(实践机器:blog-bench) 本文用作博文<Hadoop学习之路>实践过程中遇到的问题记录. 本文所学习的博文为博主“扎心了,老铁” 博文记录.参考链接https://www.cnblogs.com/qingyunzong/category/1169344.html 问题一: <Hadoop学习之路(四)Hadoop集群搭建和简单应用>执行start-dfs.sh时,报错3个: 1. 报错现象: 原因:hadoop默认ssh采用的是22端口号,但是我们公司内部机器为了安全已修…

阿里封神谈hadoop学习之路   封神 2016-04-14 16:03:51 浏览3283 评论3 发表于: 阿里云E-MapReduce >> 开源大数据周刊 hadoop 学生 spark 摘要: 在大数据时代,要想个性化实现业务的需求,还是得操纵各类的大数据软件,如:hadoop.hive.spark等.笔者(阿里封神)混迹Hadoop圈子多年,经历了云梯1.ODPS等项目,目前base在E-Mapreduce.在这,笔者尽可能梳理下hadoop的学习之路. 引言 当前,越来越多的同…

Hadoop学习总结之五:Hadoop的运行痕迹   Hadoop 学习总结之一:HDFS简介 Hadoop学习总结之二:HDFS读写过程解析 Hadoop学习总结之三:Map-Reduce入门 Hadoop学习总结之四:Map-Reduce的过程解析 在使用hadoop的时候,可能遇到各种各样的问题,然而由于hadoop的运行机制比较复杂,因而出现了问题的时候比较难于发现问题. 本文欲通过某种方式跟踪Hadoop的运行痕迹,方便出现问题的时候可以通过这些痕迹来解决问题. 一.环境的搭建 为了能…

来到了新公司,一开始就要做个程序去获取另外一个程序里的数据,哇,挑战性很大. 经过两周的学习,终于搞定,主要还是对Windows API有了更多的了解. 文中所有的消息常量,API,结构体都整理出来了(还不是很全):Windows.zip  目录: 获取控件句柄 模拟键盘和鼠标 文本框赋值 操作DateTimePicker控件 操作TreeView控件 识别简单验证码 判断按钮状态 正文: 一丶怎么获取每个控件的句柄 第一种是使用FindWindow和FindWindowEx两个API结合使用,…

一.MapReduce概述 Hadoop MapReduce是一个分布式计算框架,用于编写批处理应用程序.编写好的程序可以提交到Hadoop集群上用于并行处理大规模的数据集. MapReduce作业通过将输入的数据集拆分为独立的块,这些块由map以并行的方式处理,框架对map的输出进行排序,然后输入到reduce中.MapReduce框架专门用于<key,value>键值对处理,它将作业的输入视为一组<key,value>对,并生成一组<key,value>对作为输出.…

本人一直在做NET开发,接触这行有6年了吧.毕业也快四年了(6年是因为大学就开始在一家小公司做门户网站,哈哈哈),之前一直秉承着学要精,就一直一门心思的在做NET(也是懒吧).最近的工作一直都和大数据清洗相关,想着要学学真正的大数据懒,不然都不好意思说自己是做数据清洗的. 目前关于hadoop的学习资料已经非常多了,写出来只当作是自己学习经历的笔记,如果顺便还能帮助下后面的学习者,那当然是再好不过了.所以 目前起的是我(小强)的学习之路. 以下是我现在的学习步骤,所以学到哪写到哪,不是系统学习的…

MapReduce编程模型 在Google的一篇重要的论文MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters中提到,Google公司有大量的诸如Web请求日志.爬虫抓取的文档之类的数据需要处理,由于数据量巨大,只能将其分散在成百上千台机器上处理,如何处理并行计算.如何分发数据.如何处理错误,所有这些问题综合在一起,需要大量的代码处理,因此也使得原本简单的运算变得难以处理. 为了解决上述复杂的问题,Google设计一个新的抽象模型,使用这…

Hadoop产生的背景 1. HADOOP最早起源于Nutch.Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎,包括网页抓取.索引.查询等功能,但随着抓取网页数量的增加,遇到了严重的可扩展性问题——如何解决数十亿网页的存储和索引问题. 2. 2003年开始谷歌陆续发表的三篇论文为该问题提供了可行的解决方案. ——分布式文件系统(GFS),可用于处理海量网页的存储 ——分布式计算框架MAPREDUCE,可用于处理海量网页的索引计算问题. ——BigTable 数据库:OLTP 联机事务处理 On…

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. Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce.HDFS为海量的数据提供了存储,则MapReduce为海量的数据提供了计算. Hadoop原本来自于谷歌一款名为MapReduce的编程模型包.谷歌的MapReduce框架可以把一个应用程序分解为许多并行计算指令,跨大量的计算节点运行非常…

MapReduce是什么 首先让我们来重温一下 hadoop 的四大组件: HDFS:分布式存储系统 MapReduce:分布式计算系统 YARN:hadoop 的资源调度系统 Common:以上三大组件的底层支撑组件,主要提供基础工具包和 RPC 框架等 MapReduce 是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基于 Hadoop 的数据分析应用” 的核心框架 MapReduce 核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布 式运算程序,并发运行在一个 Hadoo…