Hadoop分为两部分 Hadoop MapReduce和Hadoop分布式文件系统 1分布式系统由Master Node 和多台 slave Node组成. 1.1MasterNode Master节点对slave node进行管理,充当管理包含目录和文件信息的元数据,MasterNode 负责对元数据存储做判断,分配给哪一个slave节点. 1.2.Slave Node 作为存储用户信息,还可以将文件复制到多个节点 2MapReduce 采用master-slave结构.Master作为全局…

转载自http://www.shareditor.com/blogshow?blogId=96 机器学习.数据挖掘等各种大数据处理都离不开各种开源分布式系统,hadoop用于分布式存储和map-reduce计算,spark用于分布式机器学习,hive是分布式数据库,hbase是分布式kv系统,看似互不相关的他们却都是基于相同的hdfs存储和yarn资源管理,本文通过全套部署方法来让大家深入系统内部以充分理解分布式系统架构和他们之间的关系  请尊重原创,转载请注明来源网站www.sharedito…

http://wenku.baidu.com/link?url=R-QoZXhc918qoO0BX6eXI9_uPU75whF62vFFUBIR-7c5XAYUVxDRX5Rs6QZR9hrBnUdMdVHNSHdjYtv7i28lCSng1iuWO620ML_wqJZYFge Hadoop源代码分析(一) 关键字: 分布式云计算 Google的核心竞争技术是它的计算平台.Google的大牛们用了下面5篇文章,介绍了它们的计算设施. GoogleCluster:http://research.g…

配上官方介绍 What Is Apache Hadoop?    The Apache™ Hadoop® project develops open-source software for reliable, scalable, **distributed**(分布式) computing.    The Apache Hadoop software library is a framework that allows for the **distributed**(分布式) processin…

学习参考这篇文章: http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=96 机器学习.数据挖掘等各种大数据处理都离不开各种开源分布式系统, hadoop用于分布式存储和map-reduce计算, spark用于分布式机器学习, hive是分布式数据库, hbase是分布式kv系统, 看似互不相关的他们却都是基于相同的hdfs存储和yarn资源管理, 本文通过全套部署方法来让大家深入系统内部以充分理解分布式系统架构和他们之间的关系. 下载了 Hadoop had…

hadoop 源代码分析(一) Google 的核心竞争技术是它的计算平台.HadoopGoogle的大牛们用了下面5篇文章,介绍了它们的计算设施. GoogleCluster:http://research.google.com/archive/googlecluster.html Chubby:http://labs.google.com/papers/chubby.html GFS:http://labs.google.com/papers/gfs.html BigTable:http:/…

Hadoop源代码分析(一) 关键字: 分布式云计算 Google的核心竞争技术是它的计算平台.Google的大牛们用了下面5篇文章,介绍了它们的计算设施. GoogleCluster:http://research.google.com/archive/googlecluster.html Chubby:http://labs.google.com/papers/chubby.html GFS:http://labs.google.com/papers/gfs.html BigTable:ht…

每年,市场上都会出现种种不同的数据管理规模.类型与速度表现的分布式系统.在这些系统中,Spark和hadoop是获得最大关注的两个.然而该怎么判断哪一款适合你? 如果想批处理流量数据,并将其导入HDFS或使用Spark Streaming是否合理?如果想要进行机器学习和预测建模,Mahout或MLLib会更好地满足您的需求吗?   为了增加混淆,Spark和Hadoop经常与位于HDFS,Hadoop文件系统中的Spark处理数据一起工作.但是,它们都是独立个体,每一个体都有自己的优点和缺点以及…

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…

在网络环境方面,作为分布式系统,Hadoop基于TCP/IP进行节点间的通信和传输. 在数据传输方面,广泛应用HTTP实现. 在监控.通知方面,Hadoop等分布式大数据软件则广泛使用异步消息队列等机制. 1. hadoop的概念及其发展历程 Hadoop是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架,用java语言实现开源软件框架,实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算. Hadoop框架中最核心设计:HDFS和MapReduce,HDFS实现存储,MapReduce实现原理分析…

1.事前了解 1.1 Hadoop 百度百科:https://baike.baidu.com/item/Hadoop/3526507?fr=aladdin 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),其中一个组件是HDFS. Hadoop的框架最核心的设计: HDFS和MapRe…

@ 目录 Hadoop RPC 框架解析 1.Hadoop RPC框架概述 1.1 RPC框架特点 1.2 Hadoop RPC框架 2.Java基础知识回顾 2.1 Java反射机制与动态代理 2.1.1 代理关键类&接口信息 2.1.2 动态代理创建对象的过程 2.2 Java网络编程 2.3 Java NIO 2.3.1 简介 2.3.2 常用类 3.Hadoop RPC基本框架分析 3.1 RPC基本概念 3.1.1 RPC组成部分 3.1.2 RPC工作流程 3.2 Hadoop RP…

由于从各光伏电站采集的数据量较大,必须解决海量数据的查询.分析的问题.目前主要考虑两种方式:1.  Hadoop大数据技术:2.  Oracle(数据仓库)+BI:    本文仅介绍hadoop的技术要应用特征. Hadoop 基本介绍 hadoop是一个平台,是一个适合大数据的分布式存储和计算的平台.什么是分布式存储?这就是后边我们要讲的hadoop核心之一HDFS(Hadoop Distributed File System):什么是分布式计算?这是我们后边要讲的hadoop另外一个重要的核…

一.部分概念 1. 分布式:一个项目分为多个模块共同完成一个或多个任务,可部署在一个或多个机器 2. 集群:多个机器运行同一个项目或服务 3. 集群上可能运行着零个或多个分布式系统(比如Hadoop,Zookeeper...) 分布式系统可能运行或不运行在集群上 二.简单搭建Hadoop分布式集群(分布式指的是Hadoop,集群指在多台节点运行一个Hadoop系统) 1. 做好规划: 1> 需要哪些服务要先想好,因为配置文件后会分发到其他节点,避免重复修改配置  比如:我将要运行的服务有hdfs…

1. 测试MapReduce Job 1.1 上传文件到hdfs文件系统 $ jps Jps SecondaryNameNode JobHistoryServer NameNode ResourceManager $ jps > infile $ hadoop fs -mkdir /inputdir $ hadoop fs -put infile /inputdir $ hadoop fs -ls /inputdir Found items -rw-r--r-- hduser supergrou…

不多说,直接上干货! 说在前面的话 此笔,对于仅对于Hadoop和Spark初中学者.高手请忽略! 1 Java基础: 视频方面:          推荐<毕向东JAVA基础视频教程>.学习hadoop不需要过度的深入,java学习到javase,在Java虚拟机的内存管理.以及多线程.线程池.设计模式.并行化多多理解实践即可.     书籍方面: 推荐李兴华的<java开发实战经典> 2 Linux基础:     视频方面: (1)马哥的高薪Linux视频课程-Linux入门.…

面试回来之后把其中比较重要的问题记了下来写了个总结: (答案在后面) 1.简答说一下hadoop的map-reduce编程模型 2.hadoop的TextInputFormat作用是什么,如何自定义实现 3.hadoop和spark的都是并行计算,那么他们有什么相同和区别 4.为什么要用flume导入hdfs,hdfs的构架是怎样的 5.map-reduce程序运行的时候会有什么比较常见的问题 6.简单说一下hadoop和spark的shuffle过程 以下是自己的理解,如果有不对的地方希望各位…

1.概述 Hadoop已被公认为大数据分析领域无可争辩的王者,它专注与批处理.这种模型对许多情形(比如:为网页建立索引)已经足够,但还存在其他一些使用模型,它们需要来自高度动态的来源的实时信息.为了解决这个问题,就得借助Twitter推出得Storm.Storm不处理静态数据,但它处理预计会连续的流数据.考虑到Twitter用户每天生成1.4亿条推文,那么就很容易看到此技术的巨大用途. 但Storm不只是一个传统的大数据分析系统:它是复杂事件处理(CEP)系统的一个示例.CEP系统通常分类为计算…

说在前面的话 此笔,对于仅对于Hadoop和Spark初中学者.高手请忽略! 1 Java基础: 视频方面:          推荐<毕向东JAVA基础视频教程>.学习hadoop不需要过度的深入,java学习到javase,在Java虚拟机的内存管理.以及多线程.线程池.设计模式.并行化多多理解实践即可.     书籍方面: 推荐李兴华的<java开发实战经典> 2 Linux基础:     视频方面: (1)马哥的高薪Linux视频课程-Linux入门. (2)兄弟连的新版Li…

Hadoop Commands Guide Overview Shell Options Generic Options User Commands archive checknative classpath credential distch distcp dtutil fs gridmix jar jnipath kerbname key kms trace version CLASSNAME envvars Administration Commands daemonlog Files e…

不多说,直接上干货! HDFS升级和回滚机制 作为一个大型的分布式系统,Hadoop内部实现了一套升级机制,当在一个集群上升级Hadoop时,像其他的软件升级一样,可能会有新的bug或一些会影响现有应用的非兼容性变更出现.在任何有实际意义的HDFS系统中,丢失数据是不允许的,更不用说重新搭建启动HDFS了.当然,升级可能成功,也可能失败.如果失败了,那就用rollback进行回滚;如果过了一段时间,系统运行正常,那就可以通过finalize正式提交这次升级. 相关升级和回滚命令如下: bin/h…

先来扯淡,几天是14年12月31日了,茫茫然,2014就剩最后一天了.这两天国大都放假,我给自己安排了四篇博客欠账,这就是其中的第一篇,简单介绍一些分布式系统的一些概念和设计思想吧.后面三篇分别是Network File System(NFS).Andrew File System(AFS)以及The design of naming schemes.废话不多说了,开始吧. 1. 本文讲什么 前面也提到了,本文会简单介绍一下分布式系统的一些概念和设计思想. 2. 分布式系统是什么 分布式系统,听…

按照这个路线图来学习即可.    1.M. Tim Jones的三篇文章:    用Hadoop进行分布式数据处理第1部分(入门):http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-hadoop-1/index.html    用hadoop进行分布式数据处理第2部分(进阶):http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-hadoop-2/index.html    用Hadoop进行分布式数据处理第3部分(应用…

随着两会中间央视新闻天天说大数据,很多人纷纷开始关注大数据和Hadoop以及数据挖掘和数据可视化了,我现在创业,遇到很多传统数据行业往Hadoop上面去转型的公司和个人,提了很多问题,大多数问题还都是差不多的.所以我想整理一些,也可能是很多人都关注的问题. 关于Hadoop版本的选择? 目前为止,作为半只脚迈进Hadoop大门的人,我建议大家还是选择Hadoop 1.x用.可能很多人会说,Hadoop都出到2.4,为啥还用1.x呢,说这话一听就没玩过hadoop. 理由一: Hadoop 1.x…

1.简答说一下hadoop的map-reduce编程模型 首先map task会从本地文件系统读取数据,转换成key-value形式的键值对集合 使用的是hadoop内置的数据类型,比如longwritable.text等 将键值对集合输入mapper进行业务处理过程,将其转换成需要的key-value在输出 之后会进行一个partition分区操作,默认使用的是hashpartitioner,可以通过重写hashpartitioner的getpartition方法来自定义分区规则 之后会对ke…

Hadoop是什么? Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台,是Appach的一个用Java语言实现开源软件框架,实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算. Hadoop框架中最核心设计就是:HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量数据的存储,MapReduce提供了对数据的计算. Hadoop的优点 Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架. Hadoop 以一种可靠.高效.可伸缩的方式进行数据处理. Hadoop是可靠的,因为它假设计算元素和…

刚刚入门hadoop,如何去学习hadoop.google一篇学习路线图,与童鞋们共勉: 转自:http://blog.csdn.net/zhoudaxia/article/details/8801769 ----------------------------------------------------- 按照这个路线图来学习即可.     1.M. Tim Jones的三篇文章:     用Hadoop进行分布式数据处理第1部分(入门):http://www.ibm.com/develo…

MapReduce概述 Google MapReduce的克隆版本 优点:海量数据的离线处理,易开发,易运行 缺点:实时流式计算 Hadoop MapReduce是一个软件框架,用于轻松编写应用程序,以可靠,容错的方式在大型集群(数千个节点)的商用硬件上并行处理大量数据(多TB数据集) MapReduce编程模型 思想:分而治之 MapReduce作业通常将输入数据集拆分为独立的块,这些块由map任务以完全并行的方式处理.框架对map的输出进行排序,然后输入到reduce任务.通常,作业的输入和…

术语: job(作业):客户端需要执行的一个工作单元,包括输入数据.MP程序.配置信息 Hadoop将job分成若干task(任务)来执行,其中包括两类任务:map任务.reduce任务.这些任务在集群的节点上,并通过YARN进行调度 Hadoop将MP输入数据划分成等长的小数据块,成为“输入分片(input split).Hadoop为每个分片构建一个map任务 多余大多数作业来说,一个合理分片大小趋向于HDFS的一个块的大小,默认128MB.每个新建文件可以单独指定块大小 Hadoop在数据…

有句话说的好“大数据胜于好算法” 硬盘存储容量在不断提升的同时,访问速度(硬盘数据读取速度)却没有同步增长:1990年,访问全盘需要5分钟,20年后,需要2.5小时 不同的业务大数据,存储在一套HDFS上,但常常分析工作是在不同时间点进行的,所以彼此之间干扰并不太大 MP每次查询数据需要处理整个数据集,看是采用了一种蛮力方法,但却反映了它的能力 MP更适合那种没有用户在现场等待查询结果的离线使用场景 为什么不使用RDBMS,而使用Hadoop 寻址时间远远大于数据传输时间 MP比较适合批处理方式…