概述 分布式运算程序: 优点:易于编程:良好扩展性:高容错性:适合PB级以上海量数据的离线处理: 缺点:不擅长实时计算:不擅长流式计算:不擅长DAG有向图计算: 核心思想: 1)分布式的运算程序往往需要分成至少2个阶段. 2)第一个阶段的MapTask并发实例,完全并行运行,互不相干. 3)第二个阶段的ReduceTask并发实例互不相干,但是他们的数据依赖于上一个阶段的所有MapTask并发实例的输出. 4)MapReduce编程模型只能包含一个Map阶段和一个Reduce阶段,如果用户的业务…

一.大数据存储和计算的各种框架即工具 1.存储:HDFS:分布式文件系统   Hbase:分布式数据库系统   Kafka:分布式消息缓存系统 2.计算:Mapreduce:离线计算框架   storm:实时流式计算   spark:离线批处理/实时流处理计算框架(MR的二次封装) 3.辅助类工具:hive:数据仓库工具   flume:数据采集工具   sqoop:数据迁移工具 二.大数据应用场景: 典型应用:公司运营情况 =>典型网站:CNZZ.数据专家.友盟 电商广告推荐系统:淘宝.京东.…

一 概述       Apache Hadoop YARN (Yet Another Resource Negotiator,还有一种资源协调者)是一种新的 Hadoop 资源管理器,它是一个通用资源管理系统.可为上层应用提供统一的资源管理和调度,它的引入为集群在利用率.资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大优点.                                                                      YARN最初是为了修复MapReduce实现…

一.概述. MapReduce是一种可用于数据处理的编程模型.Hadoop能够执行由各种语言编写的MapReuce程序.MapReduce分为Map部分和Reduce部分. 二.MapReduce的机制 MapReduce分为几大过程input.Mapper.shufle.reduce.output 1.input阶段是指将原始文件复制到HDFS中. 2.通过Mapper来处理成目标所须要的key-value形式然后进行排序,Map相当于把源数据进行整理成目标数据所须要的数据材料.把多余的数据去…

一.Hadoop是什么 Hadoop是一个由Apche基金会所开发的分布式系统基础架构. 主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题. 广义上来说,Hadoop通常是指一个更广泛的概念—Hadoop生态圈. 二.Hadoop发展历史 Google是Hadoop的思想之源(Google在大数据方面的三篇论文) GFS ——> HDFS Map-Reduce —— MR BigTable —— HBase 三.Hadoop三大发行版本 Hadoop三大发行版本:Apache.Cloudera.H…

MapReduce 概述 目录 MapReduce 概述 1.定义 2.优缺点 优点 缺点 3.MapReduce核心思想 4.MapReduce进程 5.官方 WordCount 源码 6.常用数据序列化类型 7.MapReduce编程规范 7.1 Mapper阶段 7.2 Reduce阶段 7.3 Driver阶段 8.WordCount 案例实操 本地测试 1.需求 2.需求分析 3.环境准备 4.编写程序 5.本地测试 Debug 提交到集群测试 1.用 maven 打 jar 包,需要…

什么是hadoop? Hadoop 是 Apache 旗下的一个用 java 语言实现开源软件框架,是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台.允许使用简单的编程模型在大量计算机集群上对大型数据集进行分布式处理. hadoop提供的功能:利用服务器集群,根据用户的自定义业务逻辑,对海量数据进行分布式处理. 狭义上来说hadoop 指 Apache 这款开源框架,它的核心组件有: hdfs(分布式文件系统)(负责文件读写) yarn(运算资源调度系统)(负责为MapReduce程序分配运算硬件资源)…

目录 前言 core-site.xml hdfs-site.xml mapred-site.xml yarn-site.xml 一.HDFS HDFS的设计理念 HDFS的缺点 1.NameNode 1.1.namenode的作用 1.2.元数据目录说明 1.3.NameNode启动 2.Secondary NameNode 3.数据存储细节 4.DataNode 5.Blocks块(最小化寻址,加快数据传输速度) 6.HDFS文件读取的解析 7.HDFS文件写入的解析 8.HDFS通信协议 9…

Hadoop & Spark 概述 Apache Hadoop 是一种通过服务集群并使用MapReduce编程数据模型完成大数据的分布式处理框架,核心模块包括:MapReduce,Hadoop Utilites,YARN(Yet Another Resource Negotiator)和HDFS(Hadoop Distributed File System). MapReduce是一种提供平行计算的编程模型,具有位置感知计划(locality-aware scheduling),容错(fault…

大数据的发展历史 3V:volume.velocity.variety(结构化和非结构化数据).value(价值密度低) 大数据带来的技术挑战 存储容量不断增加 获取有价值的信息的难度:搜索.广告.推荐 大容量.多类型.高时效的数据处理场景,使得从数据中获取有价值的信息变得非常困难 hadoop理论概述 hadoop发展简史 apache nutch项目,是一个开源网络搜索引擎 谷歌发表GFS,是HDFS的前身 谷歌发表了mapreduce分布式编程思想 nutch开源实现了mapreduce…

目录 简单介绍 Hadoop HA 概述 集群搭建规划 集群搭建 第一步:停止服务 第二步:启动所有节点的ZooKeeper 第三步:更改配置文件 第四步:启动服务 简单介绍 Hadoop HA 概述 HA(High Available) -- 高可用,是保证业务连续性的有效解决方案.一般有两个或两个以上的节点,分为活动节点(Active)及备用节点(Standby).通常把正在执行业务的称为活动节点,而作为活动节点的一个备份的则称为备用节点.当活动节点出现问题,导致正在运行的业务(任务)不能正…

Hadoop HA概述 工作要点 通过双NameNode消除单点故障 元数据管理方式需要改变:内存中各自保存一份元数据:Edits 日志只有 Active 状态的NameNode节点可以做写操作:两个 NameNode都可以读取 Edits:共享的Edits放在一个共享存储中管理(qjournal 和 NFS 两个主流实现): 需要一个状态管理功能模块:实现了一个zkfailover ,常驻在每一个 NameNode 所在的节点,每一个 zkfailover 负责监 控自己所在NameNode节…

第1章 MapReduce概述 定义:是一个分布式运算程序的编程框架 优缺点:易于编程.良好的扩展性.高容错性.适合PB级以上数据的离线处理 核心思想:MapReduce 编程模型只能包含一个Map 阶段和一个Reduce 阶段 MapReduce进程:MrAppMaster,负责整个程序的过程调度及状态协调MapTask,负责map阶段的数据处理ReduceTask,负责reduce阶段的数据处理 官方WordCount源码:Map 类.Reduce 类.驱动类组成 常用数据序列化类型:Had…

Hadoop扩容 概述 Hadoop存储容量或计算能力不能满足日益增长的需求时,就需要扩容. 扩容有两个方案: 1) 增加磁盘 2) 增加节点 方案一:扩大虚拟磁盘 扩大容量 将虚拟的Linux关闭,扩大磁盘容量 将空间增大20G 建立分区 增加空间后Linux并不会识别出新增加的磁盘空间 需要为这块新增的空间建立分区 新建分区 打开Linux fdisk /dev/sda#调整磁盘分区 m #进入帮助引导模式 n #新增分区 p #指定新分区为基本分区 一路回车 #但要记住分区号 w #保存并…

Hadoop3 大数据分析 零.前言 一.Hadoop 简介 二.大数据分析概述 三.MapReduce 大数据处理 四.基于 Python 和 Hadoop 的科学计算和大数据分析 五.基于 R 和 Hadoop 的统计大数据计算 六.Apache Spark 批处理分析 七.Apache Spark 实时分析 八.Apache Flink 批处理分析 九.Apache Flink 流处理 十.可视化大数据 十一.云计算简介 十二.使用亚马逊网络服务 Hadoop 和 R 大数据分析 零.前言…

一.Hadoop环境配置概述 三台虚拟机,操作系统为:Ubuntu 16.04. Hadoop版本:2.7.2 NameNode:192.168.72.132 DataNode:192.168.72.135,192.168.72.136 注:具配置过程,不具备介绍了,网上很多. 二.eclipse(JAVA)环境配置概述 操作系统:Windows 10 eclipse版本:Mars.2 Release (4.5.2) 1.hadoop-eclipse-plugin-2.7.2.jar组件放plu…

Hadoop家族成员概述 一.Hadoop简介 1.1 什么是Hadoop? Hadoop是一个分布式系统基础架构,由Apache基金会所开发,目前Yahoo!是其最重要的贡献者. Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS,用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式应用程序,充分利用集群的威力高速运算和存储. 1.2 Hadoop的特点 高扩容能力:能可靠地存储和处理千兆字节(PB)的数据. 成本低:可以通过普通机…

hadoop概述测试题和基础模版代码 1.Hadoop的创始人是DougCutting?() A.正确 B.错误答对了!正确答案:A解析:参考课程里的文档,这个就不解释了2.下列有关Hadoop的说法正确的是() A.Hadoop最早起源于Nutch B.Hadoop中HDFS的理念来源于谷歌发表的分布式文件系统(GFS)的论文 C.Hadoop中MapReduce的思想来源于谷歌分布式计算框架MapReduce的论文 D.Hadoop是在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式分析应用的一个…

本章内容 什么是Hadoop Hadoop项目及其结构 Hadoop的体系结构 Hadoop与分布式开发 Hadoop计算模型—MapReduce Hadoop的数据管理 小结 1.1 什么是Hadoop 1.1.1 Hadoop概述 Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台.以Hadoop分布式文件系统HDFS(Hadoop Distributed Filesystem)和MapReduce(Google MapReduce的开源实现)为核心的Hadoop为用户提供了系…

前言 前面以前把关于HDFS集群的所有知识给讲解完了,接下来给大家分享的是MapReduce这个Hadoop的并行计算框架. 一.背景 1)爆炸性增长的Web规模数据量 2)超大的计算量/计算复杂度 3)并行计算大趋所势 二.大数据的并行计算 1)一个大数据若可以分为具有同样计算过程的数据块,并且这些数据块之间不存在数据依赖关系,则提高处理速度最好的办法就是并行计算. 2)大数据并行计算 三.Hadoop的MapReduce概述 3.1.需要MapReduce原因 3.2.MapReduce简介…

Spark:快速的通用的分布式计算框架 概述和特点: 1) Speed,(开发和执行)速度快.基于内存的计算:DAG(有向无环图)的计算引擎:基于线程模型: 2)Easy of use,易用 . 多语言(Java,python,scala,R); 多种计算API可调用:可在交互式模式下运行: 3)Generality  通用.可以一站式解决多个不同场景的应用业务 Spark Streaming :用来做流处理 MLlib : 用于机器学习 GraphX:用来做图形计算的 4) Runs Ever…

1.概述 本课程的视频教程地址:<项目工程准备> 本节给大家分享的主题如下图所示: 下面我开始为大家分享今天的第三节的内容——<项目工程准备>,接下来开始分享今天的内容. 2.内容 从本节开始,我们将进入到Hadoop项目的工程准备一节学习,本节课程为大家介绍的主要知识点有一下内容,如下图所示: 首先,我给大家介绍开发Hadoop项目的IDE和相关插件的使用,其内容包含的知识点如下图所示: 在开发Hadoop项目时,我们使用的开发语言时Java,编写Java的相关代码,都是在IDE…

1.概述 本课程的视频教程地址:<项目整体概述> 本节给大家分享的主题如下图所示: 下面我开始为大家分享第二节的内容——<项目整体概述>,下面开始今天的分享内容. 2.内容 从本节开始,我们将进入到Hadoop项目的整体概述一节学习,本节课程为大家介绍的主要知识点有一下内容,如下图所示: 下面,我们首先来看看项目的整体流程,其流程如下图所示: 项目流程可以分为4个模块,他们分别是数据收集,集群存储,分析计算和结果处理. 下面我分别为大家讲解这4个模块的作用. 我们知道,在做统计时,…

1.概述 本课程的视频教程地址:<Hadoop 回顾> 好的,下面就开始本篇教程的内容分享,本篇教程我为大家介绍我们要做一个什么样的Hadoop项目,并且对Hadoop项目的基本特点和其中的难点做有针对性的剖析,完成项目环境的基本配置,以及项目工程和Hadoop插件的相关准备等工作. 本课程主要包含以下课时,其内容如下图所示: 本节为大家分享的是第一节——<Hadoop 回顾>,下面开始今天的分享内容. 2.内容 从这节开始,我们将进入到Hadoop项目的实战学习,本节课程为大家介…

一.概述 根据之前的凡技术必登其官网的原则,我们当然先得找到它的官网:http://hadoop.apache.org/ 1.什么是hadoop 先看官网介绍: The Apache™ Hadoop® project develops open-source software for reliable, scalable, distributed computing. The Apache Hadoop software library is a framework that allows fo…

对技术,我还是抱有敬畏之心的. Hadoop概述 Hadoop是一个开源分布式云计算平台,基于Map/Reduce模型的,处理海量数据的离线分析工具.基于Java开发,建立在HDFS上,最早由Google提出,有兴趣的同学可以从Google三驾马车: GFS,mapreduce,Bigtable开始了解起,这里我不详细介绍了,因为网上的资料实在是太多了. Hadoop项目的结构如下: Hadoop中最重要的应该就是HDFS和Mapreduce了,从HDFS讲起: HDFS主要由以下优点:    …

一.hadoop调度框架 Linux Crontab Azkaban https://azkaban.github.io/ Oozie http://oozie.apache.org/ Zeus(阿里的) https://github.com/michael8335/zeus2 二.oozie架构 1.oozie 一个基于工作流引擎的开源框架,是由Cloudera公司贡献给Apache的,它能够提供对Hadoop MapReduce和Pig Jobs的任务调度与协调. Oozie需要部署到Jav…

一.概述 Sqoop是一个在结构化数据和Hadoop之间进行批量数据迁移的工具,结构化数据可以是Mysql.Oracle等RDBMS. Sqoop底层用MapReduce程序实现抽取.转换.加载,MapReduce天生的特性保证了并行化和高容错率,而且 相比Kettle等传统ETL工具,任务跑在Hadoop集群上,减少了ETL服务器资源的使用情况.在特定场景下,抽取过程会有很大的性能提升.    如果要用Sqoop,必须正确安装并配置Hadoop,因依赖于本地的hadoop环境启动MR程序:my…

一:Hadoop(Hadoop Distributed File System)概述:对海量数据分析处理的工具 1. Hadoop是Apache旗下的一个用java语言实现开源软件框架,是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台.允许使用简单 的编程模型在大量计算机集群上对大型数据集进行分布式处理.   2. Hadoop 提供的功能:利用服务器集群,根据用户的自定义业务逻辑,对海量数据进行分布式处理 3. 狭义上说,Hadoop 指Apache 这款开源框架,它的核心组件有 4. 广义上来说,H…

1.hadoop1.x和hadoop2.x区别 2.组件介绍 HDFS架构概述1)NameNode(nn): 存储文件的元数据,如文件名,文件目录结构,文件属性(生成时间,副本数,文件权限),以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等.2)DataNode(dn): 在本地文件系统存储文件块数据,以及块数据的校验和.3)SecondaryNameNode(2nn): 用来监控HDFS状态的辅助后台程序,每隔一段时间获取DHFS元数据的快照. YARN架构概述 1)ResourceManag…