一张图测试你的Hadoop能力-Hadoop能力测试图谱 1.引言 看到一张图,关于Hadoop技术框架的图,基本上涉及到Hadoop当前应用的主要领域,感觉可以作为测试Hadoop开发人员当前能力和水平的比较好的一个工具,特此分享给大家.如果你能够明白说出每一个技术框架的功能.应用场景和设计架构,那么恭喜你,已经正式步入Hadoop应用开发的世界了. 2.Hadoop菜鸟入门测试 3.评分标准 第一档 菜鸟初级(门外汉) 1-7  不及格 第二档 菜鸟8+X段,每答对一个,加一段 8-10 及…

1.引言 看到一张图,关于Hadoop技术框架的图,基本上涉及到Hadoop当前应用的主要领域,感觉可以作为测试Hadoop开发人员当前能力和水平的比较好的一个工具,特此分享给大家.如果你能够明白说出每一个技术框架的功能.应用场景和设计架构,那么恭喜你,已经正式步入Hadoop应用开发的世界了. 2.Hadoop菜鸟入门测试 3.评分标准 第一档 菜鸟初级(门外汉) 1-7  不及格 第二档 菜鸟8+X段,每答对一个,加一段 8-10 及格 第三档 见习Hadoop工程师 11-13 第四档 H…

---恢复内容开始--- 本篇博客用来记录在单个Tilera服务器上安装hadoop并且测试的经历,参阅了大多数博客. 1.Tilera服务器介绍 本Tilera服务器配备9核CPU,共挂在6块硬盘,每块1TB. 2.服务器安装hadoop的步骤 本环境的硬件环境是这样搭建的,Inter服务器通过USB以及串口和Tilera相连.Inter服务器上有MDE的安装包,Tilera服务器此时是裸机. 所以本篇文章是一个从零开始的流程. 2.1.制作bootrom从USB启动 tile-mkboot…

当下Hadoop已经成长为一个庞大的体系,貌似只要和海量数据相关的,没有哪个领域缺少Hadoop的身影,下面是一个Hadoop生态系统的图谱,详细的列举了在Hadoop这个生态系统中出现的各种数据工具.这一切,都起源自Web数据爆炸时代的来临 数据抓取系统-Nutch 海量数据怎么存,当然是用分布式文件系统-HDFS 数据怎么用呢,分析,处理MapReduce框架,让你编写代码来实现对大数据的分析工作 非结构化数据(日志)收集处理-fuse,WebDav,Chukwa,flume,scribe…

hadoop wordcout测试 安装好hadoop 环境后,启动HDFS等服务:输密码 1004 start-all.sh 查看启动情况 1006 jps 1007 cd ~ 切换到用户默认目录 创建数据文件data.txt,输送值 hello beijing hello China  1028 vi data.txt 切到hadoop-2.4.1 1032 cd /usr/local/bin/hadoop-2.4.1/ 在hdfs文件系统中新建data文件夹,用来放输入及输出的文件: hd…

本文由  网易云发布. 作者:唐雕龙 本篇文章仅限内部分享,如需转载,请联系网易获取授权. 面向新手的hadoop+hive学习环境搭建,加对我走过的坑总结,避免大家踩坑. 对于hive相关docker,并没有官方的docker,第三方维护经过测试各种不靠谱,所以才想到自己搭建一套,然后后期在整理成docker上传~~~ 基础环境: 1. 公司云主机debain8.8 (不像docker,所以对系统内核无要求) 1. 前置安装: 1.1 jdk8(hive要求jdk7以上,千万不要jdk9!!!…

日语能力测试N1.N2级听力必备核心词汇—头发篇 要想在短时间内迅速提高日语听力能力的水平,除了每天练习(用2倍的速度)真题之外,掌握听力的核心词汇也是一个必要的好方法. 髪(かみ)--头发髪型(かみがた)--发型ヘアスタイル--发型整髪(せいはつ)--理发.整理发型散髪(さんぱつ)--理发 おさげ --发辫ブローする --吹风禿(はげ)--秃禿頭(とくとう)--秃头,光头坊主頭(ぼうずあたま)--秃头,光头 禿げ上がる(はげあがる)--秃顶 ［例:額が禿げ上がっている 额头没头发］髪は後退して…

2020年2月17日早上8点,CCF发布了关于举办NOI Online能力测试的通知. 为给选手提供一个锻炼的机会,CCF拟举办一场NOI Online能力测试.测试分为入门组和提高组,每组限额报名3万人,人数报满关闭系统,每组成功报名选手在同一时间参加线上测试. 作为一名退役选手,我也决定凑凑热闹,于是报了名,等待着3月7日的到来. TO BE CONTINUED...…

实验简单来讲就是 1. put 一个600M文件,分散3个replica x 9个block 共18个blocks到4个datanode 2. 我关掉了两个datanode,使得大部分的block只在一个datanode上存在,但因为9个很分散,所以文件能正确取回(靠的是checksum来计算文件值) 3. hadoop namenode很迅速的复制了仅有一个replica的block使之成为 3 replica(2) but only found 2 4. 我再关掉一个datanode,结果发…

实验简单来讲就是 1. put 一个600M文件,分散3个replica x 9个block 共18个blocks到4个datanode 2. 我关掉了两个datanode,使得大部分的block只在一个datanode上存在,但因为9个很分散,所以文件能正确取回(靠的是checksum来计算文件值) 3. hadoop namenode很迅速的复制了仅有一个replica的block使之成为 3 replica(2) but only found 2 4. 我再关掉一个datanode,结果发…