一. 什么是云计算: 云计算是分布式计算.网格计算.并行计算.效用计算.网络存储.负载均衡.虚拟化.网络计算等传统计算技术的融合体. 二. 云计算的核心技术: 1 编程模型 2 海量数据分布存储技术 3 海量数据管理技术 4 虚拟化技术 5 云计算平台管理技术 三.云计算的特点 易管理:无需基础设施的维护 灵活性:可按需伸缩,地域无关性 高资源利用率: 负载均衡.资源共享 高可靠性:异地容灾 .服务质量 低成本:前期无需购买,只需要按需购买即可 安全性:集中式管理.统一安全策略 四.云计算面临的…

1.hadoop相关术语 HDFS: Hadoop分布式文件系统(HDFS,Hadoop Distributed Filesystem) MapReduce: NameNode: DataNode: JobTracker: TaskTracker:…

一.HDFS出现的背景 随着社会的进步,需要处理数据量越来越多,在一个操作系统管辖的范围存不下了,那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中,但是却不方便管理和维护—>因此,迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件,于是就产生了分布式文件管理系统,英文名成为DFS(Distributed File System). 那么,什么是分布式文件系统?简而言之,就是一种允许文件通过网络在多台主机上分享的文件系统,可以让多个机器上的多个用户分享文件和存储空间.它最大的特点是“通透性”,DFS让实际上是通过网络来…

本文基于Hadoop1.X 概述 分布式文件系统主要用来解决如下几个问题: 读写大文件 加速运算 对于某些体积巨大的文件,比如其大小超过了计算机文件系统所能存放的最大限制或者是其大小甚至超过了计算机整个硬盘的容量的文件,这时需要将文件分割为若干较小的块,然后将这些块按照一定的规则分放在集群中若干台节点计算机里. 分布式文件系统的另一个作用是加速运算,在多台计算机上对每个子文件进行计算最后再汇总结果通常比在一台计算机上处理大量文件的运算要块.这种分而治之的思想倡导:与其追求造价昂贵的高性能计算机,…

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学习笔记(1) ——菜鸟入门 Hadoop是什么?先问一下百度吧: [百度百科]一个分布式系统基础架构,由Apache基金会所开发.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:而且它提供高传输率(high throughput)来访问应用程序…

转自:http://blog.csdn.net/wypblog/article/details/17528851 最近发现自己收集到的Hadoop学习资料有很多本,想想放在那里也浪费,所以觉得贴出来给大家分享,需要的可以去我CSDN里面下载,保证全部资源免费下载!这里面很多英文的资料. 1.<Hadoop技术内幕:深入解析Hadoop Common和HDFS>下载地址:http://download.csdn.net/detail/w397090770/6643259. 2.<Hadoo…

Hadoop学习笔记系列   一.为何要学习Hadoop? 这是一个信息爆炸的时代.经过数十年的积累,很多企业都聚集了大量的数据.这些数据也是企业的核心财富之一,怎样从累积的数据里寻找价值,变废为宝炼数成金成为当务之急.但数据增长的速度往往比cpu和内存性能增长的速度还要快得多.要处理海量数据,如果求助于昂贵的专用主机甚至超级计算机,成本无疑很高,有时即使是保存数据,也需要面对高成本的问题,因为具有海量数据容量的存储设备,价格往往也是天文数字.成本和IT能力成为了海量数据分析的主要瓶颈. Had…

1.<Hadoop技术内幕:深入解析Hadoop Common和HDFS>下载地址:http://download.csdn.net/detail/w397090770/6643259. 2.<Hadoop技术内幕:深入解析MapReduce架构设计与实现原理>下载地址:http://download.csdn.net/detail/w397090770/6643279. 3.<Hadoop技术内幕:深入解析YARN架构设计与实现原理>,下载地址:http://down…

前言 更好的阅读体验请:我的微信小程序入门踩坑之旅 小程序出来也有一段日子了,刚出来时也留意了一下.不过赶上生病,加上公司里也有别的事,主要是自己犯懒,就一直没做.这星期一,赶紧趁着这股热乎劲,也不是很忙,终于磨磨唧唧的写了个小demo,(当然还有好多接口没有使用). 预计阅读时间:5min 正文 介绍 小程序的框架,挺像Vue的. wxml <view> Hello {{name}}! </view> <button bindtap="changeName&quo…

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…

Hadoop学习笔记(1) ——菜鸟入门 Hadoop是什么?先问一下百度吧: [百度百科]一个分布式系统基础架构,由Apache基金会所开发.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:而且它提供高传输率(high throughput)来访问应用程序…

我们很荣幸能够见证Hadoop十年从无到有,再到称王.感动于技术的日新月异时,希望通过这篇内容深入解读Hadoop的昨天.今天和明天,憧憬下一个十年. 本文分为技术篇.产业篇.应用篇.展望篇四部分 技术篇 2006年项目成立的一开始,“Hadoop”这个单词只代表了两个组件——HDFS和MapReduce.到现在的10个年头,这个单词代表的是“核心”(即Core Hadoop项目)以及与之相关的一个不断成长的生态系统.这个和Linux非常类似,都是由一个核心和一个生态系统组成. 现在Hadoop…

自从2015年花了2个多月时间把Hadoop1.x的学习教程学习了一遍,对Hadoop这个神奇的小象有了一个初步的了解,还对每次学习的内容进行了总结,也形成了我的一个博文系列<Hadoop学习笔记系列>.其实,早在2014年Hadoop2.x版本就已经开始流行了起来,并且已经成为了现在的主流.当然,还有一些非离线计算的框架如实时计算框架Storm,近实时计算框架Spark等等.相信了解Hadoop2.x的童鞋都应该知道2.x相较于1.x版本的更新应该不是一丁半点,最显著的体现在两点: (1)H…

WEB前端学习入门笔记 从今天开始,本人就要学习WEB前端了. 经过老师的建议,说到他每天都会记录下来新的知识点,每天都是在围绕着这些问题来度过,很有必要每天抽出半个小时来写一个知识总结,及时对一天工作的一个小结,也是对自己知识的一个梳理,之前特别喜欢记在本子上,不过长期的不用,就会发现记在本子上很容易就忘,所以后面开始写博客.首先,它并不单单是对自己的一些技术心得的总结亦或是一些技术讨论,更重要的是对自己不断学习提高的一种要求和检验,一种技术沉淀.其次,通过技术博客我们可以彼此分享一些技术经验…

1. Hadoop FS Shell Hadoop之所以可以实现分布式计算,主要的原因之一是因为其背后的分布式文件系统(HDFS).所以,对于Hadoop的文件操作需要有一套全新的shell指令来完成,而这就是Hadoop FS Shell.它主要是用于对Hadoop平台进行文件系统的管理. 有关HDFS的介绍博客请移步:Hadoop学习笔记之Hadoop基础. 有关Hadoop FS Shell的学习文档:Hadoop FS Shell学习文档. 2. Hadoop Streaming 我们知…

Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等. 从2011年开始,中国进入大数据风起云涌的时代,以Hadoop为代表的家族软件,占据了大数据处理的广阔地盘.开源界及厂商,所有数据软件,无一不向Ha…

C# BackgroundWorker组件学习入门介绍 一个程序中需要进行大量的运算,并且需要在运算过程中支持用户一定的交互,为了获得更好的用户体验,使用BackgroundWorker来完成这一功能 一个程序中需要进行大量的运算,并且需要在运算过程中支持用户一定的交互,为了获得更好的用户体验,使用BackgroundWorker来完成这一功能. BackgroundWorker类允许您在单独的专用线程上运行操作. 耗时的操作(如下载和数据库事务)在长时间运行时可能会导致用户界面 (UI) 似乎…

这次博客园的排版彻底残了..高清版请移步: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24425116 本篇是前面两篇教程: 给深度学习入门者的Python快速教程 - 基础篇 给深度学习入门者的Python快速教程 - numpy和Matplotlib篇 的番外篇,因为严格来说不是在讲Python而是在讲在Python下使用OpenCV.本篇将介绍和深度学习数据处理阶段最相关的基础使用,并完成4个有趣实用的小例子: - 延时摄影小程序 - 视频中截屏采样的小程序 - 图片数据增…

始终无法有效把word排版好的粘贴过来,排版更佳版本请见知乎文章: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24309547 实在搞不定博客园的排版,排版更佳的版本在: 给深度学习入门者的Python快速教程 - numpy和Matplotlib篇 5.3 Python的科学计算包 - Numpy numpy(Numerical Python extensions)是一个第三方的Python包,用于科学计算.这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库.经过了长时间…

目的 这篇文档的目的是帮助你快速完成单机上的Hadoop安装与使用以便你对Hadoop分布式文件系统(HDFS)和Map-Reduce框架有所体会,比如在HDFS上运行示例程序或简单作业等. 先决条件 支持平台 GNU/Linux是产品开发和运行的平台. Hadoop已在有2000个节点的GNU/Linux主机组成的集群系统上得到验证. Win32平台是作为开发平台支持的.由于分布式操作尚未在Win32平台上充分测试,所以还不作为一个生产平台被支持. 所需软件 Linux和Windows所需软件…

在Hadoop1(版本<=0.22)中,由于NameNode和JobTracker存在单点中,这制约了hadoop的发展,当集群规模超过2000台时,NameNode和JobTracker已经不堪重负.于是,全新架构的hadoop2(版本>=0.23)诞生了,可以支持分布式NameNode.NameNode HA(NameNode High Available),实现了NameNode的横向扩展,使得集群规模最大可支持上万个节点. 一.Hadoop2介绍 1.Hadoop1局限性  NameN…

1.1 UML基础知识扫盲 UML这三个字母的全称是Unified Modeling Language,直接翻译就是统一建模语言,简单地说就是一种有特殊用途的语言. 你可能会问:这明明是一种图形,为什么说是语言呢?伟大的汉字还不是从图形(象形文字)开始的吗?语言是包括文字和图形的!其实有很多内容文字是无法表达的,你见过建筑设计图纸吗?里面还不是很多图形,光用文字能表达清楚建筑设计吗?在建筑界,有一套标准来描述设计,同样道理,在软件开发界,我们也需要一套标准来帮助我们做好软件开发的工作.UML就是…

Hadoop学习笔记(7) ——高级编程 从前面的学习中,我们了解到了MapReduce整个过程需要经过以下几个步骤: 1.输入(input):将输入数据分成一个个split,并将split进一步拆成<key, value>. 2.映射(map):根据输入的<key, value>进生处理, 3.合并(combiner):合并中间相两同的key值. 4.分区(Partition):将<key, value>分成N分,分别送到下一环节. 5.化简(Reduce):将中间结…

Hadoop学习笔记(6) ——重新认识Hadoop 之前,我们把hadoop从下载包部署到编写了helloworld,看到了结果.现是得开始稍微更深入地了解hadoop了. Hadoop包含了两大功能DFS和MapReduce, DFS可以理解为一个分布式文件系统,存储而已,所以这里暂时就不深入研究了,等后面读了其源码后,再来深入分析. 所以这里主要来研究一下MapReduce. 这样,我们先来看一下MapReduce的思想来源: alert("I'd like some Spaghetti!…

Hadoop学习笔记(2) ——解读Hello World 上一章中,我们把hadoop下载.安装.运行起来,最后还执行了一个Hello world程序,看到了结果.现在我们就来解读一下这个Hello Word. OK,我们先来看一下当时在命令行里输入的内容: $mkdir input $cd input $echo "hello world">test1.txt $echo "hello hadoop">test2.txt $cd .. $bin/ha…

Hadoop学习笔记(5) ——编写HelloWorld(2) 前面我们写了一个Hadoop程序,并让它跑起来了.但想想不对啊,Hadoop不是有两块功能么,DFS和MapReduce.没错,上一节我们写了一个MapReduce的HelloWorld程序,那这一节,我们就也学一学DFS程序的编写. DFS是什么,之前已经了解过,它是一个分布式文件存储系统.不管是远程或本地的文件系统,其实从接口上讲,应该是一至的,不然很难处理.同时在第2节的最后,我们列出了很多一些DFS的操作命令,仔细看一下,这…

Hadoop学习笔记(3) ——分布式环境搭建 前面,我们已经在单机上把Hadoop运行起来了,但我们知道Hadoop支持分布式的,而它的优点就是在分布上突出的,所以我们得搭个环境模拟一下. 在这里,我们采用这样的策略来模拟环境,我们使用3台ubuntu机器,1台为作主机(master),另外2台作为从机(slaver).同时,这台主机,我们就用第一章中搭建好的环境来. 我们采用与第一章中相似的步骤来操作: 运行环境搭建 在前面,我们知道,运行hadoop是在linux上运行的.所以我们单机就在…

Hadoop学习笔记(2) ——解读Hello World 上一章中,我们把hadoop下载.安装.运行起来,最后还执行了一个Hello world程序,看到了结果.现在我们就来解读一下这个Hello Word. OK,我们先来看一下当时在命令行里输入的内容: $mkdir input $cd input $echo "hello world">test1.txt $echo "hello hadoop">test2.txt $cd .. $bin/ha…

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…