大数据学习第二章、HDFS相关概念

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大数据学习第二章、HDFS相关概念

1.HDFS核心概念: 块 (1)为了分摊磁盘读写开销也就是大量数据间分摊磁盘寻址开销 (2)HDFS块比普通的文件块大很多,HDFS默认块大小为64MB,普通的只有几千kb 原因:1.支持面向大规模数据存储 2.降低分布式节点的寻址开销好处:1.支持大规模文件存储(可以将一个大的文件进行切割,放到不同的机器上去存储,这样就可以突破单机存储上限) 2.简化系统设计 3.适合数据备份两大核心组件: 1.名称节点(NameNode相当于数据目录) 底层FsImage和各项操作EditLog组成最…

CentOS6安装各种大数据软件第二章：Linux各个软件启动命令

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大数据学习之路-hdfs

1.什么是hadoop hadoop中有3个核心组件: 分布式文件系统:HDFS —— 实现将文件分布式存储在很多的服务器上分布式运算编程框架:MAPREDUCE —— 实现在很多机器上分布式并行运算分布式资源调度平台:YARN —— 帮用户调度大量的mapreduce程序,并合理分配运算资源 2.hdfs整体运行机制 hdfs:分布式文件系统 hdfs有着文件系统共同的特征: 1.有目录结构,顶层目录是: / 2.系统中存放的就是文件 3.系统可以提供对文件的:创建.删除.修改.查看.移…

大数据学习之测试hdfs和mapreduce(二)

上篇已经搭建好环境,本篇主要测试hadoop中的hdfs和mapreduce功能. 首先填坑:启动环境时发现DataNode启动不了.查看日志从日志中可以看出,原因是因为datanode的clusterID 和 namenode的clusterID 不匹配.打开hdfs-site.xml里配置的datanode和namenode对应的目录,分别打开current文件夹里的VERSION,可以看到clusterID项正如日志里记录的一样,确实不一致,修改datanode里VERSION文件的cl…

大数据学习——kafka+storm+hdfs整合

1 需求 kafka,storm,hdfs整合是流式数据常用的一套框架组合,现在根据需求使用代码实现该需求需求:应用所学技术实现,kafka接收随机句子,对接到storm中:使用storm集群统计句子中每个单词重复出现的次数(wordcount),将统计结果存入hdfs中. 1 pom.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apa…

spark大数据快速分析第二章

1.驱动程序通过一个SparkContext对象来访问Spark,此对象代表对计算集群的一个连接.shell已经自动创建了一个SparkContext对象.利用SparkContext对象来创建一个RDD 2.spark和mapreduce区别 mapreduce分为两个阶段map和reduce,两个阶段结束mapreduce任务就结束,所以在在一个job里能做的处理很有限即只能在map和reduce里处理. spark是迭代式计算模型,一个job可以分为n个阶段,因为它是内存迭代式的,我们处理…