紧接着<Hadoop入门学习笔记---part3>中的继续了解如何用java在程序中操作HDFS. 众所周知,对文件的操作无非是创建,查看,下载,删除.下面我们就开始应用java程序进行操作,前提是按照<Hadoop入门学习笔记---part2>中的已经在虚拟机中搭建好了Hadoop伪分布环境:并且确定现在linux操作系统中hadoop的几个进程已经完全启动了. 好了,废话不多说!实际的例子走起. 在myeclipse中新建一个java工程: 在项目工程中新建一个lib包用于存放…

2015年元旦,好好学习,天天向上.良好的开端是成功的一半,任何学习都不能中断,只有坚持才会出结果.继续学习Hadoop.冰冻三尺,非一日之寒! 经过Hadoop的伪分布集群环境的搭建,基本对Hadoop有了一个基础的了解.但是还是有一些理论性的东西需要重复理解,这样才能彻底的记住它们.个人认为重复是记忆之母.精简一下: NameNode:管理集群,并且记录DataNode文件信息: SecondaryNameNode:可以做冷备份,对一定范围内的数据作快照性备份: DataNode:存储数据:…

在<Hadoop入门学习笔记---part1>中感觉自己虽然总结的比较详细,但是始终感觉有点凌乱.不够系统化,不够简洁.经过自己的推敲和总结,现在在此处概括性的总结一下,认为在准备搭建hadoop环境时,需要在linux机器上做一些设置,在搭建Hadoop集群环境前,需要在本地机器上做以下设置: 修改ip地址: 关闭防火墙: Hostname的修改: Ssh自动登陆的设置(也即:免密码登录): **关于以上操作的详细命令可以查看上一篇博客<Hadoop入门学习笔记---part1>…

随着毕业设计的进行,大学四年正式进入尾声.任你玩四年的大学的最后一次作业最后在激烈的选题中尘埃落定.无论选择了怎样的选题,无论最后的结果是怎样的,对于大学里面的这最后一份作业,也希望自己能够尽心尽力,好好做.正是因为选题和hadoop有关,现在正式开始学习hadoop.将笔记整理于此,希望与志同道合的朋友共同交流. 作者:itRed 邮箱:it_red@sina.com 个人博客链接:http://www.cnblogs.com/itred 好了,废话不多说.进入正题!开始hadoop的学习.…

Week2 学习笔记 Hadoop核心组件 Hadoop HDFS(分布式文件存储系统):解决海量数据存储 Hadoop YARN(集群资源管理和任务调度框架):解决资源任务调度 Hadoop MapReduce(分布式计算框架):解决海量数据计算 安装hadoop环境 集群角色规划 服务器 运行角色 node1 namenode datanode resourcemanager nodemanager node2 secondarynamenode datanode nodemanager n…

###################################################################################################################################################################################################################### sqoop安装,解压后修改配置文件,向指定环境变量(sqoop_env…

之前有幸在MOOC学院抽中小象学院hadoop体验课. 这是小象学院hadoop2.X概述第一章的笔记 第一章主要讲的是hadoop基础知识.老师讲的还是比较全面简单的,起码作为一个非专业码农以及数据库管理人员,也能狗大致了解其特点.后面因为8月比较忙,就主要看案例那一部分了,应用及基础部分笔记基本没怎么做. 基本上是3/4屏幕放视频,1/4开着马克飞象 首先是概括图(以hadoop2.0为例)  不在博客园上阅读时才会看到的,这篇博文归http://www.cnblogs.com/weibaa…

一.为何要学习Hadoop? 这是一个信息爆炸的时代.经过数十年的积累,很多企业都聚集了大量的数据.这些数据也是企业的核心财富之一,怎样从累积的数据里寻找价值,变废为宝炼数成金成为当务之急.但数据增长的速度往往比cpu和内存性能增长的速度还要快得多.要处理海量数据,如果求助于昂贵的专用主机甚至超级计算机,成本无疑很高,有时即使是保存数据,也需要面对高成本的问题,因为具有海量数据容量的存储设备,价格往往也是天文数字.成本和IT能力成为了海量数据分析的主要瓶颈. Hadoop这个开源产品的出现,打破…

前言 第一章主要讲的是hadoop基础知识.老师讲的还是比较全面简单的,起码作为一个非专业码农以及数据库管理人员,也能狗大致了解其特点 首先是概括图(以hadoop2.0为例)  一.Hadoop基础架构: HDFS(分布式存储层,主要储存数据) YARN(集群资源管理层) MapReduce 分布式数据处理,java HDFS为最基本的,分布式文件系统 Redundant, Reliable Storage 它可扩展性好,资源不够时再买服务器就可以直接集成了.另外数据重分布也很方便,对服务器崩…

第一天:1.答疑解惑•  就业前景•  学习hadoop要有什么基础•  hadoop会像塞班一样,热一阵子吗•  hadoop学习起来容易还是困难•  课堂上的学习方法(所有实验必须按照要求做,重原理.重实践)•  通过本课程能学到什么 2. 课程简介•  以真实的电信详单分析程序为主线,讲解Hadoop,Hbase,Hive在大数据处理的应用场景与过程•  通过此课程,你能     •  掌握Hadoop基本知识,进行HadoopHDFS和MapReduce应用开发,搭建Hadoop集群  …

第1章 Sqoop简介 Sqoop是一款开源的工具,主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql.postgresql...)间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库(例如 : MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中. Sqoop项目开始于2009年,最早是作为Hadoop的一个第三方模块存在,后来为了让使用者能够快速部署,也为了让开发人员能够更快速的迭代开发,Sqoop独立成为一个Ap…

http://www.csdn.net/article/2015-06-08/2824889 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,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行. 其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析. MapReduce:是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算.概念"M…

http://hadoop.apache.org/docs/r1.2.1/api/index.html 适当的利用 null 在map中可以实现对文件的简单处理,如排序,和分集合输出等. 需要关心的内容 一个节点面对的是一个Map任务,一个Map任务面对的是一个split文件,一个map方法面对的是一个split文件生成的键值对. mapper类中map方法的输入是InputFormat的ReadeRecord类读取到的键值对 学习一周之后问题总结: 1.实验时使用的文件过小,大量小文件问题,需…

Sqoop抽取从mysql抽取到hive sqoop抽取到mysql一样有两种方式一种是用command line的方式,一种是用sqoop opt文件调用的方式.(由于两种sqoop一已经记录了,现在主要是利用opt的方式) 一.从hive到mysql,如果hive对应表如果没有分区字段的话配置如下(参数要根据实际情况更改) fileName:test-hive.opt import--connect"jdbc:mysql://master:3306/test"--usernamer…

第1章 MapReduce概述 定义:是一个分布式运算程序的编程框架 优缺点:易于编程.良好的扩展性.高容错性.适合PB级以上数据的离线处理 核心思想:MapReduce 编程模型只能包含一个Map 阶段和一个Reduce 阶段 MapReduce进程:MrAppMaster,负责整个程序的过程调度及状态协调MapTask,负责map阶段的数据处理ReduceTask,负责reduce阶段的数据处理 官方WordCount源码:Map 类.Reduce 类.驱动类组成 常用数据序列化类型:Had…

目录 第1章 大数据概论 第2章 从Hadoop框架讨论大数据生态 第3章 Hadoop运行环境搭建(开发重点) 第4章 Hadoop运行模式 本地模式:默认配置 伪分布式模式:按照完全分布式模式配置,但是只有一个节点 完全分布式模式(开发重点) 第5章 Hadoop编译源码(面试重点) 第1章 大数据概论 第2章 从Hadoop框架讨论大数据生态 大发行版本:Apache Hadoop.Coudera Hadoop.Hortonworks Hadoop Hadoop组成:MapReduce(计…

Yarn学习 YARN简介 YARN是一个通用资源管理系统和调度平台,可为上层应用提供统一的资源管理和调度 YARN功能说明 资源管理系统:集群的硬件资源,和程序运行相关,比如内存.CPU等. 调度平台:多个程序同时申请计算资源如何分配,调度的规则(算法). 通用:不仅仅支持MapReduce程序,理论上支持各种计算程序.YARN不关心你干什么,只关心你要资源,在有 的情况下给你,用完之后还我. 即使MapReduce现在不流行了 也可以用别的计算模型来替代 如 spark flink,一定程度…

Oozie是一个工作流引擎服务器,用于运行Hadoop Map/Reduce和Pig 任务工作流.同时Oozie还是一个Java Web程序,运行在Java Servlet容器中,如Tomcat. Oozie工作流中拥有多个Action,如Hadoop Map/Reuce job,Hadoop Pig job等,所有的Action以有向无环图(DAG Direct Acyclic Graph)的模式部署运行.所以在Action的运行步骤上是有方向的,只能上一个Action运行完成后才能运行下一个…

Sqoop   关系DB与Hive/HDFS/HBase导入导出的Mapreduce框架. http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/sqoop-1.4.4-cdh5.1.0/SqoopUserGuide.html   ETL: Extraction-Transformation-Loading的缩写,数据提取.转换(业务处理)和加载. 文件数据源:hive load命令 关系DB数据源:sqoop抽取 Sqoop import数据到HDFS/Hive/Hba…

准备工作: 1.安装VMware Workstation Pro 2.新建三个虚拟机,安装centOS7.0 版本不限 配置工作: 1.准备三台服务器(nameNode10.dataNode20.dataNode30)2.配置三台机器网络ip分别为(192.168.18.10.192.168.18.20.192.168.18.30) 2.1 进入/etc/sysconfig/network-scripts 修改 ifcfg-ens33 文件,定义网卡 信息如下,三台机器都要配置 ONBOOT=y…

说明:hdfs:nn单点故障,压力过大,内存受限,扩展受阻.hdfs ha :主备切换方式解决单点故障hdfs Federation联邦:解决鸭梨过大.支持水平扩展,每个nn分管一部分目录,所有nn共享dn资源.使用JN集群保证数据一致性,使用zk集群解决主备切换 1.若使用主备节点,常常存在的问题:强一致性,若一致性.强一致性(同步):nn主节点必须等到nn副本返回成功后,才能向客户端返回成功.主和副本之间可能会有如网络延迟.阻塞等问题,就造成了nn的不可用,违背了HA初衷.弱一致性(异步):…

什么是mapreduce 首先让我们来重温一下 hadoop 的四大组件:HDFS:分布式存储系统MapReduce:分布式计算系统YARN: hadoop 的资源调度系统Common: 以上三大组件的底层支撑组件,主要提供基础工具包和 RPC 框架等 Mapreduce 是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基于 hadoop 的数据分析 应用”的核心框架Mapreduce 核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的 分布式运算程序,并发运行在一个 hadoop 集…

Hadoop HA概述 工作要点 通过双NameNode消除单点故障 元数据管理方式需要改变:内存中各自保存一份元数据:Edits 日志只有 Active 状态的NameNode节点可以做写操作:两个 NameNode都可以读取 Edits:共享的Edits放在一个共享存储中管理(qjournal 和 NFS 两个主流实现): 需要一个状态管理功能模块:实现了一个zkfailover ,常驻在每一个 NameNode 所在的节点,每一个 zkfailover 负责监 控自己所在NameNode节…

第1章 HDFS概述 hdfs背景意义 hdfs是一个分布式文件系统 使用场景:适合一次写入,多次读出的场景,且不支持文件的修改. 优缺点 高容错性,适合处理大数据(数据PB级别,百万规模文件),可部署在廉价机器上 不适合低时延数据访问,无法高效存储大量小文件,不支持并发写入.随机修改(仅追加) hdfs组成架构 namenode,管理hdfs命名空间,配置副本策略,管理数据块的映射信息,处理客户端读写请求 datanode,存储实际的数据块,执行数据块的读写操作 Client客户端,文件切分,…

一.Sqoop基础:连接关系型数据库与Hadoop的桥梁 1.1 Sqoop的基本概念 Hadoop正成为企业用于大数据分析的最热门选择,但想将你的数据移植过去并不容易.Apache Sqoop正在加紧帮助客户将重要数据从数据库移到Hadoop.随着Hadoop和关系型数据库之间的数据移动渐渐变成一个标准的流程,云管理员们能够利用Sqoop的并行批量数据加载能力来简化这一流程,降低编写自定义数据加载脚本的需求. Apache Sqoop(SQL-to-Hadoop) 项目旨在协助 RDBMS 与…

写在学习笔记之前的话: 寒假已经开始好几天了,似乎按现在的时间算,明天就要过年了.在家的这几天,该忙的也都差不多了,其实也都是瞎忙.接下来的几点,哪里也不去了,静静的呆在家里学点东西.所以学习一下Hadoop的相关知识,跟自己的研究方向毛关系没有啊,就当自己的兴趣爱好吧. 学习目标: (1)掌握Hadoop基本知识,进行Hadoop的HDFS和MapReduce应用开发,搭建Hadoop集群. (2)掌握HBase基本知识,搭建HBase集群,HBase的基本操作. (3)掌握数据仓库基本知识,…

Hadoop学习笔记系列   一.为何要学习Hadoop? 这是一个信息爆炸的时代.经过数十年的积累,很多企业都聚集了大量的数据.这些数据也是企业的核心财富之一,怎样从累积的数据里寻找价值,变废为宝炼数成金成为当务之急.但数据增长的速度往往比cpu和内存性能增长的速度还要快得多.要处理海量数据,如果求助于昂贵的专用主机甚至超级计算机,成本无疑很高,有时即使是保存数据,也需要面对高成本的问题,因为具有海量数据容量的存储设备,价格往往也是天文数字.成本和IT能力成为了海量数据分析的主要瓶颈. Had…

自从2015年花了2个多月时间把Hadoop1.x的学习教程学习了一遍,对Hadoop这个神奇的小象有了一个初步的了解,还对每次学习的内容进行了总结,也形成了我的一个博文系列<Hadoop学习笔记系列>.其实,早在2014年Hadoop2.x版本就已经开始流行了起来,并且已经成为了现在的主流.当然,还有一些非离线计算的框架如实时计算框架Storm,近实时计算框架Spark等等.相信了解Hadoop2.x的童鞋都应该知道2.x相较于1.x版本的更新应该不是一丁半点,最显著的体现在两点: (1)H…

Hadoop学习笔记(7) ——高级编程 从前面的学习中,我们了解到了MapReduce整个过程需要经过以下几个步骤: 1.输入(input):将输入数据分成一个个split,并将split进一步拆成<key, value>. 2.映射(map):根据输入的<key, value>进生处理, 3.合并(combiner):合并中间相两同的key值. 4.分区(Partition):将<key, value>分成N分,分别送到下一环节. 5.化简(Reduce):将中间结…

Hadoop学习笔记(6) ——重新认识Hadoop 之前,我们把hadoop从下载包部署到编写了helloworld,看到了结果.现是得开始稍微更深入地了解hadoop了. Hadoop包含了两大功能DFS和MapReduce, DFS可以理解为一个分布式文件系统,存储而已,所以这里暂时就不深入研究了,等后面读了其源码后,再来深入分析. 所以这里主要来研究一下MapReduce. 这样,我们先来看一下MapReduce的思想来源: alert("I'd like some Spaghetti!…