一.介绍 HDFS (Hadoop Distributed File System)是 Hadoop 下的分布式文件系统,具有高容错.高吞吐量等特性,可以部署在低成本的硬件上. 二.HDFS 设计原理 2.1 HDFS 架构 HDFS 遵循主/从架构,由单个 NameNode(NN) 和多个 DataNode(DN) 组成: NameNode : 负责执行有关 文件系统命名空间 的操作,例如打开,关闭.重命名文件和目录等.它同时还负责集群元数据的存储,记录着文件中各个数据块的位置信息. Data

3.1分布式文件 HDFS默认一个块的大小是64MB,与普通文件不同的是如果一个文件小于数据块的大小,它并不占用整个数据块的存储空间. 主节点又叫名称节点:另一个叫从节点又叫数据节点.名称节点负责文件和目录的创建.删除和重命名,同时管理数据节点和文件块的映射关系.数据节点负责数据存储和读取. 3.2HDFS的相关概念 MapReduce中的map一次只处理一个块中的数据.HDFS抽象块的概念可以带来一下好处: 支持大规模文件存储 简化系统 适合数据备份 名称节点在启动过程中处于安全模式,只对外提

[大数据从入门到放弃系列教程]在IDEA的Java项目里,配置并加入Scala,写出并运行scala的hello world 原文链接:http://www.cnblogs.com/blog5277/p/8615984.html 原文作者:博客园--曲高终和寡 点击下面菜单查看大数据入门全部教程 大数据从入门到放弃 网址: http://www.cnblogs.com/blog5277/category/1179528.html *********************************

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Spark 简介 行业广泛使用Hadoop来分析他们的数据集.原因是Hadoop框架基于一个简单的编程模型(MapReduce).这里,主要关注的是在处理大型数据集时在查询之间的等待时间和运行程序的等待时间方面保持速度. Hadoop只是实现Spark的方法之一.Spark以两种方式使用Hadoop - 一个是存储,另一个是处理.由于Spark具有自己的集群管理计算,因此它仅使用Hadoop进行存储. Apache Spark是一种快速的集群计算技术,专为快速计算而设计.它基于Hadoop Ma

分布式文件系统HDFS的工作原理 Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一种被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统.HDFS是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上.它能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用.要理解HDFS的内部工作原理,首先要理解什么是分布式文件系统. 1.分布式文件系统 多台计算机联网协同工作(有时也称为一个集群)就像单台系统一样解决某种问题,这样的系统我们称之为分布式系统. 分布式文件系统是分布式系统的一个子集,它们解决的问题就是数据存储.换句

分布式文件系统概述 相对于传统的本地文件系统而言,分布式文件系统(Distribute File System)是一种通过网络实现文件在多台主机上进行分布式存储的文件系统.分布式文件系统的设计一般采用“客户/服务机”模式,客户端以特定的通信协议通过网络与服务器建立连接,提出文件访问请求,客户端和服务器可以通过设置访问权限来限制请求方对底层数据存储块的访问. 目前,已经得到广泛应用的分布式文件系统主要包括GFS和HDFS等,后者是针对前者的开源实现. 计算机集群结构 普通的文件系统只需要单个计算机

大数据技术之Hadoop3.1.2版本完全分布式部署 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.主机环境准备 1>.操作系统环境 [root@node101.yinzhengjie.org.cn ~]# cat /etc/redhat-release CentOS Linux release (Core) [root@node101.yinzhengjie.org.cn ~]# [root@node101.yinzhengjie.org.cn ~]# uname -r

大数据技术之Hadoop3.1.2版本伪分布式部署 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.主机环境准备 1>.操作系统环境 [root@node101.yinzhengjie.org.cn ~]# cat /etc/redhat-release CentOS Linux release (Core) [root@node101.yinzhengjie.org.cn ~]# [root@node101.yinzhengjie.org.cn ~]# uname -r

Hadoop的前景 随着云计算.大数据迅速发展,亟需用hadoop解决大数据量高并发访问的瓶颈.谷歌.淘宝.百度.京东等底层都应用hadoop.越来越多的企 业急需引入hadoop技术人才.由于掌握Hadoop技术的开发人员并不多,直接导致了这几年hadoop技术的薪水远高于JavaEE及 Android程序员. Hadoop入门薪资已经达到了8K以上,工作1年可达到1.2W以上,具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到30万—50万. 一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司,所以学

最新在学习hadoop .storm大数据相关技术,发现网上hadoop .storm 相关学习视频少之又少,这里整理了传智播客段海涛老师的hadoop学习视频,出来给大家学习交流. 视频下载地址:http://demo.liuy88.cn/jp0731.html 第一天        hadoop的基本概念  伪分布式hadoop集群安装  hdfs mapreduce 演示 01-hadoop职位需求状况.avi  02-hadoop课程安排.avi  03-hadoop应用场景.avi  

1.开机启动Hadoop,输入命令:  检查相关进程的启动情况: 2.对Hadoop集群做一个测试:   可以看到新建的test1.txt和test2.txt已经成功地拷贝到节点上(伪分布式只有一个节点,如果是完全分布式,则会显示3个节点都拷贝成功).这证明HDFS工作正常,其中,hadoop dfs –put [本地地址] [hadoop目录] 代表将本地的地址目录存放到hadoop目录下:hadoop dfs –ls [文件目录] 则表示查看指定目录下的内容.更多Hadoop的常用指令请参考

不久前,裸考国内知名电商平台拼多多的大数据岗位在线笔试,问答题(写SQL)被虐的很惨,完了下来默默学习一波.顺便借此机会复习一下SQL语句的用法. 本文主要涉及到的SQL知识点包括CREATE创建数据库和表.INSERT插入数据.SUM()求和.GROUP BY分组.DATE_FORMAT()格式化日期.ORDER BY排序.COUNT()统计行数.添加排名.MySQL实现统计排名.并列排名等,如果你对这些操作还有点不熟练,那么相信你读完本文会有收获的,如果自己再实现一遍效果更好. 准备工作 根

本文主要来自于 http://dblab.xmu.edu.cn/blog/install-hbase/ 谢谢原作者 本指南介绍了HBase,并详细指引读者安装HBase. 前面第二章学习指南已经指导大家安装Linux操作系统,并安装配置了Hadoop.相关安装可以查看"大数据-01-安装Hadoop". 一.安装并配置HBase 1. HBase安装 1.1 解压安装包hbase-1.1.2-bin.tar.gz至路径 /usr/local,命令如下: sudo cp hbase-1.

随着硬件水平的不断提高,需要处理数据的大小也越来越大.大家都知道,现在大数据有多火爆,都认为21世纪是大数据的世纪.当然我也想打上时代的便车.所以今天来学习一下大数据存储和处理. 随着数据的不断变大,数据的处理就出现了瓶颈:存储容量,读写速率,计算效率等等. google不愧是走在世界前列的大公司,为了处理大数据,google提出了大数据技术,MapReduce,BigTable和GFS. 这个技术给大数据处理带来了巨大的变革. 1.降低了大数据处理的成本,用PC机就可以处理大数据,而不需要采用

数据是什么 数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号,是对客观事物的性质.状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合,它是可识别的.抽象的符号. 它不仅指狭义上的数字,还可以是具有一定意义的文字.字母.数字符号的组合.图形.图像.视频.音频等,也是客观事物的属性.数量.位置及其相互关系的抽象表示.例如,"0.1.2"."阴.雨.下降"."学生的档案记录.货物的运输情况"等都是数据. 数据如何产生 对客观事物的计量和记录产生数据 企

本文进行了以下工作: OS中建立了两个文件,文件中保存了几组单词. 把这两个文件导入了hadoop自己的文件系统. 介绍删除已导入hadoop的文件和目录的方法,以便万一发生错误时使用. 使用列表命令查看导入的文件和新建的目录. 调用hadoop自带的示例jar包hadoop-0.20.2-example.jar中的程序wordcount,输出结果,以测试本hadoop系统是否可以正常工作. 在OS中查看hadoop所产生的文件. 在web页面中查看系统各状态. 预备知识 和各种大型关系型数据库

原文发表于我的技术博客 本文是「Ionic 入门与实战」系列连载的第一章,主要对 Ionic 的概念.发展历程.适配的移动平台等知识进行了介绍,并分享了 Ionic 相关的学习资源. 原文发表于我的技术博客 1. Ionic 简介 在前端技术发展越来越快的今天,Hybrid App 开发技术也受到了很大的影响.Ionic 在 2013 年发布第一个版本,目前已经发布到了 2.0 Beta 6 (2016/04/25),是一个比较成熟,也是发展比较快的一个 Hybrid App 开发框架. 1.1

本章内容介绍下 Hadoop 自带的分布式文件系统,HDFS 即 Hadoop Distributed Filesystem.HDFS 能够存储超大文件,可以部署在廉价的服务器上,适合一次写入多次读取的场景.但 HDFS 不适合低延迟,存储大量小文件以及修改文件内容的场景.HDFS 应用比较广泛,如:MR任务.Spark任务.Hive 数据仓库以及 Hbase 数据库,它们的底层存储都可以基于 HDFS .本章将介绍 HDFS 集群的架构设计以及相关的重要概念. HDFS的设计以及概念 HDFS

分布式文件系统结构 分布式文件系统是一种通过网络实现文件在多台主机上进行分布式存储的文件系统,采用C/S模式实现文件系统数据访问,目前广泛应用的分布式文件系统主要包括GFS和HDFS,后者是前者的开源实现. 分布式文件系统在物理结构上由计算机集群中的多个节点构成,这些节点分为两类:主节点(亦称“名称节点”) . 从节点(亦称“数据节点”) 名称节点,负责文件和目录的创建.删除和重命名等,同时管理着数据节点和文件块的映射关系,客户端通过访问名称节点找到请求文件的存储位置,进而到相应位置读取所需文件

原文发表于我的技术博客 本文是「Ionic 入门与实战」系列连载的第二章第二节,主要对 Ionic Lab 工具作了介绍,并讲解了其使用方法,这也是一个开发 Ionic 比较好的调试工具. 原文发表于我的技术博客 Ionic Lab 是 Ionic 发布的一个可视化.跨平台的项目管理工具,可以创建.测试.编译.发布 Ionic 项目. 1. App 创建 这里的创建功能就是类似于之前的 Ionic 的命令:ionic start. 可以选择需要使用的模板进行创建,并且可以选择是否使用 Sass