1. hadoop 分为四大模块 common  其他组件的公共一来模块 HDFS 分布式模块提供高吞吐量的数据访问 mapreduce 分布式计算模块 yarn 作业调度和集群资源管理模块 2. 安装的版本2.60. jdk版本1.80_131 Namenode 是整个文件系统的管理节点.他维护者整个文件系统的文件目录树.文件目录的元信息和每个文件对应的数据块列表.接手用户请求操作. dataNode 提供真实的文件存储服务. secondnamenode : 辅助namenode保存元数据信…

1.概述 本课程的视频教程地址:<Hadoop 回顾> 好的,下面就开始本篇教程的内容分享,本篇教程我为大家介绍我们要做一个什么样的Hadoop项目,并且对Hadoop项目的基本特点和其中的难点做有针对性的剖析,完成项目环境的基本配置,以及项目工程和Hadoop插件的相关准备等工作. 本课程主要包含以下课时,其内容如下图所示: 本节为大家分享的是第一节——<Hadoop 回顾>,下面开始今天的分享内容. 2.内容 从这节开始,我们将进入到Hadoop项目的实战学习,本节课程为大家介…

摘要:mapreduce中执行reduce(KEYIN key, Iterable<VALUEIN> values, Context context),调用一次reduce方法,迭代value集合时,发现key的值也是在不断变化的,这是因为key的地址在内部会随着value的迭代而不断变化. 序:我们知道reduce方法每执行一次,里面我们会通过for循环迭代value的迭代器.如果key是bean的时候,for循环里面value值变化的同时我们的bean值也是会跟随着变化,调用reduce方…

01.Spark安装与配置 1.hadoop回顾 Hadoop是分布式计算引擎,含有四大模块,common.hdfs.mapreduce和yarn. 2.并发和并行 并发通常指针对单个节点的应对多个请求的能力,是单一节点上计算能力的衡量,并行通常针对集群来讲,是利用多个节点进行分布式协同作业,我们称之为并行计算. 3.Spark 快如闪电集群计算引擎,应用于大规模数据处理快速通用引擎,使用内存计算. Speed 内存计算速度是hadoop的100倍以上,硬盘计算是Hadoop是10倍以上,Spa…

一.回顾单词统计源码 package counter; import java.net.URI; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import…

Hadoop源码学习笔记(5) ——回顾DataNode和NameNode的类结构 之前我们简要的看过了DataNode的main函数以及整个类的大至,现在结合前面我们研究的线程和RPC,则可以进一步看看几个对象的大至结构以及调用关系. 我们知道,三个结构(客户端,NameNode,DataNode)是能过网络调用的,走的是RPC.那在底层通讯时谁做服务器谁做客户端呢?我们先回顾一下这三者关系: 这样看,看不出,我们进入源码,看一下夹在中间的NameNode: 在这个initialize函数中,…

最近因为做了些和hadoop相关的项目(虽然主要是运维),但是这段经历让我对hadoop的实际运用有了更加深入的理解. 相比以前自学hadoop,因为没有实战场景以及良好的大数据学习氛围,现在回顾下的确相当肤浅. 因此我要好好重学下hadoop,短期计划如下: 1.重学HDFS知识 2.重学mapreduce,包括老版的mr以及新的yarn 3.学习hive和pig 4.学习hbase 5.以上学习都是通过理解其架构原理为目的,最后结合大型网站架构里存储的问题,进一步完善关于解决存储瓶颈的知识.…

一.Combiner的出现背景 1.1 回顾Map阶段五大步骤 在第四篇博文<初识MapReduce>中,我们认识了MapReduce的八大步凑,其中在Map阶段总共五个步骤,如下图所示: 其中,step1.5是一个可选步骤,它就是我们今天需要了解的 Map规约 阶段.现在,我们再来看看前一篇博文<计数器与自定义计数器>中的第一张关于计数器的图: 我们可以发现,其中有两个计数器:Combine output records和Combine input records,他们的计数都是…

一.初步探索Partitioner 1.1 再次回顾Map阶段五大步骤 在第四篇博文<初识MapReduce>中,我们认识了MapReduce的八大步凑,其中在Map阶段总共五个步骤,如下图所示: 其中,step1.3就是一个分区操作.通过前面的学习我们知道Mapper最终处理的键值对<key, value>,是需要送到Reducer去合并的,合并的时候,有相同key的键/值对会送到同一个Reducer节点中进行归并.哪个key到哪个Reducer的分配过程,是由Partition…

一.回顾Reduce阶段三大步骤 在第四篇博文<初识MapReduce>中,我们认识了MapReduce的八大步骤,其中在Reduce阶段总共三个步骤,如下图所示: 其中,Step2.1就是一个Shuffle操作,它针对多个map任务的输出按照不同的分区(Partition)通过网络复制到不同的reduce任务节点上,这个过程就称作为Shuffle. PS:Hadoop的shuffle过程就是从map端输出到reduce端输入之间的过程,这一段应该是Hadoop中最核心的部分,因为涉及到Had…

一.写在之前的 1.1 回顾Map阶段四大步骤 首先,我们回顾一下在MapReduce中,排序和分组在哪里被执行: 从上图中可以清楚地看出,在Step1.4也就是第四步中,需要对不同分区中的数据进行排序和分组,默认情况下,是按照key进行排序和分组. 1.2 实验场景数据文件 在一些特定的数据文件中,不一定都是类似于WordCount单次统计这种规范的数据,比如下面这类数据,它虽然只有两列,但是却有一定的实践意义. 3 3 3 2 3 1 2 2 2 1 1 1 (1)如果按照第一列升序排列,当…

网站日志分析项目案例(一)项目介绍:http://www.cnblogs.com/edisonchou/p/4449082.html 网站日志分析项目案例(二)数据清洗:当前页面 网站日志分析项目案例(三)统计分析:http://www.cnblogs.com/edisonchou/p/4464349.html 一.数据情况分析 1.1 数据情况回顾 该论坛数据有两部分: (1)历史数据约56GB,统计到2012-05-29.这也说明,在2012-05-29之前,日志文件都在一个文件里边,采用了…

前言 上一篇我们讲解了Hadoop单节点的安装,并且已经通过VMware安装了一台CentOS 6.8的Linux系统,咱们本篇的目标就是要配置一个真正的完全分布式的Hadoop集群,闲言少叙,进入本篇的正题. 技术准备 VMware虚拟机.CentOS 6.8 64 bit 安装流程 我们先来回顾上一篇我们完成的单节点的Hadoop环境配置,已经配置了一个CentOS 6.8 并且完成了java运行环境的搭建,Hosts文件的配置.计算机名等诸多细节. 其实完成这一步之后我们就已经完成了Had…

声明: author: 龚细军 时间: -- 类型: 笔记 转载时请注明出处及相应链接. 链接地址: http://www.cnblogs.com/gongxijun/p/5726024.html 本笔记所记录全部基于真实操作所得,所使用hadoop版本为hadoop-2.7.2,使用操作系统为kylin-linux. 默认是:已经安装好了jdk环境.并已经下载好hadoop&解压之后 1. 下载完成hadoo并解压之后 进入到安装目录,我们会看到如下几个文件夹和文件 /hadoop-2.7.2…

前言:圣诞节来了,我怎么能虚度光阴呢?!依稀记得,那一年,大家互赠贺卡,短短几行字,字字融化在心里:那一年,大家在水果市场,寻找那些最能代表自己心意的苹果香蕉梨,摸着冰冷的水果外皮,内心早已滚烫.这一年……我在博客园-_-#,希望用dt的代码燃烧脑细胞,温暖小心窝. 上篇<Hadoop阅读笔记(一)——强大的MapReduce>主要介绍了MapReduce的在大数据集上处理的优势以及运行机制,通过专利数据编写Demo加深了对于MapReduce中输入输出数据结构的细节理解.有了理论上的指导,仍…

  概述 笔者本人接触研究HBase也有半年之久了,虽说不上深入和系统,但至少算是比较沉迷.作为部门里大数据技术的探路者,笔者还要承担起技术传播的职责,所以在摸索研究的过程中总是不断地进行总结和测试,一路走来,慢慢地积累了一些东西,整理了一下,做成一个技术系列文档,暂时就叫做"HBase应用开发回顾与总结".虽然称不上什么高深莫测的技术,但本着开源和分享的精神,笔者本人还是很乐意将它逐篇贴出来.另外,笔者认为<HBase权威指南>算是比较好的HBase方面的技术书籍了,推荐…

    你正在使用过时的浏览器,Amaze UI 暂不支持. 请 升级浏览器 以获得更好的体验! 深度好文丨读完此文,就知道Hadoop了! 来源:BiThink 时间:2016-04-12 15:14:39 作者:陈飚 “昔我十年前,与君始相识.” 一瞬间Hadoop也到了要初中择校的年龄了. 十年前还没有Hadoop,几年前国内IT圈里还不知道什么是Hadoop,而现在几乎所有大型企业的IT系统中有已经有了Hadoop的集群在运行了各式各样的任务. 2006年项目成立的一开始,“Hadoop…

Hadoop 1.0内核主要由两个分支组成:MapReduce和HDFS,众所周知,这两个系统的设计缺陷是单点故障,即MR的JobTracker和HDFS的NameNode两个核心服务均存在单点问题,该问题在很长时间内没有解决,这使得Hadoop在相当长时间内仅适合离线存储和离线计算. 令人欣慰的是,这些问题在Hadoop 2.0中得到了非常完整的解决.Hadoop 2.0内核由三个分支组成,分别是HDFS.MapReduce和YARN,而Hadoop生态系统中的其他系统,比如HBase.Hiv…

Hadoop 2.x HDFS新特性 1.HDFS联邦    2. HDFS HA(要用到zookeeper等,留在后面再讲)    3.HDFS快照 回顾: HDFS两层模型     Namespace: 包括目录.文件和块.它支持所有命名空间相关的文件操作,如创建.删除.修改,查看所有文件和目录.     Block Storage Service(块存储服务) 包括两部分: 1 在namenode中的块的管理:提供datanode集群的注册.心跳检测等功能.处理块的报告信息和维护块的位置信…

早期的hadoop版本,NN是HDFS集群的单点故障点,每一个集群只有一个NN,如果这个机器或进程不可用,整个集群就无法使用.为了解决这个问题,出现了一堆针对HDFS HA的解决方案(如:Linux HA, VMware FT, shared NAS+NFS, BookKeeper, QJM/Quorum Journal Manager, BackupNode等); 在HA具体实现方法不同的情况下,HA框架的流程是一致的, 不一致的就是如何存储和管理日志.在Active NN和Standby N…

7.16 一.回顾 二.HDFS Federation(联盟) Hadoop 2.2.0发布新特性 很多的大公司都在使用:BAT HDFS Federation + HDFS HA架构 互相隔开,但是数据存储共用 1.新特性介绍 ViewFs Guide 视图文件系统 HDFS Snapshots 快照 在某一时刻某一个瞬间在整个文件系统中,它存储的文件具体的情况 比如:存储多少文件.它的副本数...一些信息 好处:备份.恢复 Edits Viewer Image Viewer 用来查看fsim…

近些年,Hadoop和“走向大数据分析引擎”一样,受到颇多赞誉.对很多人来说,Hadoop就意味着大数据技术.但其实开源的分布式处理框架未必能解决所有的大数据问题.这就要求想要部署Hadoop的公司慎重考虑——什么时候应用Hadoop,什么时候应用其他产品. 举例来讲,用Hadoop处理大规模无结构数据或半结构数据可以说绰绰有余.但它处理小数据集的速度却鲜为人知.而这一点就限制了Hadoop在Metamarkets集团的应用.Metamarkets集团位于旧金山,为在线广告提供实时市场营销分析.…

http://wenku.baidu.com/link?url=R-QoZXhc918qoO0BX6eXI9_uPU75whF62vFFUBIR-7c5XAYUVxDRX5Rs6QZR9hrBnUdMdVHNSHdjYtv7i28lCSng1iuWO620ML_wqJZYFge Hadoop源代码分析(一) 关键字: 分布式云计算 Google的核心竞争技术是它的计算平台.Google的大牛们用了下面5篇文章,介绍了它们的计算设施. GoogleCluster:http://research.g…

Hadoop 新 MapReduce 框架 Yarn 详解: http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-yarn/ Apache Hadoop于2005年推出,提供了核心的MapReduce处理引擎来支持大规模数据工作负载的分布式处理.7年后的今天,Hadoop正在经历着一次彻底检查,不仅支持MapReduce,还支持其他分布式处理模型. [编者按]成熟.通用让Hadoop深得大数据玩家喜爱,即使是在YARN出现之前…

SecondNamenode名字看起来很象是对第二个Namenode,要么与Namenode一样同时对外提供服务,要么相当于Namenode的HA.真正的了解了SecondNamenode以后,才发现事实并不是这样的.下面这段是Hadoop对SecondNamenode的准确定义: * The Secondary Namenode is a helper to the primary Namenode.* The Secondary is responsible for supporting p…

编者按:高可用架构推出 2015 年度回顾系列文章,分享在架构领域具有典型意义的年度案例,本文由张虔熙分享.转载请注明来自高可用架构公众号「ArchNotes」.   张虔熙,Hulu 网,专注于分布式存储和计算,HBase contributor. HBase 2015 年技术发展 在 2015 年,HBase 迎来了一个里程碑——HBase 1.0 release,这也代表着 HBase 走向了稳定. New Interface(更加清晰的接口定义) 旧的 HBase 接口逻辑与传统 JDB…

rpc是Hadoop分布式底层通信的基础,无论是client和namenode,namenode和datanode,以及yarn新框架之间的通信模式等等都是采用的rpc方式. 下面我们来概要分析一下Hadoop2的rpc. Hadoop通信模式主要是C/S方式,及客户端和服务端的模式. 客户端采用传统的socket通信方式向服务端发送信息,并等待服务端的返回. 服务端采用reactor的模式(Java nio)的方式来处理客户端的请求并给予响应. 一.客户端到服务端的通信 下面我们先分析客户端到…

层层递进-解开hdfs的面纱 1.hdfs是什么?它与普通服务器的文件系统有什么区别?它的特性有什么? 2.hdfs的工作原理是怎样的? 3.每台机器都单独启动有什么弊端?假设有1000台机器需要启动?该怎么解决呢? 4.hdfs配置与使用 5.利用javaApi充当客户端访问hdfs hdfs简介 hdfs就是一个分布式文件系统.简单说,就是一个“分鱼展”的大硬盘,跟普通的文件系统没什么区别,只是它有多台机器共同承担存储任务. 分鱼展指的是hdfs的特性分别指分布式.冗余性.可拓展. 普通服务…

虽然说是完全分布式,但三个节点也都是在一台机器上.拿来练手也只能这样咯,将就下.效果是一样滴.这个我自己都忘了步骤,一起来回顾下吧. 必备知识: Linux基本命令 vim基本命令 准备软件: VMware Workstation Pro Xshell(方便操作) 下载文件: Centos7(我不是最小的镜像文件CentOS-7-x86_64-DVD-1708.iso) hadoop2.7.6(版本自己看着下吧,看个人需求) JDK1.8 总体思路先说下: 安装三个Centos7系统 配置三台服…

Centos7搭建hadoop完全分布式 虽然说是完全分布式,但三个节点也都是在一台机器上.拿来练手也只能这样咯,将就下.效果是一样滴.这个我自己都忘了步骤,一起来回顾下吧. 必备知识: Linux基本命令 vim基本命令 准备软件: VMware Workstation Pro Xshell(方便操作) 下载文件: Centos7(我不是最小的镜像文件CentOS-7-x86_64-DVD-1708.iso) hadoop2.7.6(版本自己看着下吧,看个人需求) JDK1.8 总体思路先说下…