一.简介 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构.Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce.HDFS为海量的数据提供了存储,则MapReduce为海量的数据提供了计算. 二.HDFS Hadoop Distributed File System,简称HDFS,是个分布式文件系统,是hadoop的一个核心部分.HDFS有这高容错性(fault-tolerent)的特点,并且设计用来部署在低廉价的(low-cost)的硬件上,提供了高吞吐量(high…

原文地址:大数据技术Hadoop入门理论系列之一----hadoop生态圈介绍   1. hadoop 生态概况 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. 具有可靠.高效.可伸缩的特点. Hadoop的核心是YARN,HDFS和Mapreduce 下图是hadoop生态系统,集成spark生态圈.在未来一段时间内,hadoop将于spark共存,hadoop与spark 都能…

1.Hadoop是什么? 适合大数据的分布式存储与计算平台 HDFS: Hadoop Distributed File System分布式文件系统 MapReduce:并行计算框架 解决的问题: HDFS: 海量数据的存储 MapReduce:海量数据的分析 2.Hadoop生态圈 ①HBase Google Bigtable的开源实现 列式数据库 可集群化 可以使用shell.web.api等多种方式访问 适合高读写(insert)的场景 HQL查询语言 NoSQL的典型代表产品 ②Hive…

Technorati 标记: hadoop,生态圈,ecosystem,yarn,spark,入门 1. hadoop 生态概况 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. 具有可靠.高效.可伸缩的特点. Hadoop的核心是YARN,HDFS和Mapreduce 下图是hadoop生态系统,集成spark生态圈.在未来一段时间内,hadoop将于spark共存,hadoop与…

1.Hadoop是什么? 适合大数据的分布式存储与计算平台 HDFS: Hadoop Distributed File System分布式文件系统 MapReduce:并行计算框架 解决的问题: HDFS: 海量数据的存储 MapReduce:海量数据的分析 2.Hadoop生态圈 ①HBase Google Bigtable的开源实现 列式数据库 可集群化 可以使用shell.web.api等多种方式访问 适合高读写(insert)的场景 HQL查询语言 NoSQL的典型代表产品 ②Hive…

Hortworks 作为Apache Hadoop2.0社区的开拓者,构建了一套自己的Hadoop生态圈,包括存储数据的HDFS,资源管理框架YARN,计算模型MAPREDUCE.TEZ等,服务于数据平台的PIG.HIVE&HCATALOG.HBASE,HDFS存储的数据通过FLUME和SQOOP导入导出,集群监控AMBARI.数据生命周期管理FALCON.作业调度系统OOZIE.本文简要介绍了各个系统的概念.另外大多系统都通过Apache开源,读者可以自行下载试用. Hortworks Had…

使用Hive转换.装载数据 1. Hive简介 (1)Hive是什么         Hive是一个数据仓库软件,使用SQL读.写.管理分布式存储上的大数据集.它建立在Hadoop之上,具有以下功能和特点: 通过SQL方便地访问数据,适合执行ETL.报表.数据分析等数据仓库任务. 提供一种机制,给各种各样的数据格式加上结构. 直接访问HDFS的文件,或者访问如HBase的其它数据存储. 可以通过MapReduce.Spark或Tez等多种计算框架执行查询.         Hive提供标准的SQ…

大数据和Hadoop生态圈 一.前言: 非常感谢Hadoop专业解决方案群:313702010,兄弟们的大力支持,在此说一声辛苦了,经过两周的努力,已经有啦初步的成果,目前第1章 大数据和Hadoop生态圈小组已经翻译完成,在此对:译者:贾艳成 QQ:496830205 表示感谢. 二.意见征集: 本章节由<Hadoop专业解决方案群:313702010>翻译小组完成,为小组校验稿,已经通过小组内部校验通过,特此面向网络征集意见,如果对本章节内容有任何异议,请在评论中加以说明,说明时,请标明行…

Hadoop生态圈-zookeeper完全分布式部署 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. 本篇博客部署是建立在Hadoop高可用基础之上的,关于Hadoop高可用部署请参考:https://www.cnblogs.com/yinzhengjie/p/9070017.html.本篇博客是将Hadoop的高可用配置和zookeeper完全分布式结合使用! 一.分布式协调框架 1>.分布式框架的好处 a>.可靠性: 一个或几个节点的崩溃不会导致整个集群的崩溃. b>…

1.硬件架构实例 2.软件架构实例 3.数据流通用概念模型 a.数据源(互联网.物联网.企业数据):App.Device.Site b.数据收集(ETL.提取.转换.加载):Flume.Kafka.Sqoop c.数据存储:HDFS.Hive/HBase d.资源管理:Yarn.Mesos e.批处理:MapReduce.Spark core 流处理:Storm.Spark streaming f.数据挖掘(OLAP.BI):Mahout.MLlib g.数据可视化(report) 4.Hado…