HDFS是Hadoop的核心模块之一,围绕HDFS是什么.HDFS的设计思想和HDFS的体系结构三方面来介绍. Hadoop的设计思想受到Google公司的GFS设计思想的启示,基于一种开源的理念实现的分布式分布式文件系统.HDFS的设计基础与目标如下. 1)硬件错误(Hardware Failure)是常态,因而需要数据冗余技术. 2)流失数据访问(Streaming Data Access),即数据批量读取而非随机读写,Hadoop擅长做数据分析而不是事务处理. 3)大规模数据集(Large…

什么是MapReduce 你想数出一摞牌中有多少张黑桃.直观方式是一张一张检查并且数出有多少张是黑桃. MapReduce方法则是: 1.给在座的所有玩家中分配这摞牌 2.让每个玩家数自己手中的牌有几张是黑桃,几张是红桃,然后把这两组数目汇报给你 3.你把所有玩家告诉你的两组数字分别加起来,得到最后的结论 MapReduce是一种分布式计算模型,由Google提出,主要用于搜索领域,解决海量数据的计算问题. MapReduce是分布式运行的,由两个阶段组成:Map和Reduce,Map阶段是一个…

1.2Hadoop与云计算的关系1.什么是云计算:一种基于互联网的计算,在其中共享的资源.软件和信息以一种按需的方式提供给计算机和设备 , 就如同日常生活中的电网一样. 什么是Hadoop:Hadoop 是Apache 旗下的一款开源软件 ,它实现了包括分布式文件系统 HDFS 和 MapReduce 框架在内的云计算软件平台的基础架构,并且在其上整合了数据库.云计算管理.数据仓储等一系列平台 . Hadoop 不等于云计算, Hadoop 是一种技术的实现,而云计算更偏重于业务的建设 . 更具…

进程理解 HDFS相关进程理解(NN,DN,SSN) NameNode中存放的是数据文件与元数据的映射信息,数据文件和block快的映射信息,block块和DataNode的映射信息,前两者存放在磁盘里,Hadoop stop后不会消失,第三个存放在内存中,会消失:​DataNode通过PING PONG 机制被NameNode识别,每三秒中做一次应答,若失联十分钟则DataNode宕机,宕机后,数据不完整,NameNode会自动将该DataNode上的block块在其他节点上的副本增加一个,并…

1.什么是Hadoop? Hadoop是一种分布式数据和计算的框架.它很擅长存储大量的半结构化的数据集.数据可以随机存放,所以一个磁盘的失败并不会带来数据丢失.Hadoop也非常擅长分布式计算——快速地跨多台机器处理大型数据集合. Hadoop 是最受欢迎的在 Internet 上对搜索关键字进行内容分类的工具,但它也可以解决许多要求极大伸缩性的问题.Hadoop 以一种可靠.高效.可伸缩的方式进行数据处理. Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File…

知乎上有个人写的感觉挺好理解的,不知道对不对,先截图存着…

刚接触Hadoop,看了一周的Hadoop及其相应的组件,感觉效果不是很明显,于是将找个例子练一下手,跑一个流程,加深对hadoop的理解. 设计的流程如下: TPC_H--->HdFS---->MapRecude---->Hive(paration)----->DB 即:从TPC_H生产10G的数据,将数据上传到HDFS中,编写MapReduce函数,对数据进行处理,将处理后的数据存放在Hive中,在Hive中仿照TPC_H的22条sql数据,写22条相应的HQL,并将结果保存在…

刚开始学习Hadoop时就曾经一直抱怨Hadoop的安装部署为什么这么麻烦,对于一个新手需要捯饬一天才能把分布式环境安装配置好.而对于一个自学Hadoop而周围又没人交流的菜鸟来说,我对Hadoop的理解一直停留在很肤浅的层面,能应用,但对内部的原理知之甚少.最近和一个做这方面的朋友聊天,他问我你学习Hadoop是用的什么版本搭建环境,我说Hadoop版本那么多我也记不太清了,他只是笑笑就没再多问. 回来后我又仔细想了想他问的话,不会是问的别的意思吧,难道Hadoop不是只分1.0.x和2.x这…

1. 什么是hive  •Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类SQL查询功能. •本质是将HQL转换为MapReduce程序  2. 为什么使用hive    •操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力 •避免了去写MapReduce,减少开发人员的学习成本 •扩展功能很方便   3. hive 特点   •可扩展 Hive可以自由的扩展集群的规模,一般情况下不需要重启服务 •延展性 Hive支持用户自定义函数,用户可以根据自己的需…

记得刚接触到hadoop的时候跟大部分人一样都会抱怨hadoop的安装部署问题,对于一个新手来说这这的是个头疼的问题,可能需要花费一整天的时间才能把分布式环境安装配置好.在刚接触hadoop的一段时间里,可以说对于hadoop的理解一直都是停留在相对较肤浅的层面.后来随着自己的不断摸索以及向圈内的前辈大神请教交流(主要是向大神请教学来的),自己对于hadoop的认识以及应用也就更加娴熟. 作为一个过来人,在这里给新人分享一些关于hadoop版本选择的问题,希望别像我当时傻乎乎的只知道hadoop…