今天跟一个朋友在讨论hadoop体系架构,从当下流行的Hadoop+HDFS+MapReduce+Hbase+Pig+Hive+Spark+Storm开始一直讲到HDFS的底层实现,MapReduce的模型计算,到一个云盘如何实现,再到Google分布式史上那最伟大的三篇文章. 这几个名词刚问到初学者的时候肯定会一脸懵逼包括我自己,整个Hadoop家族成员很多,“势力”很庞大,下面画个图,简单概括下. 到这里本文内容已结束,下文是摘自网络上一些比较经典或者浅显易懂的相关文字,有兴趣的继续往下看.…

微信公众号[程序员江湖] 作者黄小斜,斜杠青年,某985硕士,阿里 Java 研发工程师,于 2018 年秋招拿到 BAT 头条.网易.滴滴等 8 个大厂 offer,目前致力于分享这几年的学习经验.求职心得和成长感悟,以及作为程序员的思考和见解.(关注公众号后回复”资料“即可领取 3T 免费技术学习资源) ​       纯干货:Hadoop核心架构HDFS+MapReduce+Hbase+Hive内部机理详解. 通过这一阶段的调研总结,从内部机理的角度详细分析,HDFS.MapReduce.…

转自:http://blog.csdn.net/iamdll/article/details/20998035 分类: 分布式 2014-03-11 10:31 156人阅读 评论(0) 收藏 举报 目录(?)[+] Hadoop核心架构HDFS+MapReduce+Hbase+Hive内部机理详解 通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS.MapReduce处理过程,以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍,基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心.…

Hadoop的架构模型 1.x的版本架构模型介绍 架构图 HDFS分布式文件存储系统(典型的主从架构) NameNode:集群当中的主节点,主要用于维护集群当中的元数据信息,以及接受用户的请求,处理用户的请求 SecondaryNameNode:主要是辅助NameNode管理元数据信息 DataNode:集群当中的从节点,主要用于存储数据 什么是元数据? 元数据就是描述数据的数据.简单的来说,一个文件的存放位置.文件名称.打开方式.创建人.修改时间.文件大小.文件权限等这些都是描述性的数据,都可…

HDFS 简介 Hadoop Distributed File System,简称HDFS,是一个分布式文件系统. HDFS是高容错性的,可以部署在低成本的硬件之上,HDFS提供高吞吐量地对应用程序数据访问,它适合大数据集的应用程序.它具有以下几个特点: 1)适合存储非常大的文件 2)适合流式数据读取,即适合“只写一次,读多次”的数据处理模式 3)适合部署在廉价的机器上 但HDFS不适合以下场景(任何东西都要分两面看,只有适合自己业务的技术才是真正的好技术): 1)不适合存储大量的小文件,因为受…

一.Hadoop系统架构图 Hadoop1.0与hadoop2.0架构对比图 YARN架构: ResourceManager –处理客户端请求 –启动/监控ApplicationMaster –监控NodeManager –资源分配与调度 NodeManager –单个节点上的资源管理 –处理来自ResourceManager的命令 –处理来自ApplicationMaster的命令 ApplicationMaster –数据切分 –为应用程序申请资源,并分配给内部任务 –任务监控与容错   Y…

Hadoop 由许多元素构成.其最底部是 Hadoop Distributed File System(HDFS),它存储 Hadoop 集群中所有存储节点上的文件.HDFS(对于本文)的上一层是MapReduce 引擎,该引擎由 JobTrackers 和 TaskTrackers 组成.通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS.MapReduce处理过程,以及数据仓库工具Hive和分布式数据库 Hbase的介绍,基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心.[4]  …

YARN是开源项目Hadoop的一个资源管理系统,最初设计是为了解决Hadoop中MapReduce计算框架中的资源管理问题,但是现在它已经是一个更加通用的资源管理系统,可以把MapReduce计算框架作为一个应用程序运行在YARN系统之上,通过YARN来管理资源.如果你的应用程序也需要借助YARN的资源管理功能,你也可以实现YARN提供的编程API,将你的应用程序运行于YARN之上,将资源的分配与回收统一交给YARN去管理,可以大大简化资源管理功能的开发.当前,也有很多应用程序已经可以构建于Y…

hadoop 简单来说就是用 java写的分布式 ,处理大数据的框架,主要思想是 “分组合并” 思想. 分组:比如 有一个大型数据,那么他就会将这个数据按照算法分成多份,每份存储在 从属主机上,并且在从属主机上进行计算,主节点主要负责Hadoop两个关键功能模块HDFS.Map Reduce的监督.        合并:将每个机器上的计算结果合并起来 再在一台机器上计算,得到最终结果.这就是mapreduce 算法. Hadoop主要的任务部署分为3个部分,分别是:Client机器,主节点和从节…

1.1          Hadoop 概念:hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构.是根据google发表的GFS(Google File System)论文产生过来的. 优点: 1. 它是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架.以一种可靠.高效.可伸缩的方式进行数据处理. 2. 高可靠性,因为它假设计算元素和存储会失败,因此它维护多个工作数据副本,确保能够针对失败的节点重新分布处理. 3. 高效性,因为它以并行的方式工作,通过并行处理加快处理速度. 4. 可伸缩…

Hadoop 由两部分组成,分别是分布式文件系统和分布式计算框架 MapReduce. 其中分布式文件系统主要用于大规模数据的分布式存储,而 MapReduce 则构建在分布式文件系统之上,对存储在分布式文件系统中的数据进行分布式计算.本文主要涉及 MapReduce,但考虑到它的一些功能跟底层存储机制相关,因而会首先介绍分布式文件系统. 在 Hadoop 中, MapReduce 底层的分布式文件系统是独立模块, 用户可按照约定的一套接口实现自己的分布式文件系统, 然后经过简单的配置后, 存储…

HDFS的体系架构 整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持,并通过MR来实现对分布式并行任务处理的程序支持. HDFS采用主从(Master/Slave)结构模型,一个HDFS集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成的(在最新的Hadoop2.2版本已经实现多个NameNode的配置-这也是一些大公司通过修改hadoop源代码实现的功能,在最新的版本中就已经实现了).NameNode作为主服务器,管理文件系统命名空间和客户端对文件的访问操作.Da…

在大数据的发展过程中,出现了一批专门应用与大数据的处理分析工具,如Hadoop,Hbase,Hive,Spark等,我们先从最基础的Hadoop开始进行介绍 Hadoop是apache基金会下所开发的分布式基础架构,实现了一个分布式文件系统(HDFS),HDFS拥有高容错性.高可靠性.高扩展性.高效性.低成本的特性,可以让用户在不了解相关的底层源码的情况下,在廉价的机器上搭配一台完整的服务器进行分布式程序开发,利用集群的高速运算和存储处理自己的业务. 一个应用程序无非就是计算和存储两个部分,Ha…

1.hadoop1.0与hadoop2.0的区别:…

引言 Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合执行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统.它和现有的分布式文件系统有非常多共同点.但同一时候,它和其它的分布式文件系统的差别也是非常明显的.HDFS是一个高度容错性的系统,适合部署在便宜的机器上.HDFS能提供高吞吐量的数据訪问.非常适合大规模数据集上的应用. HDFS放宽了一部分POSIX约束,来实现流式读取文件系统数据的目的. HDFS在最開始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架构而开发的.…

Hadoop是apache用来“处理海量数据存储和海量数据分析”的分布式系统基础架构,更广义的是指hadoop生态圈.Hadoop的优势 高可靠性:hadoop底层维护多个数据副本,即使某个计算单元故障,也不会导致数据丢失. 高扩展性:天然支持分布式,可方便的扩展至几千个节点. 高容错性:能够自动将失败的任务重新分配. 高效性:在mapReduce的思想下,hadoop是并行工作处理任务的.Hadoop1.x和Hadoop2.x的区别 MapReduce架构概述 Mapreduce实际上就是将计…

Hadoop是什么 大白话,Hadoop是个存储数据,计算数据的分布式框架.核心组件是HDFS.MapReduce.Yarn. HDFS:分布式存储 MapReduce:分布式计算 Yarn:调度MapReduce 现在为止我们知道了HDFS.MapReduce.Yarn是干啥的,下面通过一张图再来看看他的整体架构. HDFS HDFS是Hadoop的存储系统,将庞大的数据存储在多台机器上,并通过数据副本冗余实现容错.HDFS两大核心组件是NameNode与DataNode. NameNode:…

1. 需要的软件:centos.hadoop.jdk.winscp. 2.搭建开发环境 Vmware安装 3.安装Linux操作系统 (1).安装虚拟机1,设置相关的参数: 4.点击设置,常规->高级->?? 由于实验知道书用的市virtual-box,自己实验用的是Vmware软件,这里设置类似与vmware workstation里面的 Vmware Tools工具和共享文件夹的设置. 所以下面先安装VMware Tools和设置共享文件夹! 共享文件夹设置完成: 5.网络设置:…

1 Flume架构解释  Flume概念 Flume是一个分布式 ,可靠的,和高可用的,海量的日志聚合系统 支持在系统中定制各类的数据发送方 用于收集数据 提供简单的数据提取能力 并写入到各种接受方 Flume 特点 1 可靠性 当节点出现故障时,日志能够被传送到其他节点上而不会丢失.Flume提供了三种级别      的可靠性保障,所有的数据以event为单位传输,从强到弱依次分别为:end-to-end( 收到数据agent首先将event写到磁盘上,当数据传送成功后,再删除:如果数据发送失…

###################HDFS High Availability Using the Quorum Journal Manager################################ 规划集群 db01            db02            db03            db04            db05 namenode        namenode journalnode        journalnode        journa…

主要架构图 各部分作用 * Core:核心支持,内核代码 * MapReduce:映射数据 * HDFS:文件存储 * ZooKepper:服务器节点和进程通信的协调工具 * Pig:支持用户和MapReduce(java)交互的语言工具 * Hive:支持SQL对数据查询的语言工具(可理解为一种关系型数据库),但是不支持所有SQL * HBase:NoSql数据库,使用列式存储(提高响应速度,减少IO),用于数据分析. * Chukwa:日志抓取 HDFS: * Namenode : * HD…

为什么要用集群? 企业里面,多台机器 伪分布式 每一个角色都是一个进程 HDFS: NN SNN DN YARN: RM NM 大数据所有组件, 都是主从架构 master-slave HDFS读写请求都是先到NN节点, 但是,HBase 读写请求不是经过master, 建表和删除表是需要经过master NN节点挂了,就不能提供对外服务 (-put,-get) 需要配置两个NN节点(实时的,任何时刻只有一台active对外, 另外一台是standby,做实时备份, 随时准备着从standby切…

什么是Hadoop? http://hadoop.apache.org/ 解决问题:·海量数据的存储 (HDFS)·海量数据的分析 (MapReduce)·资源管理调度 (YARN) 集群规划:(这里namenode 与 ResourceManager 分开是为了更好理解是俩个集群:namenode是控制元数据,另一个是yarn框架),一般合在一起方便ssh认证(namenode要认证DN,ResourceManager要认证NM) 主机名 IP 安装软件 运行的进程 hadoop01 192.…

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一.Hadoop简介 Hadoop最早起源于Nutch.Nutch是一个开源的网络搜索引擎,由Doug Cutting于2002年创建.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,随着网页抓取数量的增加,遇到严重的可扩展问题,即不能解决数十亿网页的存储和索引的问题,之后,Google发布的两篇论文(The Google File System和MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters)为该…

一.Hadoop概述 hadoop由两部分组成.各自是分布式文件系统和分布式计算框架MapReduce.当中.分布式文件系统主要用于大规模数据的分布式存储.而MapReduce 则构建在分布式文件系 统之上,对存储在分布式文件系统中的数据进行分布式计算. 2.在Hadoop 中,MapReduce 底层的分布式文件系统是独立模块,用户可依照约定的一套接口实现自己的分布式文件系统,然后经过简单的配置后.存储在该文件系统上的数据便 能够被MapReduce处理. Hadoop 默认使用的分布式文件系…

转载自http://www.shareditor.com/blogshow?blogId=96 机器学习.数据挖掘等各种大数据处理都离不开各种开源分布式系统,hadoop用于分布式存储和map-reduce计算,spark用于分布式机器学习,hive是分布式数据库,hbase是分布式kv系统,看似互不相关的他们却都是基于相同的hdfs存储和yarn资源管理,本文通过全套部署方法来让大家深入系统内部以充分理解分布式系统架构和他们之间的关系  请尊重原创,转载请注明来源网站www.sharedito…

狭义上来说,hadoop就是单独指代hadoop这个软件, 广义上来说,hadoop指代大数据的一个生态圈,包括很多其他的软件 2.hadoop的历史版本介绍 0.x系列版本:hadoop当中最早的一个开源版本,在此基础上演变而来的1.x以及2.x的版本 1.x版本系列:hadoop版本当中的第二代开源版本,主要修复0.x版本的一些bug等 2.x版本系列:架构产生重大变化,引入了yarn平台等许多新特性 3.hadoop三大公司发型版本介绍 免费开源版本apache: http://hadoo…

http://lxw1234.com/archives/2016/04/638.htm 该文章介绍了Hadoop的架构原理,简单易懂. 目前公司提供Hadoop的运算集群BMR,可以直接申请集群资源.…

一.前言 从20世纪90年代数字化医院概念提出到至今的20多年时间,数字化医院(Digital Hospital)在国内各大医院飞速的普及推广发展,并取得骄人成绩.不但有数字化医院管理信息系统(HIS).影像存档和通信系统(PACS).电子病历系统(EMR)和区域医疗卫生服务(GMIS)等成功实施与普及推广,而且随着日新月异的计算机技术和网络技术的革新,进一步为数字化医院带来新的交互渠道譬如:远程医疗服务,网上挂号预约. 随着IT技术的飞速发展,80%以上的三级医院都相继建立了自己的医院信息系统…