转自:https://www.cnblogs.com/reed/p/7730338.html 今天做题,其中一道是 请简要描述一下Hadoop, Spark, MPI三种计算框架的特点以及分别适用于什么样的场景. 一直想对这些大数据计算框架总结一下,只可惜太懒,一直拖着.今天就借这个机会好好学习一下. 一张表 名称 发起者 语言 简介 特点 适用场景 Hadoop Yahoo工程师,Apache基金会 Java MapReduce分布式计算框架+HDFS分布式文件系统(GFS)+HBase数据存…

  第1章 大数据概论 1.1 大数据概念 大数据概念如图2-1 所示. 图2-1 大数据概念 1.2 大数据特点(4V) 大数据特点如图2-2,2-3,2-4,2-5所示 图2-2 大数据特点之大量 图2-3 大数据特点之高速 图2-4 大数据特点之多样 图2-5 大数据特点之低价值密度 1.3 大数据应用场景 大数据应用场景如图2-6,2-7,2-8,2-9,2-10,2-11所示 图2-6 大数据应用场景之物流仓储 图2-7 大数据应用场景之零售 图2-8 大数据应用场景之旅游 图2-9…

第1章 HDFS概述 1.1 HDFS产出背景及定义 1.2 HDFS优缺点 1.3 HDFS组成架构 1.4 HDFS文件块大小(面试重点) 第2章 HDFS的Shell操作(开发重点) 1．基本语法 bin/hadoop fs 具体命令 OR bin/hdfs dfs 具体命令 dfs是fs的实现类. 2．命令大全 [atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ bin/hadoop fs   [-appendToFile <localsrc> ... <dst&…

什么是大数据?进入本世纪以来,尤其是2010年之后,随着互联网特别是移动互联网的发展,数据的增长呈爆炸趋势,已经很难估计全世界的电子设备中存储的数据到底有多少,描述数据系统的数据量的计量单位从MB(1MB大约等于一百万字节).GB(1024MB).TB(1024GB),一直向上攀升,目前,PB(等于1024TB)级的数据系统已经很常见,随着移动个人数据.社交网站.科学计算.证券交易.网站日志.传感器网络数据量的不断加大,国内拥有的总数据量早已超出 ZB(1ZB=1024EB,1EB=1024PB…

在介绍HDFS读写流程时,先介绍下Block副本放置策略. Block副本放置策略 第一个副本:放置在上传文件的DataNode:如果是集群外提交,则随机挑选一台磁盘不太满,CPU不太忙的节点. 第二个副本:放置在与第一个副本不同的机架的节点上. 第三个副本:与第二个副本相同机架的节点. 更多副本:随机节点. HDFS写流程 客户端发请求给NameNode,我想保存一个文件A,这时候在NameNode会有一个标识,标识为A_copy(文件不可用). 根据副本放置策略,返回三个副本的可放置位置列表…

大数据时代之hadoop(一):hadoop安装 大数据时代之hadoop(二):hadoop脚本解析 大数据时代之hadoop(三):hadoop数据流(生命周期) 大数据时代之hadoop(四):hadoop 分布式文件系统(HDFS) hadoop的核心分为两块,一是分布式存储系统-hdfs,这个我已经在上一章节大致讲了一下,还有一个就是hadoop的计算框架-mapreduce. mapreduce事实上就是一个移动式的基于key-value形式的分布式计算框架. 其计算分为两个阶段,m…

Hadoop生态圈-大数据生态体系快速入门篇 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. 一.大数据概念 1>.什么是大数据 大数据(big data):是指无法在一定时间范围内用常规软件进行捕捉,管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力,洞察发现力和流程优化能力的海量,高增长率和多样化的信息资产. 大数据技术主要解决两个问题,即海量的存储和海量的数据的分析计算. 2>.数据存储单位介绍 按照顺序给出数据存储单位如:Bit,Byte,KB,MB,GB,T…

Spark 介绍(基于内存计算的大数据并行计算框架)  Hadoop与Spark 行业广泛使用Hadoop来分析他们的数据集.原因是Hadoop框架基于一个简单的编程模型(MapReduce),它支持可扩展,灵活,容错和成本有效的计算解决方案.这里,主要关注的是在处理大型数据集时在查询之间的等待时间和运行程序的等待时间方面保持速度.Spark由Apache Software Foundation引入,用于加速Hadoop计算软件过程.对于一个普遍的信念,Spark不是Hadoop的修改版本,并不…

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…

摘要:Yarn的出现伴随着Hadoop的发展,使Hadoop从一个单一的大数据计算引擎,成为大数据的代名词. 本文分享自华为云社区<Yarn为何能坐实资源调度框架之王?>,作者: JavaEdge. Hadoop主要组成: 分布式文件系统HDFS 分布式计算框架MapReduce 分布式集群资源调度框架Yarn Yarn的出现伴随着Hadoop的发展,使Hadoop从一个单一的大数据计算引擎,成为一个集存储.计算.资源管理为一体的完整大数据平台,进而发展出自己的生态体系,成为大数据的代名词.…