库知识面扩展  Cassandra hbase mongodb Couchdb,文件存储数据库 Neo4j非关系型图数据库 1.3.Hbase初始 Hadoop Database,是一个高可靠性.高性能.面向列.可伸缩.实时读写的分布式数据库 利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统,利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据,利用Zookeeper作为其分布式协同服务 主要用来存储非结构化和半结构化…

Kafka Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.支持分区的(partition).多副本的(replica),基于zookeeper协调的分布式消息系统,它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景:比如基于hadoop的批处理系统.低延迟的实时系统.storm/Spark流式处理引擎,web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,用scala语言编写,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目. 1.前言 消息队列的性能好坏,…

很多初学者在刚刚接触大数据的时候会有很多疑惑,比如对MapReduce.Storm.Spark三个计算框架的理解经常会产生混乱. 哪一个适合对大量数据进行处理?哪一个又适合对实时的流数据进行处理?又该如何来区分他们呢? 我对比整理了这3个计算框架的基本知识,大家可以了解一下以便对这个3个计算框架有一个整体的认识. 大数据学习群119599574 MapReduce 分布式离线计算框架 主要适用于大批量的集群任务,由于是批量执行,故时效性偏低. 原生支持 Java 语言开发 MapReduce ,…

写这篇文章的目的是总结自己学习大数据的经验,以为自己走了很多弯路,从迷茫到清晰,真的花费了很多时间,希望这篇文章能帮助到后面学习的人. 一.配置思路 安装linux虚拟机--->创建三台虚拟机--->配置Hadoop环境--->配置zookeeper--->配置HBase--->配置mysql--->配置hive--->配置sqoop 上面的过程只是简要的,中间还有一些小的配置过程,我没有写出,后面详细的配置过程中会提到. 二.详细配置过程 1.安装linux虚拟…

本系列目录 CRL快速开发框架系列教程一(Code First数据表不需再关心) CRL快速开发框架系列教程二(基于Lambda表达式查询) CRL快速开发框架系列教程三(更新数据) CRL快速开发框架系列教程四(删除数据) CRL快速开发框架系列教程五(使用缓存) CRL快速开发框架系列教程六(分布式缓存解决方案) CRL快速开发框架系列教程七(使用事务) CRL快速开发框架系列教程八(使用CRL.Package) CRL快速开发框架系列教程九(导入/导出数据) CRL快速开发框架系列教程十(…