大数据hbase分布式安装及其部署. 首先要启动Hadoop以及zookeeper,可以参考前面发布的文章. 将hbase的包上传至master节点 这里我使用的是1.3.6的版本,具体的根据自己的版本来. ~~~[root@master ~]# ls [root@master ~]# ls hbase-1.3.6-bin.tar.gz 然后解压hbase的包到当前的目录. [root@master ~]# tar -zxvf hbase-1.3.6-bin.tar.gz 查看解压后Hbase目…

[目的]:学习大数据 在此记录搭建大数据的过程. [系统环境] 宿主机操作系统:Win7 64位 虚拟机软件:Vmware workstation 12 虚拟机:Ubuntu 16 64位桌面版 [步骤概要] 一.准备 1.准备安装软件 2.规划好虚拟机数量.机器名称.IP 3.设置虚拟机静态IP 4.建立专用于hadoop的账号 二.设置免密登录 实现这几台测试机之间可以免密码登录 三.安装和配置Java环境 四.安装和配置Hadoop 五.测试和收尾 [搭建过程] 一.准备 1.安装文件准备…

前面也说到过的Yarn是hadoop体系中的资源调度平台.所以在整个hadoop的包里面自然也是有它的.这里我们就简单介绍下,并配置搭建yarn集群. 首先来说Yarn中有两大核心角色Resource Manager和Node Manager. Resource Manager负责接收用户提交的分布式计算程序/任务,并为其划分资源,管理监控各个Node Manager. Node Manager 接收resoResource Manager分配过来的任务,并计算. 通俗一点说就是计算程序会被打成…

本章内容介绍下 Hadoop 自带的分布式文件系统,HDFS 即 Hadoop Distributed Filesystem.HDFS 能够存储超大文件,可以部署在廉价的服务器上,适合一次写入多次读取的场景.但 HDFS 不适合低延迟,存储大量小文件以及修改文件内容的场景.HDFS 应用比较广泛,如:MR任务.Spark任务.Hive 数据仓库以及 Hbase 数据库,它们的底层存储都可以基于 HDFS .本章将介绍 HDFS 集群的架构设计以及相关的重要概念. HDFS的设计以及概念 HDFS…

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…

        HBase 是一个开源的非关系(NoSQL)的可伸缩性分布式数据库.它是面向列的,并适合于存储超大型松散数据.HBase适合于实时,随机对Big数据进行读写操作的业务环境.   本文基本环境: Centos 7   Linux Master 3.10.0-229.el7.x86_64 Hadoop-2.7.1 完全分布式 3台机 Hbase-1.1.2  HBase官网下载 hbase-1.1.2-bin.tar.gz 三台虚拟机主机名: Master  分配2G内存  name…

作业来源于:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3319 1.  用自己的话阐明Hadoop平台上HDFS和MapReduce的功能.工作原理和工作过程. (1)HDFS的功能:元数据.检查点.DataNode功能 HDFS的工作原理: 数据存取 - HDFS架构: Master / Slave(主从结构) - 节点可以理解为物理机器 主节点,只有一个: Namenode 从节点,有很多个: Datanodes 1)  …

作业要求来自于https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3292 利用Shell命令与HDFS进行交互 以”./bin/dfs dfs”开头的Shell命令方式 1.目录操作 在HDFS中为hadoop用户创建一个用户目录(hadoop用户) 在用户目录下创建一个input目录 在HDFS的根目录下创建一个名称为input的目录 删除HDFS根目录中的“input”目录 2.文件操作 使用vim编辑器,在本地Linux文件系统…

摘要:Yarn的出现伴随着Hadoop的发展,使Hadoop从一个单一的大数据计算引擎,成为大数据的代名词. 本文分享自华为云社区<Yarn为何能坐实资源调度框架之王?>,作者: JavaEdge. Hadoop主要组成: 分布式文件系统HDFS 分布式计算框架MapReduce 分布式集群资源调度框架Yarn Yarn的出现伴随着Hadoop的发展,使Hadoop从一个单一的大数据计算引擎,成为一个集存储.计算.资源管理为一体的完整大数据平台,进而发展出自己的生态体系,成为大数据的代名词.…

Kylin 麒麟官网:http://kylin.apache.org/cn/download/ 关键字:olap.Kylin Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎,提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,最初由eBay 开发并贡献至开源社区.它能在亚秒内查询巨大的Hive表. Kylin OLAP引擎基础框架,包括元数据(Metadata)引擎,查询引擎,Job引擎及存储引擎等,同时包括REST服务器以响应客户端请求: 支持额外功能和特性的…

原博文出自于: http://www.cnblogs.com/xdp-gacl/p/4230220.html 感谢! 一.大数据的基本概念 1.1.什么是大数据 大数据指的就是要处理的数据是TB级别以上的数据.大数据是以TB级别起步的.在计算机当中,存放到硬盘上面的文件都会占用一定的存储空间,例如: 文件占用的存储空间代表的就是该文件的大小,在计算机当中,文件的大小可以采用以下单位来表示,各个单位之间的转换关系如下: 平时我们在我们自己的电脑上面常见的就是Byte.KB.MB.GB这几种,那么究…

一.大数据的基本概念 1.1什么是大数据 互联网企业是最早收集大数据的行业,最典型的代表就是Google和百度,这两个公司是做搜索引擎的,数量都非常庞大,每天都要去把互联网上的各种各样的网页信息抓取下来存储到本地,然后进行分析,处理,当用户想通过搜索引擎搜索一些他们关心的信息时,Google和百度就从海量的数据当中提取出相对于对用户而言是有用的信息,然后将提取到的结果反馈给用户,据说Google存储的数据量已经到达了上百个PB,这个数据量是非常惊人的.类似于Fackbook这样的SNS(社交网站…

一.大数据的基本概念 1.1.什么是大数据 大数据指的就是要处理的数据是TB级别以上的数据.大数据是以TB级别起步的.在计算机当中,存放到硬盘上面的文件都会占用一定的存储空间,例如: 文件占用的存储空间代表的就是该文件的大小,在计算机当中,文件的大小可以采用以下单位来表示,各个单位之间的转换关系如下: 平时我们在我们自己的电脑上面常见的就是Byte.KB.MB.GB这几种,那么究竟什么是大数据呢,大数据的起步是以TB级别开始的,1TB=1024GB,而我们处理的数据可能会到达PB级别,1PB=1…

一.大数据的基本概念 1.1.什么是大数据 大数据指的就是要处理的数据是TB级别以上的数据.大数据是以TB级别起步的.在计算机当中,存放到硬盘上面的文件都会占用一定的存储空间,例如: 文件占用的存储空间代表的就是该文件的大小,在计算机当中,文件的大小可以采用以下单位来表示,各个单位之间的转换关系如下: 平时我们在我们自己的电脑上面常见的就是Byte.KB.MB.GB这几种,那么究竟什么是大数据呢,大数据的起步是以TB级别开始的,1TB=1024GB,而我们处理的数据可能会到达PB级别,1PB=1…

随着互联网.移动互联网和物联网的发展,我们已经切实地迎来了一个大数据 的时代.大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取.管理和处理的数据集合,对大数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求.目前对大数据的分析工具,首选的是Hadoop/Yarn平台,但目前对大数据的实时分析工具,业界公认最佳为Spark.Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架,Spark目前是Apache软件基金会旗下,顶级的开源项目,Spark提出的DAG作为MapReduce的替代方案,兼容HDFS.H…

Hadoop简介 官方网站:  http://hadoop.apache.org/ 中文网站:  http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/ Hadoop设计来源 根据Google的三大论文 GFS(Google File System): Google的分布式文件系统       http://www.cnblogs.com/999-/p/7120490.html MapReduce: Google的MapReduce开源分布式并行计算框架 http://…

* 面试答案为LZ所写,如需转载请注明出处,谢谢. * 这里不涉及HiveSQL和HBase操作的笔试题,这些东西另有总结. 1.MR意义. MR是一个用于处理大数据的分布式离线计算框架,它采用”分而治之“的思想. 在分布式计算中,将分布式存储.分布式计算.负载均衡等复杂问题高度抽象成map和reduce两个过程. MR存在的意义在于它使得计算更廉价,大规模数据计算不再需要高级商用机器. 其次是这个软件的现成实现可以把程序员的精力集中在业务开发上,节省开发时间. 2.简述MR过程. MapRed…

什么是大数据?进入本世纪以来,尤其是2010年之后,随着互联网特别是移动互联网的发展,数据的增长呈爆炸趋势,已经很难估计全世界的电子设备中存储的数据到底有多少,描述数据系统的数据量的计量单位从MB(1MB大约等于一百万字节).GB(1024MB).TB(1024GB),一直向上攀升,目前,PB(等于1024TB)级的数据系统已经很常见,随着移动个人数据.社交网站.科学计算.证券交易.网站日志.传感器网络数据量的不断加大,国内拥有的总数据量早已超出 ZB(1ZB=1024EB,1EB=1024PB…

大数据的时代已经来了,信息的爆炸式增长使得越来越多的行业面临这大量数据需要存储和分析的挑战.Hadoop作为一个开源的分布式并行处理平台,以其高拓展.高效率.高可靠等优点越来越受到欢迎.这同时也带动了hadoop商业版的发行.这里就通过大快DKhadoop为大家详细介绍一下hadoop大数据平台架构内容. 目前国内的商业发行版hadoop除了大快DKhadoop以外还有像华为云等.虽然发行方不同,但在平台架构上相似,这里就以我比较熟悉的dkhadoop来介绍. 1.大快Dkhadoop,可以说是…

如果说大数据中分布式收集日志用的是什么,你完全可以回答Flume!(面试小心问到哦) 首先说一个复制本服务器文件到目标服务器上,需要目标服务器的ip和密码: 命令: scp  filename   ip:目标路径 一 概述 Flume是Cloudera提供的一个高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集.聚合和传输的系统,Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据:同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(可定制)的能力. Flume提供对数据进行简单处理,并写…

“决胜云计算大数据时代” Spark亚太研究院100期公益大讲堂 [第10期互动问答分享] Q1:Spark on Yarn的运行方式是什么? Spark on Yarn的运行方式有两种:Client和Cluster模 Client模式如下所示: Cluster模式如下所示: Q2:Yarn的框架内部是如何实现的? 公开课: 上海:9月26-28日,<决胜大数据时代:Hadoop.Yarn.Spark企业级最佳实践> 北京: 10月26-28日, <决胜大数据时代:Hadoop.Yarn…

JAVA开发搞了一年多大数据的总结 ​ 2021年7月份加入了当前项目组,以一个原汁原味的Java开发工程师的身份进来的,来了没多久,项目组唯一一名大数据开发工程师要离职了,一时间一大堆的数据需求急需人来接手,此刻又招不来新的数据开发.没辙,我和同组的另一位Java开发同事算是临危受命,接下了大数据方面的工作,开启了Java工程师从0到1搞大数据的漫长旅途,开始的磕磕碰碰叫苦不堪到如今的还算得心应手,已经整整16个月了,16个月期间双向支持着数据分析和后端开发的工作,两者时而穿插时而并行处理,大…

Hadoop的前景 随着云计算.大数据迅速发展,亟需用hadoop解决大数据量高并发访问的瓶颈.谷歌.淘宝.百度.京东等底层都应用hadoop.越来越多的企 业急需引入hadoop技术人才.由于掌握Hadoop技术的开发人员并不多,直接导致了这几年hadoop技术的薪水远高于JavaEE及 Android程序员. Hadoop入门薪资已经达到了8K以上,工作1年可达到1.2W以上,具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到30万—50万. 一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司,所以学…

相关文章链接 CentOS6安装各种大数据软件 第一章:各个软件版本介绍 CentOS6安装各种大数据软件 第二章:Linux各个软件启动命令 CentOS6安装各种大数据软件 第三章:Linux基础软件的安装 CentOS6安装各种大数据软件 第四章:Hadoop分布式集群配置 CentOS6安装各种大数据软件 第五章:Kafka集群的配置 CentOS6安装各种大数据软件 第六章:HBase分布式集群的配置 CentOS6安装各种大数据软件 第七章:Flume安装与配置 CentOS6安装各…

YARN产生背景 YARN是Hadoop2.x才有的,所以在介绍YARN之前,我们先看一下MapReduce1.x时所存在的问题: 单点故障 节点压力大 不易扩展 MapReduce1.x时的架构如下: 可以看到,1.x时也是Master/Slave这种主从结构,在集群上的表现就是一个JobTracker带多个TaskTracker. JobTracker:负责资源管理和作业调度TaskTracker:定期向JobTracker汇报本节点的健康状况.资源使用情况以及作业执行情况.还可以接收来自J…

Hadoop简介和安装及伪分布式 大数据概念 大数据概论 大数据(Big Data): 指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉,管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力,洞察发现力和流程优化能力的海量,高增长率和多样化的信息资产. 主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题. 按顺序给出数据存储单位:bit,Byte,KB,MB,GB,TB,PB,EB,ZB,YB,BB,NB,DB. 1Byte =8bit 1KB=1024Byte 1MB=1024KB 1GB=10…

前言 上一篇我们讲解了Hadoop单节点的安装,并且已经通过VMware安装了一台CentOS 6.8的Linux系统,咱们本篇的目标就是要配置一个真正的完全分布式的Hadoop集群,闲言少叙,进入本篇的正题. 技术准备 VMware虚拟机.CentOS 6.8 64 bit 安装流程 我们先来回顾上一篇我们完成的单节点的Hadoop环境配置,已经配置了一个CentOS 6.8 并且完成了java运行环境的搭建,Hosts文件的配置.计算机名等诸多细节. 其实完成这一步之后我们就已经完成了Had…

hadoop的基本概念: Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构. 用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力进行高速运算和存储. 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:而且它提供高吞吐量(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large dat…

因篇幅过长,故分为两节,上节主要说明hadoop运行环境和必须的基础软件,包括VMware虚拟机软件的说明安装.Xmanager5管理软件以及CentOS操作系统的安装和基本网络配置.具体请参看: [HADOOP]| 环境搭建:从零开始搭建hadoop大数据平台(单机/伪分布式)-上 6. Linux节点配置 设置主机名:根据规划修改主机名,执行hostnamectl set-hostname hdoop1,修改主机名并写入配置文件,使用hostname查看当前生效的主机名. 关闭防火墙:使用s…

一.hadoop解决了什么问题 hdfs 解决了海量数据的分布式存储,高可靠,易扩展,高吞吐量mapreduce 解决了海量数据的分析处理,通用性强,易开发,健壮性 yarn 解决了资源管理调度 二.hadoop生态系统 分层次讲解----> 最底层平台 hdfs yarn mapreduce spark---- > 应用层 hbase hive pig sparkSQL nutch ----> 工具类 zookeeper flume 三.版本 Apache:  官方版本 Clouder…