今天,上海尚学堂大数据培训班毕业的一位学生去参加易普软件公司面试,应聘的职位是大数据开发.面试官问了他10个问题,主要集中在Hbase.Spark.Hive和MapReduce上,基础概念.特点.应用场景等问得多.看来,还是非常注重基础的牢固.整个大数据开发技术,这几个技术知识点占了很大一部分.那本篇文章就着重介绍一下这几个技术知识点. 一.Hbase 1.1.Hbase是什么? HBase是一种构建在HDFS之上的分布式.面向列的存储系统.在需要实时读写.随机访问超大规模数据集时,可以使用HB

http://blog.csdn.net/wind19/article/details/7716326 前言 几周前,当我最初听到,以致后来初次接触Hadoop与MapReduce这两个东西,我便稍显兴奋,觉得它们很是神秘,而神秘的东西常能勾起我的兴趣,在看过介绍它们的文章或论文之后,觉得Hadoop是一项富有趣味和挑战性的技术,且它还牵扯到了一个我更加感兴趣的话题:海量数据处理. 由此,最近凡是空闲时,便在看“Hadoop”,“MapReduce”“海量数据处理”这方面的论文.但在看论文的过程

转自:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6704077 从hadoop框架与MapReduce模式中谈海量数据处理 前言 几周前,当我最初听到,以致后来初次接触Hadoop与MapReduce这两个东西,我便稍显兴奋,觉得它们很是神秘,而神秘的东西常能勾起我的兴趣,在看过介绍它们的文章或论文之后,觉得Hadoop是一项富有趣味和挑战性的技术,且它还牵扯到了一个我更加感兴趣的话题:海量数据处理. 由此,最近凡是空闲时,便在看“Hadoop”

一.背景 微博,一个DAU上亿.每日发博量几千万的社交性产品,拥有庞大的数据集.如何高效得从如此规模的数据集中挖掘出有价值的信息,以增强用户粘性,提高信息传播速度,就成了重中之重.因此,我们引入了hadoop 分布式计算平台,对用户数据和内容数据进行分析和挖掘,作为广告推荐的基础. 二.问题及解决方案 在hadoop平台上进行开发时,主要遇到了以下一些问题: 2.1 数据量庞大 问题:无论在进行针对用户的协同过滤运算,还是在计算用户可能错过的微博中,无一例外的都遇到了数据量太大无法进行运算的情况

前言:       毕业两年了,之前的工作一直没有接触过大数据的东西,对hadoop等比较陌生,所以最近开始学习了.对于我这样第一次学的人,过程还是充满了很多疑惑和不解的,不过我采取的策略是还是先让环境跑起来,然后在能用的基础上在多想想为什么.       通过这三个礼拜(基本上就是周六周日,其他时间都在加班啊T T)的探索,我目前主要完成的是: 1.在Linux环境中伪分布式部署hadoop(SSH免登陆),运行WordCount实例成功. http://www.cnblogs.com/Pur

1    运行环境说明 1.1     硬软件环境 1.2     机器网络环境 2    :安装Eclipse并测试 2.1     内容 2.2     实现过程 2.2.1   2.2.2   2.2.3   2.2.4   2.2.5   2.2.6   2.2.7   2.2.8   2.2.9   2.2.10编写代码 2.2.11设置运行参数 2.2.12运行并查看结果 3    :传递参数问题 3.1     内容 3.2     程序代码 3.2.1   3.3     实现过

Hadoop权威指南:MapReduce应用开发 [TOC] 一般流程 编写map函数和reduce函数 编写驱动程序运行作业 用于配置的API Hadoop中的组件是通过Hadoop自己的配置API来配置的 一个Configuration类的实例代表配置属性及其取值的一个集合 Configuration从资源(XML文件)中读取属性值,一个简单的配置文件(configuration-1.xml)如下 <?xml version="1.0"?> <configurat

转载请在页首明显处注明作者与出处 http://www.cnblogs.com/zhuxiaojie/p/7224772.html 一:说明 此为大数据系列的一些博文,有空的话会陆续更新,包含大数据的一些内容,如hadoop,spark,storm,机器学习等. 当前使用的hadoop版本为2.6.4 上一篇:hadoop系列二:HDFS文件系统的命令及JAVA客户端API 在下面可以看到统计一本小说(斗破苍穹)哪些词语出现了最多. 本来mapreducer只想写一篇的,可是发现写一篇太长了,所

转载请在页首明显处注明作者与出处 一:说明 此为大数据系列的一些博文,有空的话会陆续更新,包含大数据的一些内容,如hadoop,spark,storm,机器学习等. 当前使用的hadoop版本为2.6.4 此为mapreducer的第二章节 这一章节中有着 计算共同好友,推荐可能认识的人 上一篇:hadoop系列三:mapreduce的使用(一) 一:说明 二:在开发工具在运行mapreducer 2.1:本地模式运行mapreducer 2.2:在开发工具中运行在yarn中 三:mapredu

在Ubuntu Kylin15.04中配置Hadoop单机/伪分布式系统经验分享 一.工作准备 首先,明确工作的重心,在Ubuntu Kylin15.04中配置Hadoop集群,这里我是用的双系统中的Ubuntu来配制的,不是虚拟机.在网上有很多配置的方案,我看了一下Ubuntu的版本有14.x,16.x等等,唯独缺少15.x,后来我也了解到,15.x出来一段时间就被下一个版本所替代了,可能有一定的问题吧,可是我还是觉得这个版本的用起来很舒服,但是当我安装了Ubuntu kylin15.04之后

忘的差不多了, 先补概念, 然后开始搭建集群实战 ... . 一 Hadoop版本 和 生态圈 1. Hadoop版本 (1) Apache Hadoop版本介绍 Apache的开源项目开发流程 : -- 主干分支 : 新功能都是在 主干分支(trunk)上开发; -- 特性独有分支 : 很多新特性稳定性很差, 或者不完善, 在这些分支的独有特定很完善之后, 该分支就会并入主干分支; -- 候选分支 : 定期从主干分支剥离, 一般候选分支发布, 该分支就会停止更新新功能, 如果候选分支有BUG修

摘要: 通过前面的学习,大家已经了解了HDFS文件系统.有了数据,下一步就要分析计算这些数据,产生价值.接下来我们介绍Mapreduce计算框架,学习数据是怎样被利用的. 博主福利 给大家赠送一套hadoop视频课程 授课老师是百度 hadoop 核心架构师 内容包括hadoop入门.hadoop生态架构以及大型hadoop商业实战案例. 讲的很细致, MapReduce 就讲了 15 个小时. 学完后可以胜任 hadoop 的开发工作,很多人学的这个课程找到的工作. (包括指导书.练习代码.和

Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce.HDFS为海量的数据提供了存储,MapReduce则为海量的数据提供了计算. HDFS是Google File System(GFS)的开源实现. MapReduce是Google MapReduce的开源实现. HDFS和MapReduce实现是完全分离的,并不是没有HDFS就不能MapReduce运算. 本文主要参考了以下三篇博客学习整理而成. 1. Hadoop示例程序WordCount详解及实例 2. hadoop 学习笔

----------此文章.笔者按着tachyon官网教程进行安装并记录. (本地安装tachyon具体解释:http://blog.csdn.net/u012587561/article/details/51039977 ) 笔者执行环境: tachyon0.8.2 hadoop2.7.1(笔者之后用hadoop2.6版本号,也建议用2.6版本号) ubuntu14.04(虚拟机共三台) 使用Hadoop 2.x 假设你正在使用2.x版本号的Hadoop集群,你应该不须要像上面那样在core-

Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce.HDFS为海量的数据提供了存储,MapReduce则为海量的数据提供了计算. HDFS是Google File System(GFS)的开源实现,MapReduce是Google MapReduce的开源实现. HDFS和MapReduce实现是完全分离的,并不是没有HDFS就不能MapReduce运算. 本文主要参考了以下三篇博客学习整理而成. 1.Hadoop示例程序WordCount详解及实例 2.hadoop 学习笔记:m

Hadoop生态圈-使用MapReduce处理HBase数据 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.对HBase表中数据进行单词统计(TableInputFormat)  1>.准备环境 create_namespace 'yinzhengjie' create 'yinzhengjie:WordCount','f1','f2' put 'yinzhengjie:WordCount', 'row1', 'f1:line', 'hello wold tom how

前言 1.操作系统:Centos7 2.安装时使用的是root用户.也可以用其他非root用户,非root的话要注意操作时的权限问题. 3.安装的Hadoop版本是2.6.5,Spark版本是2.2.0,Scala的版本是2.11.8.   如果安装的Spark要同Hadoop搭配工作,则需注意他们之间的版本依赖关系.可以从Spark官网上查询到Spark运行需要的环境,如下: 4.需要的安装包: 安装包下载地址: JDK: http://www.oracle.com/technetwork/j

Hadoop Settings 由于Hadoop节点的系统配置,一些hadoop的设置可以减少运行系统中的瓶颈.首先,提高Java运行时的堆内存容量,也要和系统中的整体内存容量相关:其次,保持hadoop中派生的task数量与处理器数量相关. 一个比较好的规则是一个Reducer或两个Mapper分配一个处理器:如果系统拥有足够多的内存容量,设置Java堆的最大大小为1GB或更大.此外,还需要注意的是一个任务要有3个Java虚拟机在运行,所以必要还要至少保留每个任务3GB的内存, Hard Dr

忘的差不多了, 先补概念, 然后开始搭建集群实战 ... . 一 Hadoop版本 和 生态圈 1. Hadoop版本 (1) Apache Hadoop版本介绍 Apache的开源项目开发流程 : -- 主干分支 : 新功能都是在 主干分支(trunk)上开发; -- 特性独有分支 : 很多新特性稳定性很差, 或者不完善, 在这些分支的独有特定很完善之后, 该分支就会并入主干分支; -- 候选分支 : 定期从主干分支剥离, 一般候选分支发布, 该分支就会停止更新新功能, 如果候选分支有BUG修

用Python实现基于Hadoop Stream的mapreduce任务 因为Hadoop Stream的存在,使得任何支持读写标准数据流的编程语言实现map和reduce操作成为了可能. 为了方便测试map代码和reduce代码,下面给出一个Linux环境下的shell 命令: cat inputFileName | python map.py | sort | python map.py > outputFileName 可以轻松的在没有hadoop 环境的机器上进行测试. 下面介绍,在Ha

在HDInsight中的Hadoop介绍 概览 Azure的HDInsight是,部署和规定的Apache™Hadoop®集群在云中,提供用于管理,分析和大数据报告软件框架中的服务. 大数据 数据被描写叙述为"大数据",以表明它被收集在以往升级卷,以越来越高的速度,并为一个扩大各种非结构化格式和可变语义语境.大数据的收集并不正确企业自身提供的价值. 对于大数据在可操作智能或洞察力的形式提供价值.不仅要正确的问题问及相关的问题,数据收集,数据必须能够訪问.清洗.分析,然后在一个实用的方式