Hadoop1.x和Hadoop2.0构成图对比 Hadoop1.x构成: HDFS.MapReduce(资源管理和任务调度):运行时环境为JobTracker和TaskTracker: Hadoop2.0构成:HDFS.MapReduce/其他计算框架.YARN: 运行时环境为YARN 1.HDFS:HA.NameNode Federation 2.MapReduce/其他计算框架:运行在YARN之上的MapReduce通常称之为MapReduce2.0(MRv2) 3.YARN:资源管理系统

1. Hadoop 2.0 中的资源管理 http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/hadoop-1-and-2-resource-manage/ Hadoop 2.0指的是版本为Apache Hadoop 0.23.x.2.x或者CDH4系列的Hadoop,内核主要由HDFS.MapReduce和YARN三个系统组成,其中,YARN是一个资源管理系统,负责集群资源管理和调度,MapReduce则是运行在YARN上离线处理框架,它与Hadoop 1.0中的

1. MapReduce - 映射.化简编程模型 1.1 MapReduce 的概念 1.1.1 map 和 reduce 1.1.2 shufftle 和 排序 MapReduce 保证每个 reducer 的输入都已经按键排序. 1.1.3 MapReduce 类型和输入输出 MapReduce 中的 map 和 reduce 函数遵循以下形式: map: (K1, V1) ----> list(K2, V2) reduce: (K2, list(V2)) ----> list (K3,

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

1.什么是Sqoop Sqoop即 SQL to Hadoop ,是一款方便的在传统型数据库与Hadoop之间进行数据迁移的工具,充分利用MapReduce并行特点以批处理的方式加快数据传输,发展至今主要演化了二大版本,Sqoop1和Sqoop2. Sqoop工具是hadoop下连接关系型数据库和Hadoop的桥梁,支持关系型数据库和hive.hdfs,hbase之间数据的相互导入,可以使用全表导入和增量导入. 那么为什么选择Sqoop呢? 高效可控的利用资源,任务并行度,超时时间. 数据类型映

转载: http://www.cnblogs.com/scotoma/archive/2012/09/18/2689902.html 作者:杨鑫奇 PS:文章有部分参考资料来自网上,并经过实践后写出,有什么问题欢迎大家联系我. update: 20130518  大家可以尝试下Ambari来配置Hadoop的相关环境 快速的部署Hadoop,Hbase和Hive等并提供Ganglia和Nagios的监控功能,强烈推荐使用. http://www.cnblogs.com/scotoma/archi

动人的hadoop第二天.构造hadoop该环境还花了两天时间,在这里写自己配置的过程,我希望能帮助! 我将文中用到的全部资源都分享到了  这里,点开就能下载,不须要一个个的找啦! 当中有<Hadoop 技术内幕>这本书.第一章讲述了这个配置过程,可是不具体~ ---------------安装jdk------------------------------- 1. 下载jdk1.6.0_45 2.解压到opt目录下,配置/etc/profile.在文件尾部加上 #set java envi

本文由云+社区发表 做为大数据生态系统中最重要的底层存储文件系统HDFS,为了保证系统的可靠性,HDFS通过多副本的冗余来防止数据的丢失.通常,HDFS中每一份数据都设置两个副本,这也使得存储利用率仅为1/3,每TB数据都需要占用3TB的存储空间.随着数据量的增长,复制的代价也变得越来越明显:传统的3份复制相当于增加了200%的存储开销,给存储空间和网络带宽带来了很大的压力.因此,在保证可靠性的前提下如何提高存储利用率已成为当前HDFS应用的主要问题之一. 针对这些问题,英特尔.Cloudera

前言 由于以前已经写过一篇Centos 7环境下安装配置2.8的随笔,因此这篇写得精简些,只挑选一些重要环节记录一下. 安装环境为:两台主机均为Centos 7.*操作系统,两台机器配置分别为: 主机centos-hadBeta1:IP为:10.10.11.225 从机hadoopnode1:IP为:10.10.11.254 1.配置etc/hadoop文件夹中的文件: 配置Hadoop-env.sh文件中的Java_Home变量(/etc/profile文件配置与此相同). export JA

前面介绍了Hadoop核心组件HDFS和MapReduce,Hadoop发展之初在架构设计和应用性能方面仍然存在不足,Hadoop的优化与发展一方面体现在两个核心组件的架构设计改进,一方面体现在Hadoop生态系统其他组件的不断丰富.此文介绍Hadoop2.0中添加的新特性. 一.HDFS 2.0新特性 这对HDFS的改进,HDFS 2.0主要增加了HDFS HA 以及HDFS联邦等新特性. (一)HDFS HA HA即High Availability,用于解决HDFS 1.0中的单点故障问题

1.      下载Hadoop 3.0 http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-3.0.0/hadoop-3.0.0.tar.gz 从零开始的 Win7 64Bit 编译Hadoop3 (此步无需执行,直接下载第二步的链接库) https://my.oschina.net/alexnine/blog/779794 2.      下载对应的链接库 https://github.com/steveloughr

最近在学习大数据,需要安装Hadoop,自己弄了好久,最后终于弄好了.网上也有很多文章关于安装Hadoop的,但总会遇到一些问题,所以把在CentOS 7安装Hadoop 3.0.0的整个过程记录下来,有什么不对的地方大家可以留言更正. 一.ssh免密登录 1.测试是否能免密登录 # ssh localhost The authenticity of host 'localhost (::1)' can't be established. 2.设置免密登录 1).去掉 /etc/ssh/sshd

1. 准备 创建用户 useradd hadoop passwd hadoop 创建相关的目录 定义代码及工具存放的路径 mkdir -p /home/hadoop/source mkdir -p /home/hadoop/tools 定义数据节点存放的路径到跟目录下的hadoop文件夹, 这里是数据节点存放目录需要有足够的空间存放 mkdir -p /hadoop/hdfs mkdir -p /hadoop/tmp mkdir -p /hadoop/log 设置可写权限 /hadoop 定义j

学习大数据,刚开始接触的是 Hadoop 1.0,然后过度到 Hadoop 2.0 ,这里为了书写方便,本文中 Hadoop 1.0 采用 HV1 的缩写方式,Hadoop 2.0 采用 HV2 的缩写方式. HV1 中不得不提的两个进程:JobTracker 和 TaskTracker.JobTracker 主要负责任务调度和集群资源管理,TaskTracker 主要负责任务执行.在 HV1 向 HV2 变迁后,引入了一个中间件Yarn,负责集群资源调度.可以简单地理解,Yarn 分离出了Jo

过去十年,Apache Hadoop从无到有,从理论概念演变到如今支撑起若干全球最大的生产集群.接下来的十年,Hadoop将继续壮大,并发展支撑新一轮的更大规模.高效和稳定的集群. 我们此次将向大家全面介绍即将到来的Apache Hadoop 3.0新版本——从版本发布状态.背后的故事,到如HDFS erasure coding.YARN federation.NN k-safety等全新的功能.

1. 官网下载 wget  http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common /hadoop-3.0.0-alpha3/hadoop-3.0.0-alpha3.tar.gz ..注意下载二进制(省时间) 1解压 tar -zxvf hadoop-3.0.0-alpha3-src.tar.gz  -C  /opt/ cd /opt/ mv hadoop-3.0.0-alpha3/ hadoop3 3. 环境变量 vi /etc/profile #Hadoo

Hadoop 2.0 NameNode HA和Federation实践 Posted on 2012/12/10 一.背景 天云趋势在2012年下半年开始为某大型国有银行的历史交易数据备份及查询提供基于Hadoop的技术解决方案,由于行业的特殊性,客户对服务的可用性有着非常高的要求,而HDFS长久以来都被单点故障的问题所困扰,直到Apache Hadoop在2012年5月发布了2.0的alpha版本,其中MRv2还很不成熟,可HDFS的新功能已经基本可用,尤其是其中的的High Availabi

http://hadoop.apache.org/docs/r3.0.0/hadoop-project-dist/hadoop-common/release/3.0.0/RELEASENOTES.3.0.0.html /usr/local/hadoop/etc/hadoop 没有slaves 各个节点写入workers http://www.thebigdata.cn/Hadoop/30224.html 日期:2016-06-02] Apache  hadoop 项目组最新消息,hadoop3.

Hadoop 3.0 EC技术 EC的设计目标 Hadoop默认的3副本方案需要额外的200%的存储空间.和网络IO开销 而一些较低I/O的warn和cold数据,副本数据的访问是比较少的(hot数据副本会被用于计算) EC可以提供同级别的容错能力,存储空间要少得多(官方宣传不到50%),使用了EC,副本始终为1 EC背景 EC在RAID应用 EC在RAID也有应用,RAID通过EC将文件划分为更小的单位,例如:可以按照bit.byte或者block来划分. 然后将这些条纹单元存储在不同的磁盘中

环境:hadoop 2.6.0 + hbase 1.0.1.1 + mac OS X yosemite 10.10.3 安装步骤: 一.下载解压 到官网 http://hbase.apache.org 下载合适的版本(hbase与hadoop的版本要匹配,否则可能运行不起来),解压到某个目录即可,本文中的解压目录为 /Users/jimmy/app/hbase-1.0.1.1 二.设置环境变量 ... export HBASE_HOME=/Users/jimmy/app/hbase-1.0.1.

Hadoop2.0是对Hadoop1.0全面升级,针对Namenode单点问题,提出了HDFS Federation,让多个NameNode分管不同的目录进而实现访问隔离和横向扩展.诞生了通用的计算框架YARN,YARN系统的引入使得计算框架进入了平台化时代,从云计算分层概念上讲,YARN可看做PAAS层,很多计算框架或者应用程序不再基于传统的操作系统开发,而是基于YARN这个云操作系统.典型的代表是DAG计算框架Tez,当然还有一些其他知名的自运行的计算集群系统也在YARN上有开源版本,比如S