Hadoop的介绍: Hadoop是一个适用于大数据的并行存储和计算的平台,是 Apache的一个用java 语言实现开源软件框架,实现了在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算.Hadoop框架的核心组成是HDFS和MapReduce,HDFS 实现存储,而 MapReduce实现数据分析与处理. Hadoop开源系统实现了MapReduce编程模型,采用了分布式存储方式提高了读写速度,并扩大了存储容量.采用 MapReduce来整合分布式文件系统上的数据,可保证分析和处理数据的高效.…

一.虚拟机环境搭建 我们用的虚拟机为vmware,Linux镜像为centOS6.5. vmware安装 安装没什么多说的,一路下一步,但是在新建虚拟机的时候有两个地方需要注意: 1.分配处理器1个就好了,毕竟现在搭的是伪分布式 2.内存分配多一些,这个就看自己机器的情况了 3.网络设置为NAT,不然会有连不上网的问题 centOS6.5安装 将镜像文件添加至虚拟机中,这个CentOS6.5安装比较傻瓜式,不用自己操作,不像之前在CentOS7的安装,还需要自己进行分区,各种设置. CentOS…

Hadoop产生背景: 传统方式,我们使用数据库来对数据进行管理.可是随着数据量的增加,我们要对这个数据库中的海量数据进行处理, 从中提取出有效的信息,这时候面临的问题随之而来: 1.海量数据读取,采用多个硬件读取,如果硬件故障了怎么办? 2.  1个磁盘读取的数据可能和另外99个磁盘读取的数据合并起来才能使用,如何保证这个不同数据组合的正确性? 这便是Hadoop要解决的问题.Hadoop使用了HDFS分布式文件系统,计算架构Map reduce以及结构化数据处理的Hbase.基于zooKee…

我们老板理解的大数据是,从数据到知识的转化.大数据目前的应用如 支付宝金融大数据.腾讯出行大数据等. 大数据的工作就是从海量数据源中筛选,梳理对自己有用的数据,整合成合适的数据结构,存储并进行可视化. 大数据目前的代表框架是Hadoop和spark 大数据涉及到的技包括数据分布式存储.数据分布式计算和数据可视化. Hadoop包含两方面的知识:HDFS和MapReduce 一.HDFS是分布式文件存储系统,目的是将大文件分片存储,存储是大数据的基础. HDFS存储系统的原理:HDFS会构建两个模…

Hadoop是用作处理大数据用的,核心是HDFS.Map/Reduce.虽然目前工作中不需要使用这个,但是,技多不压身,经过虚拟机很多遍的尝试,终于将Hadoop2.5.2的环境顺利搭建起来了.       首先准备一个CentOS,将主机名改为master,并且在/etc/hosts里面加入master对应的本机ip地址.Linux基本配置vi /etc/sysconfig/network#编辑文件里面的HOSTNAME=mastervi /etc/hosts#添加本机IP地址   maste…

1.安装JDK1.1上传运用软件FileZilla,将windows上的jdk压缩包放到linux的root目录下 1.2解压jdk #创建文件夹 mkdir /usr/java(不要挂在在"/"系统盘下) #解压 tar -zxvf jdk-7u55-linux-i586.tar.gz -C /usr/java/(提前在/usr/目录下创建一个java的文件夹) 1.3将java添加到环境变量中 vim /etc/profile #在文件最后添加 export JAVA_HOME=/…

Hive简介 Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架.它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储.查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制.Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 HQL,它允许熟悉 SQL 的用户查询数据.同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作. Hive 没有专门的数据格…

一.整体思维导图 二.HDFS(Hadoop分布式文件系统) 说明 NameNode:保存整个文件系统的目录信息.文件信息及分块信息,这是由唯一一台主机专门保存,当然这台主机如果出错,NameNode就失效了.在Hadoop2.*开始支持activity-standy模式----如果主NameNode失效,启动备用主机运行NameNode. DataNode:分布在廉价的计算机上,用于存储Block块文件. Block:将一个文件进行分块,通常是64M. 三.MapReduce 说明 首先数字是…

刚刚开始接触hadoop的时候,总觉得必须要先安装hadoop集群才能开始学习MR编程,其实并不用这样,当然如果你有条件有机器那最好是自己安装配置一个hadoop集群,这样你会更容易理解其工作原理.我们今天就是要给大家演示如何不用安装hadoop直接调试编程MapReduce函数. 开始之前我们先来理解一下mapreduce的工作原理: hadoop集群是有DataNode和NameNode两种节点构成,DataNode负责存储数据本身而NameNode负责存储数据的元数据信息,在启动mapre…

在Hadoop中一个作业被提交后,其后具体的执行流程要经历Map任务的提交中间结果处理,Reduce任务的分配和执行直至完成这些过程,下面就是MapReduce中作业详细的执行流程图(摘自<Hadoop实战>). 在整个过程中,客户端中,编写MapReduce代码,配置并提交作业:JobTracker中负责初始化作业,分配作业,与TaskTracker进行通信,协调整个作业的运行:TaskTracker要保持与JobTracker的通信,在分配的数据分片上执行Map或Reduce任务:而在整个…