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…

2013年Esri美国在开发者大会上演示了GIS数据结合Hadoop分析的一个示例,这个示例赢得了听众的阵阵掌声,我们也许对GIS不是很陌生,但是对Hadoop却不是很清楚,其实Esri是用Java开发了一套API,我们习惯性的称为Geometry API,通过这些API,对存储在Hadoop的HDFS中的数据进行处理,上面这个大概就是分析原理.Esri已经将这些工具放到githup上,http://esri.githup.com,大家可以进行下载. 我们特意为大家整理了文档进行详细介绍,目录结…

HDFS详细介绍 分布式文件系统设计思路 概述 只有一台机器时的文件查找:hello.txt /export/servers/hello.txt 如果有多台机器时的文件查找:hello.txt node02 /export/servers/hello.txt   为了解决数据丢失的问题,引入副本机制,保证数据不会丢失   如果对文件进行切块存储,那么元数据信息又要继续变化   blk元数据信息的记录    blk_00001 node01 node03 /export/servers/blk_0…

前言 本人是由java后端转型大数据方向,目前也有近一年半时间了,不过我平时的开发平台是阿里云的Maxcompute,通过这么长时间的开发,对数据仓库也有了一定的理解,ETL这些经验还算比较丰富.但是由于Maxcompute是一个更简单的大数据开发平台,导致个人在分布式计算的底层一些知识比较薄弱,所以这次决定花几个月时间好好学习一下hadoop,后续当然也会开始spark的学习.个人感觉这块学习的东西还是比较多,同时也要不断的实践的,所以这趟学习之旅,希望能够记录自己的一些心得体会,供自己参考,…

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…

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),…

在说Hadoop Yarn之前,我们先来看看Yarn是怎样出现的.在古老的Hadoop1.0中,MapReduce的JobTracker负责了太多的工作,包括资源调度,管理众多的TaskTracker等工作.这自然就会产生一个问题,那就是JobTracker负载太多,有点"忙不过来".于是Hadoop在1.0到2.0的升级过程中,便将JobTracker的资源调度工作独立了出来,而这一改动,直接让Hadoop成为大数据中最稳固的那一块基石.,而这个独立出来的资源管理框架,就是Hadoo…