简介 HDFS(Hadoop Distributed File System )Hadoop分布式文件系统.是根据google发表的论文翻版的.论文为GFS(Google File System)Google 文件系统(中文,英文). HDFS有很多特点: ① 保存多个副本,且提供容错机制,副本丢失或宕机自动恢复.默认存3份. ② 运行在廉价的机器上. ③ 适合大数据的处理.多大?多小?HDFS默认会将文件分割成block,64M为1个block.然后将block按键值对存储在HDFS上,并将键…

开始聊MapReduce,MapReduce是Hadoop的计算框架,我学Hadoop是从Hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解hadoop框架的意义,hdfs和mapreduce是密不可分,所以当我写分布式文件系统时候,总是感觉自己的理解肤浅…

简介 Apache Hadoop 2.0 包含 YARN,它将资源管理和处理组件分开.基于 YARN 的架构不受 MapReduce 约束.本文将介绍 YARN,以及它相对于 Hadoop 中以前的分布式处理层的一些优势.本文将了解如何使用 YARN 的可伸缩性.效率和灵活性增强您的集群.   回页首 Apache Hadoop 简介 Apache Hadoop 是一个开源软件框架,可安装在一个商用机器集群中,使机器可彼此通信并协同工作,以高度分布式的方式共同存储和处理大量数据.最初,Hadoo…

[原创 Hadoop&Spark 动手实践 12]Spark MLLib 基础.应用与信用卡欺诈检测系统动手实践…

[原创 Hadoop&Spark 动手实践 13]Spark综合案例:简易电影推荐系统…

[原创 Hadoop&Spark 动手实践 7]Spark 应用经验.调优与动手实践 目标: 1. 了解Spark 应用经验与调优的理论与方法,如果遇到Spark调优的事情,有理论思考框架. 2. 把调优的过程,进行动手实践,完成一些调优的优化过程,加深理解. 3. 做一个完整的调优的案例,再次加深自己对Spark调优的理解.…

[原创 Hadoop&Spark 动手实践 9]SparkSQL程序设计基础与动手实践(上) 目标: 1. 理解Spark SQL最基础的原理 2. 可以使用Spark SQL完成一些简单的数据分析任务 3. 可以利用Spark SQL完成一个完整的案例…

[原创 Hadoop&Spark 动手实践 10]Spark SQL 程序设计基础与动手实践(下) 目标: 1. 深入理解Spark SQL 程序设计的原理 2. 通过简单的命令来验证Spark SQL的运行原理 3. 通过一个完整的案例来验证Spark SQL的运行原理,自己实际动手来进行掌握 4. 顺利完成“篮球运动员评估系统”…

[原创 Hadoop&Spark 动手实践 11]Spark Streaming 应用与动手实践 目标: 1. 掌握Spark Streaming的基本原理 2. 完成Spark Streaming最简单的演练和动手实验 3. 完成一个完整的Spark Streaming的实际案例(用户手机信息实时分析系统)…

 [原创 Hadoop&Spark 动手实践 6]Spark 编程实例与案例演示 Spark 编程实例和简易电影分析系统的编写 目标: 1. 掌握理论:了解Spark编程的理论基础 2. 搭建开发环境:自己可以搭建Spark程序开发的环境 3. 动手实践简单的示例:完成一些简单的动手实验,可以帮助Spark的深入理解 4. 完成一个完整的小项目:完成简易电影分析系统的编写 1. 掌握理论:了解Spark编程的理论基础…