l扩容能力(Scalable):能可靠地(reliably)存储和处理千兆字节(PB)数据. l成本低(Economical):可以通过普通机器组成的服务器群来分发以及处理数据.这些服务器群总计可达数千个节点. l高效率(Efficient):通过分发数据,hadoop可以在数据所在的节点上并行地(parallel)处理它们,这使得处理非常的快速. l可靠性(Reliable):hadoop能自动地维护数据的多份副本,并且在任务失败后能自动地重新部署(redeploy)计算任务.   三种部署方…

优点 其中的10k+,指的是每一个块必须>=1M 缺点 低延迟:是指hadoop处理数据都是以分钟为单位的,而不像storm那样的是以毫秒级为单位的. 高吞吐率:是指你分布式存储的文件块的大小必须最小是1M,不能再小了. 小文件存取的问题:如2亿的文件,虽然规模很大,但是每一个文件都很小,这样的话每一个都仍然会消耗NameNode的内存,所以此时不利于NameNode,所以当文件特别小的时候,不适合用hadoop处理. 数据写入上:只支持一次写入,后期不能更改,但是可以在最后的块处append,…

半个月前看到博客园有人说.NET不行那篇文章,我只想说你们有时间去抱怨不如多写些实在的东西.  1.SQLSERVER优点和缺点? 优点:支持索引.事务.安全性以及容错性高 缺点:数据量达到100万以上就需要开始优化了,一般我们会对 表进行水平拆分,分表.分区和作业同步等,这样做大大提高了逻辑的复杂性,难以维护,只有群集容错,没有多库负载均衡并行计算功能.  2.SQLSERVER真的不能处理大数据? 答案:当然可以的,打个比方:操作单一数据库称为一维操作,如果操作相同结构,分布在多个服务器上的…

每年,市场上都会出现种种不同的数据管理规模.类型与速度表现的分布式系统.在这些系统中,Spark和hadoop是获得最大关注的两个.然而该怎么判断哪一款适合你? 如果想批处理流量数据,并将其导入HDFS或使用Spark Streaming是否合理?如果想要进行机器学习和预测建模,Mahout或MLLib会更好地满足您的需求吗? 为了增加混淆,Spark和Hadoop经常与位于HDFS,Hadoop文件系统中的Spark处理数据一起工作.但是,它们都是独立个体,每一个体都有自己的优点和缺点以及特定…

HDFS的优点和缺点 HDFS的优点 1.可构建在廉价机器上 通过多副本提高可靠性,提供了容错和恢复机制 服务器节点的宕机是常态   必须理性对象 2.高容错性 数据自动保存多个副本,副本丢失后,自动恢复 HDFS的核心设计思想:  分散均匀存储 + 备份冗余存储 3.适合批处理 移动计算而非数据,数据位置暴露给计算框架 海量数据的计算 任务 最终是一定要被切分成很多的小任务进行 4.适合大数据处理 GB.TB.甚至 PB 级数据,百万规模以上的文件数量,10K+节点规模 5.流式文件访问 一次…

每年,市场上都会出现种种不同的数据管理规模.类型与速度表现的分布式系统.在这些系统中,Spark和hadoop是获得最大关注的两个.然而该怎么判断哪一款适合你? 如果想批处理流量数据,并将其导入HDFS或使用Spark Streaming是否合理?如果想要进行机器学习和预测建模,Mahout或MLLib会更好地满足您的需求吗?   为了增加混淆,Spark和Hadoop经常与位于HDFS,Hadoop文件系统中的Spark处理数据一起工作.但是,它们都是独立个体,每一个体都有自己的优点和缺点以及…

Hadoop 中利用 mapreduce 读写 mysql 数据   有时候我们在项目中会遇到输入结果集很大,但是输出结果很小,比如一些 pv.uv 数据,然后为了实时查询的需求,或者一些 OLAP 的需求,我们需要 mapreduce 与 mysql 进行数据的交互,而这些特性正是 hbase 或者 hive 目前亟待改进的地方. 好了言归正传,简单的说说背景.原理以及需要注意的地方: 1.为了方便 MapReduce 直接访问关系型数据库(Mysql,Oracle),Hadoop提供了DBI…

2016.10.13 20:28 很久没有写随笔了,自打小宝出生后就没有写过新的文章.数次来到博客园,想开始新的学习历程,总是被各种琐事中断.一方面确实是最近的项目工作比较忙,各个集群频繁地上线加多版本的提测,每次到了晚上就感觉很疲惫,另一方面确实是自己对自己最近有些放松,没有持续地学习.很庆幸今天能在一个忙碌的工作日后,开始着手这篇文章. 来到大数据前,我对大数据可以说是一无所知.诸如Hadoop.Hive等名词仅仅处于"听过"的阶段,完全不知道其作用.大数据的概念真的很多,想真正理…

接上篇<hadoop 2.7.3本地环境运行官方wordcount>.继续在本地模式下测试,本次使用hdfs. 2 本地模式使用fs计数wodcount 上面是直接使用的是linux的文件系统.现在使用hadoop fs.在本地模式下,hadoop fs其实也是使用的linux的fs.下面示例说明: 2.1 验证FS cd /home/jungle/hadoop/hadoop-local ls -l total 116 drwxr-xr-x. 2 jungle jungle 4096 Jan…

hadoop 2.7.3本地环境运行官方wordcount 基本环境: 系统:win7 虚机环境:virtualBox 虚机:centos 7 hadoop版本:2.7.3 本次先以独立模式(本地模式)来运行. 参考: hadoop docs ​ 1 hadoop 安装 java环境 yum install java-1.8.0-openjdk hadoop下载压缩包并安装 mkdir ~/hadoop/ cd ~/hadoop/ # http://apache.fayea.com/hadoop…