什么是hadoop? Hadoop 是 Apache 旗下的一个用 java 语言实现开源软件框架,是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台.允许使用简单的编程模型在大量计算机集群上对大型数据集进行分布式处理. hadoop提供的功能:利用服务器集群,根据用户的自定义业务逻辑,对海量数据进行分布式处理. 狭义上来说hadoop 指 Apache 这款开源框架,它的核心组件有: hdfs(分布式文件系统)(负责文件读写) yarn(运算资源调度系统)(负责为MapReduce程序分配运算硬件资源)…

1.Hadoop生态系统 2.HDFS(Hadoop分布式文件系统) 源自于Google的GFS论文,发表于2003年10月,HDFS是GFS克隆版. 是Hadoop体系中数据存储管理的基础.它是一个高度容错的系统,能检测和应对硬件故障,用于在低成本的通用硬件上运行.HDFS简化了文件的一致性模型,通过流式数据访问,提供高吞吐量应用程序数据访问功能,适合带有大型数据集的应用程序. Client:切分文件:访问HDFS:与NameNode交互,获取文件位置信息:与DataNode交互,读取和写入数…

一.引入 hadoop的分布式计算框架(MapReduce是离线计算框架) 二.MapReduce设计理念 移动计算,而不是移动数据. Input HDFS先进行处理切成数据块(split)   map   sort   reduce  输出数据(output HDFS) 三.示例 Mapping是根据我们书写的模式执行的. 四.hadoop计算框架Shuffle 怎样将map task的输出结果有效的传送到reduce端,也就是说,Shuffle描述着数据从map task输出到reduce…

HDFS:分布式文件系统 一句话总结 一个文件先被拆分为多个Block块(会有Block-ID:方便读取数据),以及每个Block是有几个副本的形式存储 1个文件会被拆分成多个Block blocksize:128M(Hadoop2.0以后默认的块大小,可以自定义配置) 130M ==> 2个Block: 128M 和 2M HDFS设计目标 巨大的分布式文件系统 满足大数据场景基本数据存储的要求 廉价的机器上 当你的存储空间不够,你可以水平横向扩展机器方式提高 HDFS架构 NameNode…

MapReduce概述 Google MapReduce的克隆版本 优点:海量数据的离线处理,易开发,易运行 缺点:实时流式计算 Hadoop MapReduce是一个软件框架,用于轻松编写应用程序,以可靠,容错的方式在大型集群(数千个节点)的商用硬件上并行处理大量数据(多TB数据集) MapReduce编程模型 思想:分而治之 MapReduce作业通常将输入数据集拆分为独立的块,这些块由map任务以完全并行的方式处理.框架对map的输出进行排序,然后输入到reduce任务.通常,作业的输入和…

YARN概述 Yet Another Resource Negotiator:另外资源的协调者 通用的资源管理系统 为上层应用提供统一的资源管理和调度 操作系统级别的调度框架,可以让各种计算框架运行在上面 YARN:不同计算框架可以共享同一个HDFS集群上的数据,享受整体的资源调度 XXX on YARN的好处: 与其他计算框架共享集群资源,按资源需要分配,进而提高集群资源的利用率 XXX: Spark/MapReduce/Storm/Flink YARN架构 1)ResourceManager…

摘要: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. 1.hadoop核心组件—HDFS ■  HDFS的文件被分成块进行存储,块的默认大小64M,块是文件存储处理的逻辑单元 ■  HDFS中有两类节点NameNode和DataNode: NameNode是管理节点,存放文件元数据:1)文件与数据块的映射表2)数据块与数据节点的映射表…

原博文出自于: http://www.cnblogs.com/xdp-gacl/p/4230220.html 感谢! 一.大数据的基本概念 1.1.什么是大数据 大数据指的就是要处理的数据是TB级别以上的数据.大数据是以TB级别起步的.在计算机当中,存放到硬盘上面的文件都会占用一定的存储空间,例如: 文件占用的存储空间代表的就是该文件的大小,在计算机当中,文件的大小可以采用以下单位来表示,各个单位之间的转换关系如下: 平时我们在我们自己的电脑上面常见的就是Byte.KB.MB.GB这几种,那么究…

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…

一.大数据的基本概念 1.1什么是大数据 互联网企业是最早收集大数据的行业,最典型的代表就是Google和百度,这两个公司是做搜索引擎的,数量都非常庞大,每天都要去把互联网上的各种各样的网页信息抓取下来存储到本地,然后进行分析,处理,当用户想通过搜索引擎搜索一些他们关心的信息时,Google和百度就从海量的数据当中提取出相对于对用户而言是有用的信息,然后将提取到的结果反馈给用户,据说Google存储的数据量已经到达了上百个PB,这个数据量是非常惊人的.类似于Fackbook这样的SNS(社交网站…