HDFS知识点总结   学习完Hadoop权威指南有一段时间了,现在再回顾和总结一下HDFS的知识点. 1.HDFS的设计 HDFS是什么:HDFS即Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed Filesystem),以流式数据访问模式来存储超大文件,运行于商用硬件集群上,是管理网络中跨多台计算机存储的文件系统. HDFS不适合用在:要求低时间延迟数据访问的应用,存储大量的小文件,多用户写入,任意修改文件. 2.HDFS的概念 HDFS数据块:HDFS上的文件被划分为块大小…

01 我们一起学大数据 老刘今天开始了大数据Hadoop知识点的复习,Hadoop包含三个模块,这次先分享出Hadoop中的HDFS模块的基础知识点,也算是对今天复习的内容进行一次总结,希望能够给想学大数据的同学一点帮助,也希望能够得到大佬们的批评和指点!(每个点都很重要,都不能忽视) 02 需谨记的知识点 第1点:Hadoop是什么? Hadoop,它是Apache开发的一个分布式系统基础架构,由三个模块组成:分布式存储的HDFS.分布式计算的MapReduce.资源调度引擎Yarn. 第2点…

学习完Hadoop权威指南有一段时间了,现在再回顾和总结一下HDFS的知识点. 1.HDFS的设计 HDFS是什么:HDFS即Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed Filesystem),以流式数据访问模式来存储超大文件,运行于商用硬件集群上,是管理网络中跨多台计算机存储的文件系统. HDFS不适合用在:要求低时间延迟数据访问的应用,存储大量的小文件,多用户写入,任意修改文件. 2.HDFS的概念 HDFS数据块:HDFS上的文件被划分为块大小的多个分块,作为独立的存…

01 我们一起学大数据 老刘继续分享出Hadoop中的HDFS模块的一些高级知识点,也算是对今天复习的HDFS内容进行一次总结,希望能够给想学大数据的同学一点帮助,也希望能够得到大佬们的批评和指点! 02 知识点 第10点:HDFS机制之心跳机制 根据这个图,咱们说说心跳机制工作原理,首先master启动的时候,会开一个ipc server在那里:接着slave启动后,会向master注册连接,每隔3秒钟向master发送一个心跳,携带状态信息:最后master就会通过这个心跳的返回值,向sla…

1.通过代码验证集群的配置文件的优先级 HDFS文件上传 1．编写源代码 @Test public void testCopyFromLocalFile() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException { // 1 获取文件系统 Configuration configuration = new Configuration(); configuration.set("dfs.replication", &qu…

目录 引言 HDFS 数据块的设计 数据块应该设置成多大? 抽象成数据块有哪些好处? 操作块信息的命令 HDFS 中节点的设计 有几种节点类型? 用户如何访问 HDFS? 如何对 namenode 容错? 如何更快的访问 datanode 中访问频繁的块? 如何扩展 namenode 以存储更多的文件? HDFS 中的高可用性设计 如何处理 namenode 单点失效问题? namenode 间如何共享编辑日志? namenode 如何能快速故障切换? 如何规避非平稳故障转移? 小结 参考文档…

1, hdfs设计:减少硬件错误的危害,流式数据访问,大规模数据集,简单的一致性模型 2,特点: 1)移动计算的代价比移动数据的代价低 在异构的软硬件平台间的可移植性 2)局限性 不适合低延迟性数据访问.可使用Hbase解决. 不能高效存储小文件.对NameNode压力大. 不支持多用户写入及任意修改文件.只能进行对文件的追加操作. 3,基本概念 1)块:操作系统中的文件块大小为几千字节,而磁盘块的大小为512KB. HDFS中的块是一个抽象概念,一般系统默认为64M 使用抽象块的好处: 可存储…

知识点 答案 什么是高可用(HA) 高并发发生在哪两处 app服务器会出现什么问题,有哪些解决方案? 数据库并发有什么要求? hadoop集群的作用 负载均衡的功能有哪些 负载均衡的分类 哪种负载均衡技术效率最高,为什么? 01企业整个架构分析 (10) 说说负载均衡LVS的搭建过程 02负载均衡LVS搭建 (5)           如果都能答上的话,笔记就不用看了:   笔记: 01企业整个架构分析 (10) 1. App服务器上边部署应用,如果是java的话,一般是tomcat: 2. 负…

Hadoop是什么,为什么要学习Hadoop?     Hadoop是一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发.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有着高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上.而且它提供高传输率(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据…

将这段时间的一些基于大数据方案的BI知识点暂时做些规整,可能还存在较多问题,后续逐步完善修改. 数据模型: 1.星型模型和雪花模型,同样是将业务表拆分成事实表和纬度表:例如一个员工数据表,可以拆分为员工事实表和职位维度表.时间维度表等: 上面这个例子实时上不恰当,事实表更多的应该是记录一类事务,比如客户订单.操作记录等. 2.星型模型与雪花模型的区别在于,例如时间维度表,前者设计为年.月.日为一条记录,后者是年.月.日分别为三张表,再次用外键关联: 3.我们可以在维度表中添加额外信息诸如分类,比…

今天,上海尚学堂大数据培训班毕业的一位学生去参加易普软件公司面试,应聘的职位是大数据开发.面试官问了他10个问题,主要集中在Hbase.Spark.Hive和MapReduce上,基础概念.特点.应用场景等问得多.看来,还是非常注重基础的牢固.整个大数据开发技术,这几个技术知识点占了很大一部分.那本篇文章就着重介绍一下这几个技术知识点. 一.Hbase 1.1.Hbase是什么? HBase是一种构建在HDFS之上的分布式.面向列的存储系统.在需要实时读写.随机访问超大规模数据集时,可以使用HB…

做业务,要懂基本的SQL语句: 做性能优化,要懂索引,懂引擎: 做分库分表,要懂主从,懂读写分离... 数据库的使用,是开发人员的基本功,对它掌握越清晰越深入,你能做的事情就越多. 今天我们用10分钟,重点梳理一遍以下几方面: 数据库知识点汇总: 数据库事务特性和隔离级别: 详解关系型数据库.索引与锁机制: 数据库调优与最佳实践: 面试考察点及加分项. 知识点汇总 一.数据库的不同类型 1.常用的关系型数据库 Oracle:功能强大,主要缺点就是贵 MySQL:互联网行业中最流行的数据库,这不仅…

摘要: 这篇文章会详细介绍HDFS是什么,HDFS的作用,适合和不适合的场景,我们该如何操作HDFS?   HDFS文件系统 Hadoop 附带了一个名为 HDFS(Hadoop分布式文件系统)的分布式文件系统,专门存储超大数据文件,为整个Hadoop生态圈提供了基础的存储服务. 本章内容: 1) HDFS文件系统的特点,以及不适用的场景 2) HDFS文件系统重点知识点:体系架构和数据读写流程 3) 关于操作HDFS文件系统的一些基本用户命令 1. HDFS特点: HDFS专为解决大数据存储问…

Hadoop基础-HDFS数据清理过程之校验过程代码分析 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 想称为一名高级大数据开发工程师,不但需要了解hadoop内部的运行机制,还需要掌握hadoop在写入过程中的报文分析.当然代码的调试步骤是一个开发必须得会的技能!想要掌握这三个技能,我们就可以拿HDFS写入过程来练练手,了解一下平时就几行的代码在它的内部是如何帮我们实现数据传输的. 一.Idea代码调试简介 1>.编写测试代码 /* @author :yinzhengjie…

Hadoop 附带了一个名为 HDFS(Hadoop分布式文件系统)的分布式文件系统,专门存储超大数据文件,为整个Hadoop生态圈提供了基础的存储服务. 本章内容: 1) HDFS文件系统的特点,以及不适用的场景 2) HDFS文件系统重点知识点:体系架构和数据读写流程 3) 关于操作HDFS文件系统的一些基本用户命令 1. HDFS特点: HDFS专为解决大数据存储问题而产生的,其具备了以下特点: 1) HDFS文件系统可存储超大文件 每个磁盘都有默认的数据块大小,这是磁盘在对数据进行读和写…

mysql常见知识点总结 参考: http://www.cnblogs.com/hongfei/archive/2012/10/20/2732516.html https://www.cnblogs.com/xuchenliang/p/6844093.html https://www.cnblogs.com/luxiaoxun/p/4694144.html https://blog.csdn.net/phantomes/article/details/39552897 https://blog.…

转:https://mp.weixin.qq.com/s/RYIiHAHHStIMftQT6lQSgA 做业务,要懂基本的SQL语句: 做性能优化,要懂索引,懂引擎: 做分库分表,要懂主从,懂读写分离... 数据库的使用,是开发人员的基本功,对它掌握越清晰越深入,你能做的事情就越多. 今天我们用10分钟,重点梳理一遍以下几方面: 数据库知识点汇总: 数据库事务特性和隔离级别: 详解关系型数据库.索引与锁机制: 数据库调优与最佳实践: 面试考察点及加分项. 一.数据库的不同类型 1.常用的关系型数…

Hadoop 附带了一个名为 HDFS(Hadoop 分布式文件系统)的分布式文件系统,专门 存储超大数据文件,为整个 Hadoop 生态圈提供了基础的存储服务. 本章内容: 1) HDFS 文件系统的特点,以及不适用的场景 2) HDFS 文件系统重点知识点:体系架构和数据读写流程 3) 关于操作 HDFS 文件系统的一些基本用户命令 1. 1.HDFS 特点: HDFS 专为解决大数据存储问题而产生的,其具备了以下特点: 1) HDFS 文件系统可存储超大文件 每个磁盘都有默认的数据块大小,…

所花时间:7天 代码行:1000(Java)+500(Python)+300(C++) 博客量:1篇 了解到知识点 : 一: 解决"Class org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem not found"问题 hadoop-hdfs-client-3.1.1.jar (1)”/usr/local/hadoop/share/hadoop/common”目录下的hadoop-common-2.7.1.jar和haoop-nfs-2.7.1.…

一.数据库类型 常用的关系型数据库 Oracle:功能强大,主要缺点就是贵 MySQL:互联网行业中最流行的数据库,免费.关系数据库场景中的功能 MySQL 都能很好的满足 MariaDB:MySQL 的分支,由开源社区维护,被看作 MySQL 的替代品,在扩展功能.存储引擎上有非常好的改进 PostgreSQL:也叫 PGSQL,类似于 Oracle 的多进程框架,可以支持高并发的应用场景,几乎支持所有的 SQL 标准.适合严格的企业应用场景,而 MySQL 更适合业务逻辑相对简单.数据可靠性…

一 为什么需要消息系统 1.解耦 允许你独立的扩展或修改两边的处理过程,只要确保它们遵守同样的接口约束. 2.冗余 消息队列把数据进行持久化直到它们已经被完全处理,通过这一方式规避了数据丢失风险.许多消息队列所采用的"插入-获取-删除"范式中,在把一个消息从队列中删除之前,需要你的处理系统明确的指出该消息已经被处理完毕,从而确保你的数据被安全的保存直到你使用完毕. 3.扩展性 因为消息队列解耦了你的处理过程,所以增大消息入队和处理的频率是很容易的,只要另外增加处理过程即可. 4.灵活性…

1.安装Hadoop 单机模式安装Hadoop 安装JAVA环境 设置环境变量,启动运行   1.1 环境准备   1)配置主机名为nn01,ip为192.168.1.21,配置yum源(系统源) 备注:由于在之前的案例中这些都已经做过,这里不再重复.   2)安装java环境 nn01 ~]# yum -y install java-1.8.0-openjdk-devel nn01 ~]# java -version openjdk version "1.8.0_131" OpenJ…

首先要在windows下解压一个windows版本的hadoop 然后在配置他的环境变量,同时要把hadoop的share目录下的hadoop下的相关jar包拷贝到esclipe 然后Build Path 下面上代码 import java.io.BufferedReader; import java.io.FileInputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.net.…

数据库的使用,是开发人员的基本功,对它掌握越清晰越深入,你能做的事情就越多. 做业务,要懂基本的SQL语句:做性能优化,要懂索引,懂引擎:做分库分表,要懂主从,懂读写分离... 今天我们用10分钟,重点梳理一遍以下几方面: 数据库知识点汇总: 数据库事务特性和隔离级别: 详解关系型数据库.索引与锁机制: 数据库调优与最佳实践: 面试考察点及加分项 知识点汇总 一.数据库的不同类型 1.常用的关系型数据库 Oracle:功能强大,主要缺点就是贵 MySQL:互联网行业中最流行的数据库,这不仅仅是因…

目录 一 自我介绍 二 面试情况 三 相关知识点汇总 1 c/c++相关 2 计算机网络 3 数据结构相关 4 数据库相关 5 操作系统 6 Linux基础知识及应用编程(后台必备!) 7 大数问题 8 手撕算法(递归非递归) 9 针对项目相关 10 场景题 11 架构/分布式/中间件相关 12 总结 @ 白嫖不好,要不先赞在看! 一 自我介绍 本人小硕,秋招期间参加了不少安全类相关公司(深信服,绿盟等),另外参加了京东,小米,滴滴等互联网公司面试,同时也面试了几个研究所和一个银行,下面总结下秋…

HDFS采用的是master/slaves这种主从的结构模型管理数据,这种结构模型主要由四个部分组成,分别是Client(客户端).Namenode(名称节点).Datanode(数据节点)和SecondaryNameNode.HDFS作为hadoop的分布式储存框架,最重要的莫过于数据流的读写过程了,下面就HDFS得数据流的读写流程做个详细的剖析. HDFS的写流程 首先写操作的代码操作: hdfs dfs -put ./file02 /file02 hdfs dfs -copyFromLoc…

老读者就请肆无忌惮地点赞吧,微信搜索[沉默王二]关注这个在九朝古都洛阳苟且偷生的程序员.本文 GitHub github.com/itwanger 已收录,里面还有我精心为你准备的一线大厂面试题. 站在运筹帷幄的角度来看,一名厉害的 Java 后端程序员都需要懂得哪些知识呢?我想,这也是很多读者迫切想知道的一个问题,因为如果不站在一个宏观的角度的话,所有学过的知识点都是零散的,就感觉像一只迷路的小鹿,跌跌撞撞的,总感觉欠点火候,对吧? 怎么把知识点串联起来,形成知识图谱或者知识体系,就显得非常重…

1.分布式文件系统 计算机集群结构 分布式文件系统把文件分布存储到多个节点(计算机)上,成千上万的计算机节点构成计算机集群. 分布式文件系统使用的计算机集群,其配置都是由普通硬件构成的,与用多个处理器和专用高级硬件的并行化处理装置相比,前者大大降低了硬件上的开销. 分布式文件系统的结构 分布式文件系统在物理结构上是由众多阶段及节点构成的,而这些节点中分为两类.一类是主节点(Master Node),又被称为名称节点(NameNode),另一类是从节点(Slave Node),又被称为数据节点(D…

以下是阅读<Hive编程指南>后整理的一些零散知识点: 1. 有时候用户需要频繁执行一些命令,例如设置系统属性,或增加对于Hadoop的分布式内存,加入自定的Hive扩展的Jave包(JAR文件),我们可以将这些命令加入hiverc文件里,这样每当CLI(command-line interface命令行界面)启动时,在'hive>'提示符出现前先执行这个hiverc文件. 2. Hive脚本(.hql后缀文件)注释用--. 3. 在Hive内使用Hadoop的dfs命令,直接在Hive…

01 我们一起学大数据 今天老刘分享的是MapReduce知识点的第二部分,在第一部分中基本把MapReduce的工作流程讲述清楚了,现在就是对MapReduce零零散散的知识点进行总结,这次的内容大纲如下图: 02 需要谨记的知识点 第6点:自定义分区 在上篇文章里的第五点提到过这句话:分区用到了分区器,默认分区器是HashPartitioner,并且给出了相关代码,现在对分区详细介绍介绍. 分区原理 MapReduce有自带的默认分区器HashPartitioner,关键方法是利用getPa…