一.项目编码实现 HDFS文件上传 HDFS文件下载 定位文件读取 通过API操作HDFS 通过IO流操作HDFS HDFS写数据流程 HDFS读数据流程 统计一堆文件中单词出现的个数(WordCount案例) 把单词按照ASCII码奇偶分区 统计手机号耗费的总上行流量.下行流量.总流量(序列化) 二.流程图及描述 HDFS写数据流程 HDFS读数据流程 NameNode&Secondary NameNode工作机制 查看fsimage文件 写数据流程 读数据流程 namenode和second…

1首先对于一个java还白的小白,先理解CDH与Hadoop的关系 一.Hadoop版本选择. Hadoop大致可分为Apache Hadoop和第三方发行第三方发行版Hadoop,考虑到Hadoop集群部署的高效,集群的稳定性, 以及后期集中的配置管理,业界多使用Cloudera公司的发行版,简称为CDH. 下面是转载的Hadoop社区版本与第三方发行版本的比较: Apache社区版本 优点: 完全开源免费.社区活跃文档.资料详实 缺点: 因为很活跃所以版本对应关系,各个版本层出不穷,让使用者…

前提:配置JDK1.8环境,并配置相应的环境变量,JAVA_HOME 一.Hadoop的安装 1.1 下载Hadoop (2.6.0) http://hadoop.apache.org/releases.html 1.1.1 下载对应版本的winutils(https://github.com/steveloughran/winutils)并将其bin目录下的文件,全部复制到hadoop的安装目录的bin文件下,进行替换. 1.2 解压hadoop-2.6.0.tar.gz到指定目录,并配置相应…

用了一周多的时间终于把CDH版Hadoop部署在了测试环境(部分组件未安装成功),本文将就这个部署过程做个总结. 一.Hadoop版本选择. Hadoop大致可分为Apache Hadoop和第三方发行第三方发行版Hadoop,考虑到Hadoop集群部署的高效,集群的稳定性,以及后期集中的配置管理,业界多使用Cloudera公司的发行版,简称为CDH. 下面是转载的Hadoop社区版本与第三方发行版本的比较: Apache社区版本 优点: 完全开源免费. 社区活跃 文档.资料详实 缺点: 复杂的…

jdk-8u181-linux-x64.tar.gz https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html hadoop-2.7.2.tar.gz http://archive.apache.org/dist/hadoop/common/ Hive 官网地址:http://hive.apache.org/2)文档查看地址:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hiv…

向任务传递定制参数 获取任务待定的信息 生成多个输出 与关系数据库交互 让输出做全局排序   1.向任务传递作业定制的参数        在编写Mapper和Reducer时,通常会想让一些地方可以配置.例如第5章的联结程序被固定地写为取第一个数据列作为联结键.如果用户可以在运行时指定某个列作为联结键,就会让程序更具普适性.hadoop自身使用一个配置对象来存储所有作业的配置属性.你也可以使用这个对象将参数传递到Mapper和Reducer.        我们已经知道MapReduce的dri…

前言:       毕业两年了,之前的工作一直没有接触过大数据的东西,对hadoop等比较陌生,所以最近开始学习了.对于我这样第一次学的人,过程还是充满了很多疑惑和不解的,不过我采取的策略是还是先让环境跑起来,然后在能用的基础上在多想想为什么.       通过这三个礼拜(基本上就是周六周日,其他时间都在加班啊T T)的探索,我目前主要完成的是: 1.在Linux环境中伪分布式部署hadoop(SSH免登陆),运行WordCount实例成功. http://www.cnblogs.com/Pur…

Hadoop的数据管理,主要包括Hadoop的分布式文件系统HDFS.分布式数据库HBase和数据仓库工具Hive的数据管理. 1.HDFS的数据管理 HDFS是分布式计算的存储基石,Hadoop分布式文件系统和其他分布式文件系统有很多类似的特质: 对于整个集群有单一的命名空间: 具有数据一致性.适合一次写入多次读取的模型,客户端在文件没有被成功创建之前是无法看到文件存在的: 文件会被分割成多个文件块,每个文件块被分配存储到数据节点上,而且会根据配置由复制文件块来保证数据的安全性. HDFS通过…

开篇概述 随着计算机网络基础设施的完善,社交网络和电商的发展以及物连网的推进,产生了越来越多的大数据,使得人工智能最近几年也有了长足的发展(可供机器学习的样本数据量足够大了),大数据的存储和处理也越来越重要,国家对此也比较重视(可上网搜索关键字"大数据白皮书"关键字,以了解详细情况),会长决定和年轻人也一块儿学习一下,于是报了网易云课堂的课程,不定时将学习到的东西整理为博客,此乃开篇. 学习大数据必先学习Hadoop,因为它是目前世界上最流行的分布式数据处理框架. Tips:所谓大数据…

这学期刚好开了一门大数据的课,就是完完全全简简单单的介绍的那种,然后就接触到这里面最被人熟知的Hadoop了.看了官网的教程[吐槽一下,果然英语还是很重要!],嗯啊,一知半解地搭建了本地和伪分布式的,然后是在没弄懂,求助了Google,搞来了一台机子,嗯,搭了个分布式的.其实是作业要求啦,觉得自己平时用单机的完全够了啦~ 然后被要求去做个WordCount和数据去重的小例子,嗯啊,我就抱着半桶水的Java知识就出发走向“大数据“[其实很小]了. 立马求助官网[官网就是好,虽然看的慢,英语技术两不…