大数据组件原理总结-Hadoop、Hbase、Kafka、Zookeeper、Spark

Hadoop原理分为HDFS与Yarn两个部分.HDFS有Namenode和Datanode两个部分.每个节点占用一个电脑.Datanode定时向Namenode发送心跳包,心跳包中包含Datanode的校验等信息,用来监控Datanode.HDFS将数据分为块,默认为64M每个块信息按照配置的参数分别备份在不同的Datanode,而数据块在哪个节点上,这些信息都存储到Namenode上面.Yarn是MapReduce2,可以集成更多的组件,如spark.mpi等.MapReduce包括Job…

一文看懂大数据的技术生态Hadoop， hive，spark都有了[转]

大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具.锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合.你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮.但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪的组合也能工作,但是未必是最佳选择. 大数据,首先你要能存的下大数据. 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器.HDFS(Hadoop Distributed FileSystem)的设计本质上是为了大量的数据…

浅析大数据的技术生态圈(Hadoop，hive，spark)

大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具.锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合.你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮.但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪的组合也能工作,但是未必是最佳选择. 大数据,首先你要能存的下大数据. 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器. HDFS(Hadoop Distributed FileSystem)的设计本质上是为了大量的数…

大数据学习系列之七 ----- Hadoop+Spark+Zookeeper+HBase+Hive集群搭建图文详解

引言在之前的大数据学习系列中,搭建了Hadoop+Spark+HBase+Hive 环境以及一些测试.其实要说的话,我开始学习大数据的时候,搭建的就是集群,并不是单机模式和伪分布式.至于为什么先写单机的搭建,是因为作为个人学习的话,单机已足以,好吧,说实话是自己的电脑不行,使用虚拟机实在太卡了... 整个的集群搭建是在公司的测试服务搭建的,在搭建的时候遇到各种各样的坑,当然也收获颇多.在成功搭建大数据集群之后,零零散散的做了写笔记,然后重新将这些笔记整理了下来.于是就有了本篇博文. 其实我在搭…

大数据实时计算工程师/Hadoop工程师/数据分析师职业路线图

http://edu.51cto.com/roadmap/view/id-29.html http://my.oschina.net/infiniteSpace/blog/308401 大数据实时计算工程师/Hadoop工程师/数据分析师职业路线图描述本路线图是一个专门针对大数据实时处理.Hadoop工程师和数据分析师所设计的课程体系介绍,在实时计算方向主要包括了从数据收集框架.集群协调框架.数据缓存框架到实时计算框架都全面进行深度解析,让一个普通的开发人员迅速成为实时计算领域的领跑者.也从…

阿里巴巴飞天大数据架构体系与Hadoop生态系统

很多人问阿里的飞天大数据平台.云梯2.MaxCompute.实时计算到底是什么,和自建Hadoop平台有什么区别. 先说Hadoop 什么是Hadoop? Hadoop是一个开源.高可靠.可扩展的分布式大数据计算框架系统,主要用来解决海量数据的存储.分析.分布式资源调度等.Hadoop最大的优点就是能够提供并行计算,充分利用集群的威力进行高速运算和存储. Hadoop的核心有两大板块:HDFS和MapReduce. HDFS全称Hadoop Distributed File System,是一种…

CentOS6安装各种大数据软件第五章：Kafka集群的配置

相关文章链接 CentOS6安装各种大数据软件第一章:各个软件版本介绍 CentOS6安装各种大数据软件第二章:Linux各个软件启动命令 CentOS6安装各种大数据软件第三章:Linux基础软件的安装 CentOS6安装各种大数据软件第四章:Hadoop分布式集群配置 CentOS6安装各种大数据软件第五章:Kafka集群的配置 CentOS6安装各种大数据软件第六章:HBase分布式集群的配置 CentOS6安装各种大数据软件第七章:Flume安装与配置 CentOS6安装各…

大数据平台搭建：Hadoop

To construct big data distributed platform based on Hadoop is a common method. Hadoop comes fron Google File System and is its open source realization. Here list the references for studying big data technology, especially on Hadoop. 基于Hadoop进行大数据分布式…

大数据学习笔记之Hadoop（一）：Hadoop入门

文章目录大数据概论一.大数据概念二.大数据的特点三.大数据能干啥? 四.大数据发展前景五.企业数据部的业务流程分析六.企业数据部的一般组织结构 Hadoop(入门) 一从Hadoop框架讨论大数据生态 1.1 Hadoop是什么 1.2 Hadoop发展历史 1.3 Hadoop三大发行版本 1.4 Hadoop的优势 1.5 Hadoop组成 1.5.1 HDFS架构概述 1.5.2 YARN架构概述 1.5.3 MapReduce架构概述 1.6 大数据技术生态体系 1.7 推…

大数据平台搭建（hadoop+spark）

大数据平台搭建(hadoop+spark) 一.基本信息 1. 服务器基本信息主机名 ip地址安装服务 spark-master 172.16.200.81 jdk.hadoop.spark.scala spark-slave01 172.16.200.82 jdk.hadoop.spark spark-slave02 172.16.200.83 jdk.hadoop.spark spark-slave03 172.16.200.84 jdk.hadoop.spark 2. 软件基本信息软…

大数据应用之Windows平台Hbase客户端Eclipse开发环境搭建

大数据应用之Windows平台Hbase客户端Eclipse开发环境搭建大数据应用之Windows平台Hbase客户端Eclipse环境搭建-Java版作者:张子良版权所有,转载请注明出处引子: 大数据的场景下,NoSql型数据库的优势不言而喻,但是涉及NoSQL数据库的实际动手开发的东西多是Linux平台,大多语焉不详,至于Windows平台介绍的东西就更少了,而且大多无法运行.本文就Windows平台基于Eclipse搭建Hbase环境客户端开发环境做一个介绍.另外基于Thrift实…

大数据学习系列之四 ----- Hadoop+Hive环境搭建图文详解(单机)

引言在大数据学习系列之一 ----- Hadoop环境搭建(单机) 成功的搭建了Hadoop的环境,在大数据学习系列之二 ----- HBase环境搭建(单机)成功搭建了HBase的环境以及相关使用介绍.本文主要讲解如何搭建Hadoop+Hive的环境. 一.环境准备 1,服务器选择本地虚拟机操作系统:linux CentOS 7 Cpu:2核内存:2G 硬盘:40G 说明:因为使用阿里云服务器每次都要重新配置,而且还要考虑网络传输问题,于是自己在本地便搭建了一个虚拟机,方便文件的传输以…

大数据学习系列之六 ----- Hadoop+Spark环境搭建

引言在上一篇中大数据学习系列之五 ----- Hive整合HBase图文详解 : http://www.panchengming.com/2017/12/18/pancm62/ 中使用Hive整合HBase,并且测试成功了.在之前的大数据学习系列之一 ----- Hadoop环境搭建(单机) : http://www.panchengming.com/2017/11/26/pancm55/ 中成功的搭建了Hadoop的环境,本文主要讲的是Hadoop+Spark 的环境.虽然搭建的是单机版,…

大数据软件安装之Hadoop（Apache）（数据存储及计算）

大数据软件安装之Hadoop(Apache)(数据存储及计算) 一.生产环境准备 1.修改主机名 vim /etc/sysconfig/network 2.修改静态ip vim /etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 DEVICE=eth0 TYPE=Ethernet ONBOOT=yes BOOTPROTO=static NAME="eth0" IP…

大数据技术原理与应用——大数据处理架构Hadoop

Hadoop简介 Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台,为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构. Hadoop是基于Java语言开发的,具有很好的跨平台特性,并且可以部署在廉价的计算机集群中. Hadoop的核心是分布式文件系统(Hadoop Distributed File System,HDFS)和MapReduce. Hadoop被公认为行业大数据标准开源软件,在分布式环境下提供了海量数据的处理能力. Hadoop的特性 Hadoop是一个能够对大量数据进…

基于ambari搭建hadoop生态圈大数据组件

Ambari介绍1Apache Ambari是一种基于Web的工具,支持Apache Hadoop集群的供应.管理和监控.Ambari已支持大多数Hadoop组件,包括HDFS.MapReduce.Hive.Pig. Hbase.Zookeper.Sqoop和Hcatalog等. Apache Ambari 支持HDFS.MapReduce.Hive.Pig.Hbase.Zookeper.Sqoop和Hcatalog等的集中管理.也是5个顶级hadoop管理工具之一. 建议需对hadoop生态圈…

大数据学习系列之八----- Hadoop、Spark、HBase、Hive搭建环境遇到的错误以及解决方法

前言在搭建大数据Hadoop相关的环境时候,遇到很多了很多错误.我是个喜欢做笔记的人,这些错误基本都记载,并且将解决办法也写上了.因此写成博客,希望能够帮助那些搭建大数据环境的人解决问题. 说明: 遇到的问题以及相应的解决办法是对于个人当时的环境,具体因人而异.如果碰到同样的问题,本博客的方法无法解决您的问题,请先检查环境配置问题. Hadoop伪分布式相关的问题 1,FATAL conf.Configuration: error parsing conf hdfs-site.xml 原因:…

hadoop大数据组件启动

1.1.启动集群 sbin/start-dfs.sh注:这个启动脚本是通过ssh对多个节点的namenode.datanode.journalnode以及zkfc进程进行批量启动的. 1.2.启动NameNode sbin/hadoop-daemon.sh start namenode1.3.启动DataNode sbin/hadoop-daemon.sh start datanode1.4. 启动 MR的HistoryServer sbin/mr-jobhistory-daemon.sh st…

【学习笔记】大数据技术原理与应用（MOOC视频、厦门大学林子雨）

1 大数据概述大数据特性:4v volume velocity variety value 即大量化.快速化.多样化.价值密度低数据量大:大数据摩尔定律快速化:从数据的生成到消耗,时间窗口小,可用于生成决策的时间非常少:1秒定律,这和传统的数据挖掘技术有着本质区别(谷歌的dremel可以在1秒内调动上千台服务器处理PB级数据) 价值密度低,商业价值高大数据影响: 对科学研究影响:出现科学研究第四方式数据(前三个分别是实验.理论.计算) 对思维方式影响:全样而非抽样.效率而非准确.相关而非…

了解大数据的技术生态系统 Hadoop,hive,spark(转载)

首先给出原文链接: 原文链接大数据本身是一个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你能够把它比作一个厨房所以须要的各种工具. 锅碗瓢盆,各有各的用处.互相之间又有重合.你能够用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你能够用小刀或者刨子去皮. 可是每一个工具有自己的特性,尽管奇怪的组合也能工作,可是未必是最佳选择. 大数据,首先你要能存的下大数据. 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器. HDFS(Hadoop Distributed File…

大数据基础知识问答----hadoop篇

handoop相关知识点 1.Hadoop是什么? 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 is a distributed computing platform written in Java. It incorporates features similar to those of the Google File System and of MapReduc…

星环大数据安全组件Guardian与hadoop自带的安全组件区别

在进行讲解之前,先带大家学习下hadoop关于hdfs自己的安全如何实现的--------------------------- 名词: ACL-访问控制列表(Access Control List,ACL) ARBAC-基于角色的权限访问控制(Role-Based Access Control) 所有安全体系的了解,大数据平台安全体系的四个层次说起:外围安全.数据安全.访问安全以及访问行为监控,如下图所示: 外围安全技术多指传统意义上提到的网络安全技术,如防火墙,登陆认证等: 数据安全从狭义上…

一文教你看懂大数据的技术生态圈:Hadoop,hive,spark

转自:https://www.cnblogs.com/reed/p/7730360.html 大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具.锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合.你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮.但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪的组合也能工作,但是未必是最佳选择. 大数据,首先你要能存的下大数据. 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器.HD…

大数据框架对比：Hadoop、Storm、Samza、Spark和Flink

转自:https://www.cnblogs.com/reed/p/7730329.html 今天看到一篇讲得比较清晰的框架对比,这几个框架的选择对于初学分布式运算的人来说确实有点迷茫,相信看完这篇文章之后应该能有所收获. 简介大数据是收集.整理.处理大容量数据集,并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称.虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限,但这种计算类型的普遍性.规模,以及价值在最近几年才经历了大规模扩展. 在之前的文章中,我们曾经介绍过有关大数据系统的常规概念.…

大数据框架对比：Hadoop、Storm、Samza、Spark和Flink--容错机制（ACK，RDD，基于log和状态快照），消息处理at least once，exactly once两个是关键

分布式流处理是对无边界数据集进行连续不断的处理.聚合和分析.它跟MapReduce一样是一种通用计算,但我们期望延迟在毫秒或者秒级别.这类系统一般采用有向无环图(DAG). DAG是任务链的图形化表示,我们用它来描述流处理作业的拓扑.如下图,数据从sources流经处理任务链到sinks.单机可以运行DAG,但本篇文章主要聚焦在多台机器上运行DAG的情况. 关注点当选择不同的流处理系统时,有以下几点需要注意的: 运行时和编程模型:平台框架提供的编程模型决定了许多特色功能,编程模型要足够处理各种…

大数据时代——为什么用HADOOP？

转载自:http://www.daniubiji.cn/archives/538 什么叫大数据 “大”,说的并不仅是数据的“多”!不能用数据到了多少TB ,多少PB 来说. 对于大数据,可以用四个词来表示:大量,多样,实时,价值. 大量:这个大家都知道,想百度,淘宝,腾讯,Facebook,Twitter等网站上的一些信息,这肯定算是大数据了,都要存储下来. 多样:数据的多样性,是说数据可能是结构型的数据,也可能是非结构行的文本,图片,视频,语音,日志,邮件等. 实时:大数据需要快速的,实时的进…