poptest是国内唯一一家培养测试开发工程师的培训机构,以学员能胜任自动化测试,性能测试,测试工具开发等工作为目标,也是国内最早探索大数据测试培训的机构,开发了独有的课程体系.如果对课程感兴趣,请大家咨询qq:908821478,咨询电话010-84505200. MapReduce:分布式数据处理模型和执行环境.运行于大型商用机集群. ZooKeeper:一个分布式.高可用的协调服务.ZooKeeper提供分布式锁之类的基本服务用于构建分布式应用. HDFS:   分布式文件系统,运行于大型

第一部分:              初识Hadoop 一.             谁说大象不能跳舞 业务数据越来越多,用关系型数据库来存储和处理数据越来越感觉吃力,一个查询或者一个导出,要执行很长时间,这是因为数据的吞吐量太大了,导致整个程序看上去像一只体型庞大.行动笨拙的大象. Hadoop天生就是来解决数据吞吐量太大的,它可以使大数据的存储和处理变的快速.使得应用程序运行的更加的轻盈.像<Hadoop权威指南>封皮上那句话:"谁说大象不能跳舞?!". 二.     

初识hadoop入门介绍 Hadoop一直是我想学习的技术,正巧最近项目组要做电子商城,我就开始研究Hadoop,虽然最后鉴定Hadoop不适用我们的项目,但是我会继续研究下去,技多不压身. <Hadoop基础教程>是我读的第一本Hadoop书籍,当然在线只能试读第一章,不过对Hadoop历史.核心技术和应用场景有了初步了解. ·        Hadoop历史 雏形开始于2002年的Apache的Nutch,Nutch是一个开源Java 实现的搜索引擎.它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全

大数据测试之初识Hadoop POPTEST老李认为测试开发工程师是面向测试的开发,也就是说,写代码就是为完成测试任务服务的,写自动化测试(性能自动化,功能自动化,安全自动化,接口自动化等等)的case或者开发测试工具完成不同类型的测试.其实自动化测试涉及面非常之广,目前来讲,case基本都可以写成自动化,而性能测试的脚本开发要围绕业务和协议特点来完成开发,并测试完成后依靠软件分析工具对被测试系统进行评估测试. 未来的技术趋势是云测试,大数据测试,安全性测试,这些要完成测试都需要自动化来完成,而

初识hadoop 前言 之前在学校的时候一直就想学习大数据方面的技术,包括hadoop和机器学习啊什么的,但是归根结底就是因为自己太懒了,导致没有坚持多长时间,加上一直为offer做准备,所以当时重心放在C++上面了(虽然C++也没怎么学),计划在大四下有空余时间再来慢慢学习.现在实习了,需要这方面的知识,这对于我来说,除去校招时候投递C++职位有少许影响之外,无疑是有很多的好处. 所以,接下来的很长日子,我学习C++之外的很多时间都必须要花在大数据上面了. 那么首先呢,先来认识一下这处理大数据

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

Hadoop的结构组成 安装Hadoop及其3种工作模式:单机.伪分布和全分布 用于监控Hadoop安装的Web工具   1.Hadoop的构造模块   (1)NameNode(名字节点)      Hadoop在分布式计算和分布式存储中都采用了主/从结构.NameNode位于HDFS的主端,它指导从端的DataNode执行底层的I/O任务.NameNode是HDFS的书记员,它跟踪文件如何被分割成文件块,而这些块又被哪些节点存储,以及分布式文件系统的整体运行状态是否正常.      运行Nam

1. Hadoop提供了一个可靠的共享存储和分析系统.HDFS实现存储,而MapReduce实现分析处理,这两部分是Hadoop的核心. 2. MapReduce是一个批量查询处理器,并且它能够在合理的时间范围内处理针对整个数据集的即时查询. 3. MapReduce适合一次写入.多次读取数据的应用,而关系型数据库更适合持续更新的数据集.二者的比较如表所述: 表1 关系型数据库和MapReduce的比较   传统关系型数据库 MapReduce 数据大小 GB PB 访问 交互式和批处理 批处理

原文地址:http://blessht.iteye.com/blog/2095675 Hadoop一直是我想学习的技术,正巧最近项目组要做电子商城,我就开始研究Hadoop,虽然最后鉴定Hadoop不适用我们的项目,但是我会继续研究下去,技多不压身. <Hadoop基础教程>是我读的第一本Hadoop书籍,当然在线只能试读第一章,不过对Hadoop历史.核心技术和应用场景有了初步了解. Hadoop历史 雏形开始于2002年的Apache的Nutch,Nutch是一个开源Java 实现的搜索引

1.使用hadoop命令查看hdfs下文件 [root@localhost hadoop-2.7.3]# hadoop fs -ls hdfs://192.168.36.134:9000/ 开始在secureCRT上执行这条命令失败,使用netstat -nltp命令查看监听的9000端口,是127.0.0.1:9000,没有找到办法更改这个监听的IP和端口 后来就把etc/hadoop/core-site.xml配置下的localhost改为192.168.36.134,保存配置重启HDFS,

一.Hadoop简介: Hadoop是由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构,实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS:Hadoop框架最核心设计就是HDFS和MapReduce,HDFS为海量数据提供了存储,MapReduce为海量数据提供了计算. Hadoop要解决的问题:海量数据的存储(HDFS).海量数据的分析(MapReduce)和资源管理调度(YARN) Hadoop主要作用于分布式 二.Hadoop实现机制 1.

在一个全配置的集群上,运行Hadoop意味着在网络分布的不同服务器上运行一组守护进程 (daemons),这些守护进程或运行在单个服务器上,或运行与多个服务器上,他们包括: (1) NameNode(名字节点) (2) DataNode(数据节点) (3) Secondary NameNode (次名节点) (4) JobTracker  (作业跟踪节点) (5) TaskTracker (任务跟踪节点) NameNode 被认为是Hadoop守护进程中最重要的一个,可以说,NameNode就是

Hadoop一直是我想学习的技术,正巧最近项目组要做电子商城,我就开始研究Hadoop,虽然最后鉴定Hadoop不适用我们的项目,但是我会继续研究下去,技多不压身. <Hadoop基础教程>是我读的第一本Hadoop书籍,当然在线只能试读第一章,不过对Hadoop历史.核心技术和应用场景有了初步了解. Hadoop历史 雏形开始于2002年的Apache的Nutch,Nutch是一个开源Java 实现的搜索引擎.它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具.包括全文搜索和Web爬虫. 随后在2

转载自http://blessht.iteye.com/blog/2095675 Hadoop一直是我想学习的技术,正巧最近项目组要做电子商城,我就开始研究Hadoop,虽然最后鉴定Hadoop不适用我们的项目,但是我会继续研究下去,技多不压身. <Hadoop基础教程>是我读的第一本Hadoop书籍,当然在线只能试读第一章,不过对Hadoop历史.核心技术和应用场景有了初步了解. Hadoop历史 雏形开始于2002年的Apache的Nutch,Nutch是一个开源Java 实现的搜索引擎.

Hadoop简介 官方网站:  http://hadoop.apache.org/ 中文网站:  http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/ Hadoop设计来源 根据Google的三大论文 GFS(Google File System): Google的分布式文件系统       http://www.cnblogs.com/999-/p/7120490.html MapReduce: Google的MapReduce开源分布式并行计算框架 http://

P3-P4: 目前遇见的问题很简单:硬盘容量不断提升,1TB的已成为主流,然而数据传输速度从1990年的4.4MB/s仅上升到当前约100MB/s 读取一个1TB的硬盘数据需要耗时至少2.5个小时.写入数据则会消耗更多时间.解决方法是从多个硬盘上读取,试想,若当前有100个盘,每个盘存储1%数据,则并行读取仅需2minutes则可读取完所有的数据. 与此同时,并行读写数据带来了几个问题: 1.某个硬件故障 - 采用数据备份机制 2.分析任务需要所有节点共同完成,结果正确性  - MapReduc

一.要点 1.Hadoop目的是让多台计算机同时解决一个问题 2.HDFS(Hadoop Distributed File System 分布式存储系统)是一个分布式文件系统,有目录,目录下可以存储文件 3.HDFS不适合存储大量小文件,不适合低延迟数据访问,不支持多用户写入及任意修改文件 4.用户命令,参考http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/hdfs_shell.html hadoop fs -ls hadoop fs -mkdir /test/t1

Hadoop核心组件之分布式文件系统HDFS: 特点:扩充性,容错性,海量数据存储. 在HDFS中每次上传文件,都会将文件切分成指定大小的数据块(默认128m)并以多副本的存储在多个机器上. 数据切分.多副本.容错等操作都是对用户透明的.

Hadoop常用发行版: Apache Hadoop CDH  Cloudera Distributed Hadoop HDP  Hortonworks Data Platfrom 分布式文件系统(HDFS) HDFS架构 1个master(NameNode/NN)带n个slaves(DataNode/DN) HDFS/YARN/HBase都是类似结构 一个文件会被拆分成多个Block blocksize:128M 130M ==> 2个Block:128M和2M NN: 1)负责客户端请求的响

Hadoop一直是我想学习的技术,正巧最近项目组要做电子商城,我就开始研究Hadoop,虽然最后鉴定Hadoop不适用我们的项目,但是我会继续研究下去,技多不压身. <Hadoop基础教程>是我读的第一本Hadoop书籍,当然在线只能试读第一章,不过对Hadoop历史.核心技术和应用场景有了初步了解. Hadoop历史 雏形开始于2002年的Apache的Nutch,Nutch是一个开源Java 实现的搜索引擎.它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具.包括全文搜索和Web爬虫. 随后在2

转载自博主:上善若水任方圆http://blessht.iteye.com/blog/2095675 Hadoop一直是我想学习的技术,正巧最近项目组要做电子商城,我就开始研究Hadoop,虽然最后鉴定Hadoop不适用我们的项目,但是我会继续研究下去,技多不压身. <Hadoop基础教程>是我读的第一本Hadoop书籍,当然在线只能试读第一章,不过对Hadoop历史.核心技术和应用场景有了初步了解. Hadoop历史 雏形开始于2002年的Apache的Nutch,Nutch是一个开源Jav