内容提纲: 1)对 Apache Hadoop 生态系统的认识(Hadoop 1.x 和 Hadoop 2.x) 2) Apache Hadoop 1.x 框架架构原理的初步认识 3) Apache Hadoop 1.x 安装的三种模式 Hadoop 1.x 生态系统 ETL: 提取à转换à加载:从数据库中获取数据,并进行一系列的数据清理和清洗筛选,将合格的数据进行转换成一定的格式数据进行存储,将格式化的数据存储到 HDFS 文件系统上,以供计算框架进行数据分析和挖掘. 格式化数据: |- TS…

当下 Hadoop 已经成长为一个庞大的生态体系,只要和海量数据相关的领域,都有 Hadoop 的身影.下图是一个 Hadoop 生态系统的图谱,详细列举了在 Hadoop 这个生态系统中出现的各种数据工具. 这一切,都起源自 Web 数据爆炸时代的来临.Hadoop 生态系统的功能以及对应的开源工具说明如下. MapReduce Google的网络搜索引擎在得益于算法发挥作用的同时,MapReduce在后台发挥了极大的作用.MapReduce框架成为当今大数据处理背后的最具影响力的“发动机”.…

Apache Hadoop项目的目前版本(2.0版)含有以下模块: Hadoop通用模块:支持其他Hadoop模块的通用工具集. Hadoop分布式文件系统(HDFS):支持对应用数据高吞吐量访问的分布式文件系统. Hadoop YARN:用于作业调度和集群资源管理的框架. Hadoop MapReduce:基于YARN的大数据并行处理系统. --在本地系统上独立安装Apache Hadoop是非常容易的(只需解压缩并设置某些环境变量,然后就可以开始使用了),但是这只合适于入门和做一些基本的教程…

1.概述 最近收到一些同学和朋友的邮件,说能不能整理一下 Hadoop 生态圈的相关内容,然后分享一些,我觉得这是一个不错的提议,于是,花了一些业余时间整理了 Hadoop 的生态系统,并将其进行了归纳总结,进而将其以表格的形式进行了罗列.涉及的内容有以下几点: 分布式文件系统 分布式编程模型 NoSQL 数据库 SQL-On-Hadoop 数据采集 编程服务中间件 调度系统 系统部署 数据可视化 2.内容 2.1 分布式文件系统 2.1.1 Apache HDFS 在分布式文件系统当中,首先为…

近些年来Hadoop生态系统发展迅猛,它本身包含的软件越来越多,同时带动了周边系统的繁荣发展.尤其是在分布式计算这一领域,系统繁多纷杂,时不时冒出一个系统,号称自己比MapReduce或者Hive高效几十倍,几百倍.有一些无知的人,总是跟着瞎起哄,说Impala将取代Hive,Spark将取代Hadoop MapReduce等.本文则从问题域触发,解释说明Hadoop中每个系统独特的作用/魅力以及它们的不可替代性. Hadoop作为一个生态系统,每个系统只解决某一个特定的问题域(甚至可能很窄),…

1.Hadoop生态系统概况 Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架.具有可靠.高效.可伸缩的特点. Hadoop的核心是HDFS和MapReduce,hadoop2.0还包括YARN. 下图为hadoop的生态系统: 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…

1.Hadoop生态系统概况 Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架.具有可靠.高效.可伸缩的特点. Hadoop的核心是HDFS和Mapreduce,hadoop2.0还包括YARN. 下图为hadoop的生态系统:     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…

当下 Hadoop 已经成长为一个庞大的生态体系,只要和海量数据相关的领域,都有 Hadoop 的身影.下图是一个 Hadoop 生态系统的图谱,详细列举了在 Hadoop 这个生态系统中出现的各种数据工具. 这一切,都起源自 Web 数据爆炸时代的来临.Hadoop 生态系统的功能以及对应的开源工具说明如下. MapReduce fork是计算机程序设计中的分叉函数. Google的网络搜索引擎在得益于算法发挥作用的同时,MapReduce在后台发挥了极大的作用.MapReduce框架成为当今…

A new addition to the open source Apache Hadoop ecosystem, Apache Kudu completes Hadoop's storage layer to enable fast analytics on fast data. 开源Apache Hadoop生态系统的新成员,Apache Kudu完善了Hadoop的存储层,以实现对快速数据的快速分析. Kudu 是 Cloudera 开源的结构化数据的开源存储引擎,是 Apache Ha…

很多人问阿里的飞天大数据平台.云梯2.MaxCompute.实时计算到底是什么,和自建Hadoop平台有什么区别. 先说Hadoop 什么是Hadoop? Hadoop是一个开源.高可靠.可扩展的分布式大数据计算框架系统,主要用来解决海量数据的存储.分析.分布式资源调度等.Hadoop最大的优点就是能够提供并行计算,充分利用集群的威力进行高速运算和存储. Hadoop的核心有两大板块:HDFS和MapReduce. HDFS全称Hadoop Distributed File System,是一种…

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架.具有可靠.高效.可伸缩的特点. Hadoop的核心是HDFS和Mapreduce,hadoop2.0还包括YARN. 下图为hadoop的生态系统:   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…

Hadoop 生态圈…

http://hbase.apache.org/book.html 这是hortonworks的哦哦哦哦哦哦哦哦哦哦哦哦 Hadoop 2.x is better than Hadoop 1.x Hadoop 2.x is faster, with more features such as short-circuit reads which will help improve your HBase random read profile as well important bug fixes…

Hadoop生态架构图 参考文章: Hadoop生态系统介绍 HDFS架构 1.NaneDode:主节点,**存储文件的元数据**如文件名,文件目录结构,文件属性(生成时间,副本数量,文件权限),以及每个文件的块列表所在DataNode等 一个JAVA进程:数据存储在内存中,为了速度读写(本地还有备份) 本地磁盘:1.fsimage:镜像文件 2.edits :编辑日志 2.DataNode:数据节点,实际的本地文件系统,**存储文件块数据,以及快数据的检验和** 真正的存储:数据在磁盘中 3.…

Apache YARN(Yet Another Resource Negotiator) 是Hadoop的集群资源管理系统.YARN被引入Hadoop2最初是为了改善MapReduce的实现,但它具有足够的通性,同样可以支持其他的分布式计算模式. YARN在Hadoop2.0中与其它组件关系: Yarn职责说明: 通用的统一的资源管理系统,同时运行长应用程序和短应用程序 长应用: 永不停止运行,如 service,spark,storm ,http server等 短应用: 短时间内会结束的程序…

一.介绍 HDFS : 分布式文件系统(distributed filesystem),主从结构. 以流式数据访问模式来存储超大文件,运行于商用硬件集群上. 超大文件: 几百M,几百G,甚至几百TB大小的文件. 流式数据访问: 一次写入,多次读取.每次读取都涉及到数据集的大部分数据甚至是全部,因 此读取整个数据集的延迟比读取一条数据的延迟更为重要) 商用硬件:不需要运行在高昂的高可靠的硬件上. 官方介绍: http://hadoop.apache.org/docs/r2.6.4/hadoop-p…

一.hadoop1.x的生态系统 HBase:实时分布式数据库 相当于关系型数据库,数据放在文件中,文件就放在HDFS中.因此HBase是基于HDFS的关系型数据库.实时性:延迟非常低,实时性高. 举栗:在近18亿条数据的表中查询1万条数据仅需1.58s,这是普通数据库(Oracle集群,Mysql集群)无法办到的. HDFS:分布式文件系统 MapReduce:分布式计算框架 Zookeeper:分布式协作服务 协作HBase存储.管理.查询数据,Zookeeper是一个很好的分布式协作服务框…

Hadoop概要 到底是业务推动了技术的发展,还是技术推动了业务的发展,这个话题放在什么时候都会惹来一些争议. 随着互联网以及物联网的蓬勃发展,我们进入了大数据时代.IDC预测,到2020年,全球会有44ZB的数据量. 传统存储和技术架构无法满足需求 .在2013年出版的<大数据时代>一书中,定义了大数据的5V特点:Volume(大量).Velocity(高速).Variety(多样).Value(低价值密度).Veracity(真实性). 大数据学习群:119599574 当我们把时间往回看…

在之前的博文中提到,hive的表数据是能够同步到impala中去的. 一般impala是提供实时查询操作的,像比較耗时的入库操作我们能够使用hive.然后再将数据同步到impala中.另外,我们也能够在hive中创建一张表同一时候映射hbase中的表.实现数据同步. 以下.笔者依次进行介绍. 一.impala与hive的数据同步 首先,我们在hive命令行运行show databases;能够看到有以下几个数据库: 然后,我们在impala相同运行show databases;能够看到: 眼下的…

一.hive的基本概念与原理 Hive是基于Hadoop之上的数据仓库,能够存储.查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据. Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 HQL.它同意熟悉 SQL 的用户查询数据,同意熟悉 MapReduce 开发人员的开发自己定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完毕的复杂的分析工作. Hive 没有专门的数据格式. hive的訪问方式: hive的运行原理: 二.hive的经常使用命令 连接…

之前讲了MR将结果输出到hdfs.hive.db,今天再给大家分享一下,怎样将结果输出到hbase. 首先,提一句,笔者在hadoop集群运行此MR的时候报了一个错误.是一个jar包的缘故,这个错误是hbase版本号的bug,在以下笔者会为大家介绍以及怎样解决问题. 好了,笔者将分以下几个步骤进行介绍: 一.pom依赖 <!-- hbase版本号 --> <hbase.version>0.96.1.1-cdh5.0.0</hbase.version> <!-- h…

主要介绍Hadoop家族产品,经常使用的项目包含Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa.新添加的项目包含,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等. 从2011年開始.中国进入大数据风起云涌的时代.以Hadoop为代表的家族软件.占领了大数据处理的广阔地盘.开源界及厂商.全部数据软件.…

版权声明:本文为博主John Lau原创文章.未经博主同意不得转载 https://blog.csdn.net/GreatElite/article/details/24651569      1 HDFS服务中,默认端口集合:  1. HDFS 端口 Service Servers Default Ports Used Protocol Description Need End User Access? Configuration Parameters NameNode WebUI Maste…

组成系统介绍 HDFS:Hadoop 生态圈的基本组成部分是 Hadoop 分布式文件系统(HDFS).HDFS 是一种分布式文件系统,数据被保存在计算机集群上,HDFS 为 HBase 等工具提供了基础. MapReduce:Hadoop 的主要执行框架是 MapReduce,它是一个分布式.并行处理的编程模型,MapReduce 把任务分为 map(映射)阶段和 reduce(化简)阶段.由于 MapReduce 工作原理的特性,Hadoop 能以并行的方式访问数据,从而实现快速访问数据.…

一.数据仓库 数据仓库是一个面向主题的.集成的.随时间变化,但信息本身相对稳定的数据集合,相比于传统型数据库,它主要用于支持企业或组织的决策分析处理.主要有以下3个特点: 数据仓库是面向主题的: 数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织,大概意思就是说存的数据是一类数据 数据仓库是随时间变化的: 其中存的数据是有时序的,会保存很长一段时间的数据 数据仓库相对稳定: 数据仓库主要是用来进行数据的查询,很少进行修改和删除 数据仓库的结构 二.Hive简介 2.1 Hive简介 Hive最初是Fac…

分层次讲解 最底层平台 ------->hdfs  yarn  mapreduce spark 应用层-------->hbase  hive   pig   sparkSQL    nutch 工具类-------->zookeeper   flume…

1 hadoop1.0时期架构 2 hadoop2.0时期架构 3 hdfs架构 [Active Namenode]:主 Master(只有一个),管理 HDFS 的名称空间,管理数据块映射信息:配置副本策略:处理客户端读写请求 [Secondary NameNode]:NameNode 的热备:定期合并 fsimage 和 fsedits,推送给 NameNode:当 Active NameNode 出现故障时,快速切换为新的 Active NameNode. [Datanode]:Slave…

http://developer.51cto.com/art/201311/415639_all.htm…

经过多年信息化建设,我们已经进入一个神奇的“大数据”时代,无论是在通讯社交过程中使用的微信.QQ.电话.短信,还是吃喝玩乐时的用到的团购.电商.移动支付,都不断产生海量信息数据,数据和我们的工作生活密不可分.须臾难离. >>>> 什么是大数据 什么是大数据,多大算大,100G算大么?如果是用来存储1080P的高清电影,也就是几部影片的容量.但是如果100G都是文本数据,比如云智慧透视宝后端kafka里的数据,抽取一条mobileTopic的数据如下:[107,55053230546…

第一部分:              初识Hadoop 一.             谁说大象不能跳舞 业务数据越来越多,用关系型数据库来存储和处理数据越来越感觉吃力,一个查询或者一个导出,要执行很长时间,这是因为数据的吞吐量太大了,导致整个程序看上去像一只体型庞大.行动笨拙的大象. Hadoop天生就是来解决数据吞吐量太大的,它可以使大数据的存储和处理变的快速.使得应用程序运行的更加的轻盈.像<Hadoop权威指南>封皮上那句话:"谁说大象不能跳舞?!". 二.     …