Hadoop是一个开源框架,它允许在整个集群使用简单编程模型计算机的分布式环境存储并处理大数据.它的目的是从单一的服务器到上千台机器的扩展,每一个台机都可以提供本地计算和存储. “90%的世界数据在过去的几年中产生”. 由于新技术,设备和类似的社交网站通信装置的出现,人类产生的数据量每年都在迅速增长.美国从一开始的时候到2003年产生的数据量为5十亿千兆字节.如果以堆放的数据磁盘的形式,它可以填补整个足球场.在2011年创建相同数据量只需要两天,在2013年该速率仍在每十分钟极大地增长.虽然生产…

一篇了解大数据架构及Hadoop生态圈 阅读建议,有一定基础的阅读顺序为1,2,3,4节,没有基础的阅读顺序为2,3,4,1节. 第一节 集群规划 大数据集群规划(以CDH集群为例),参考链接: https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/latest/topics/cm_ig_host_allocations.html https://blog.csdn.net/xuefenxi/article/details/81563033 Clou…

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…

原文:http://zhuanlan.zhihu.com/donglaoshi/19962491 作者: 董飞       提到大数据分析平台,不得不说Hadoop系统,Hadoop到现在也超过10年的历史了,很多东西发生了变化,版本也从0.x 进化到目前的2.6版本.我把2012年后定义成后Hadoop平台时代,这不是说不用Hadoop,而是像NoSQL (Not Only SQL)那样,有其他的选型补充.我在知乎上也写过Hadoop的一些入门文章 如何学习Hadoop - 董飞的回答,为了给…

大数据我们都知道hadoop,可是还会各种各样的技术进入我们的视野:Spark,Storm,impala,让我们都反映不过来.为了能够更好的架构大数据项目,这里整理一下,供技术人员,项目经理,架构师选择合适的技术,了解大数据各种技术之间的关系,选择合适的语言.我们可以带着下面问题来阅读本文章:1.hadoop都包含什么技术2.Cloudera公司与hadoop的关系是什么,都有什么产品,产品有什么特性3.Spark与hadoop的关联是什么?4.Storm与hadoop的关联是什么? hadoo…

提到大数据分析平台,不得不说Hadoop系统,Hadoop到现在也超过10年的历史了,很多东西发生了变化,版本也从0.x进化到目前的2.6版本.我把2012年后定义成后Hadoop平台时代,这不是说不用Hadoop,而是像NoSQL (Not Only SQL)那样,有其他的选型补充. 背景篇 Hadoop: 开源的数据分析平台,解决了大数据(大到一台计算机无法进行存储,一台计算机无法在要求的时间内进行处理)的可靠存储和处理.适合处理非结构化数据,包括HDFS,MapReduce基本组件. HD…

说到处理大数据的工具,普通的开源解决方案(尤其是Apache Hadoop)堪称中流砥柱.弗雷斯特调研公司的分析师Mike Gualtieri最近预测,在接下来几年,“100%的大公司”会采用Hadoop.Market Research的一份报告预测,到2011年,Hadoop市场会以58%的年复合增长率(CAGR)高速增长:到2020年,市场产值会超过10亿美元.IBM更是非常看好开源大数据工具,派出了3500名研究人员开发Apache Spark,这个工具是Hadoop生态系统的一部分. 这…

大数据架构师必读的NoSQL建模技术 从数据建模的角度对NoSQL家族系统做了比较简单的比较,并简要介绍几种常见建模技术. 1.前言 为了适应大数据应用场景的要求,Hadoop以及NoSQL等与传统企业平台完全不同的新兴架构迅速地崛起.而下层技术基础的革命必将影响上层建筑:数据模型和算法.简单地将传统基于第四范式结构化关系型数据库的模型拷贝到新的引擎上,无异于削足适履,不仅增加了大数据应用开发的难度和复杂度,又无法发释放新框架的潜能. 该如何构建基于NoSQL的数据模型?现在能供参考的公开知识积…

先放结论:Hbase和Hive在大数据架构中处在不同位置,Hbase主要解决实时数据查询问题,Hive主要解决数据处理和计算问题,一般是配合使用.一.区别:Hbase: Hadoop database 的简称,也就是基于Hadoop数据库,是一种NoSQL数据库,主要适用于海量明细数据(十亿.百亿)的随机实时查询,如日志明细.交易清单.轨迹行为等.Hive:Hive是Hadoop数据仓库,严格来说,不是数据库,主要是让开发人员能够通过SQL来计算和处理HDFS上的结构化数据,适用于离线的批量数据…

TPCx-BB是大数据基准测试工具,它通过模拟零售商的30个应用场景,执行30个查询来衡量基于Hadoop的大数据系统的包括硬件和软件的性能.其中一些场景还用到了机器学习算法(聚类.线性回归等).为了更好地了解被测试的系统的性能,需要对TPCx-BB整个测试流程深入了解.本文详细分析了整个TPCx-BB测试工具的源码,希望能够对大家理解TPCx-BB有所帮助. 代码结构 主目录($BENCH_MARK_HOME)下有: bin conf data-generator engines tools…