设计原则:移动计算,而不是移动数据 计算层:Map/Reduce调度层:YARN数据层:HDFS 这三层之间没有必然的依赖性,只是经常这么搭配,而且都是hadoop那个包里一起安装的,三层都可以独立运行,某一层或者某两层换成其他的而另外两层或者一层不换也是可以的 YARN 调度系统 ResourceManager NodeManagerHDFS 存放数据 NameNode DataNode 当有一个计算任务到来的时候,首先访问YARN的ResourceManager然后将计算分发给一个或多个No

目前,Hadoop还只是数据仓库产品的一个补充,和数据仓库一起构建混搭架构为上层应用联合提供服务. Hadoop集群具体来说包含两个集群:HDFS集群和YARN集群,两者逻辑上分离,但物理上常在一起. (1)HDFS集群:负责海量数据的存储,集群中的角色主要有 NameNode / DataNode/SecondaryNameNode. (2)YARN集群:负责海量数据运算时的资源调度,集群中的角色主要有 ResourceManager /NodeManager (3)MapReduce:它其实

一.MapReduce的概念 MapReduce是hadoop的核心组件之一,hadoop要分布式包括两部分,一是分布式文件系统hdfs,一部是分布式计算框就是mapreduce,两者缺一不可,也就是说,可以通过mapreduce很容易在hadoop平台上进行分布式的计算编程. 1.MapReduce编程模型 MapReduce采用"分而治之"的思想,把对大规模数据集的操作,分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完成,然后通过整合各个节点的中间结果,得到最终结果.简单地说,MapRed

转自:http://blog.csdn.net/sdlyjzh/article/details/28876385 Hadoop其实并不是一个产品,而是一些独立模块的组合.主要有分布式文件系统HDFS和大型分布式数据处理库MapReduce.由于目前主要用到HDFS,所以这里看一下它的工作原理,以及相应的介绍下配置. 什么是HDFS?Hadoop Distributed File System,字面意思,Hadoop分布式文件系统,通俗的讲,就是可以将不同节点的设备用来存储.它分为两个部分:Nam

很喜欢曾经看到的一句话:以输出倒逼输入.以输出的形式强制自己学习,确实是高效的学习方式,真的很棒.以下仅为个人学习理解,如有错误,欢迎指出,共同学习. 1. 什么是Lightning Component框架? Lightning Component框架是一个UI框架,用于为移动和台式设备开发Web应用程序.这是一个单页面Web应用框架,用于为Lightning Platform应用程序构建具有动态,响应式用户界面的单页应用程序.它在客户端使用JavaScript,在服务器端使用Apex. Lig

RPC远程过程调用: Hadoop的远程过程调用(Remote Procedure Call,RPC)是Hadoop中核心通信机制,RPC主要通过所有Hadoop的组件元数据交换,如MapReduce.Hadoop分布式文件系统(HDFS)和Hadoop的数据库(Hbase).RPC是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议,RPC假定某些协议如(TCP和UDP)存在,为通信程序之间携带信息数据. TCP TCP(Transmission Control Proto

如有不对,欢迎大家指正

RAC 工作原理和相关组件(三) 概述:写下本文档的初衷和动力,来源于上篇的<oracle基本操作手册>.oracle基本操作手册是作者研一假期对oracle基础知识学习的汇总.然后形成体系的总结,一则进行回顾复习,另则便于查询使用.本图文文档亦源于此.阅读Oracle RAC安装与使用教程前,笔者先对这篇文章整体构思和形成进行梳理.由于阅读者知识储备层次不同,我将从Oracle RAC安装前的准备与规划开始进行整体介绍安装部署Oracle RAC.始于唐博士指导,对数据库集群进行配置安装,前

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. 换句话说,它们是横跨在多台计算机上

转载请注明来自36大数据(36dsj.com):36大数据 » Hadoop分布式文件系统HDFS的工作原理详述 转注:读了这篇文章以后,觉得内容比较易懂,所以分享过来支持一下. 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

原文地址:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/orc3.html 阅读目录 目录 RAC 工作原理和相关组件 ClusterWare 架构 RAC 软件结构 集群注册(OCR) Oracle 仲裁盘(Voting Disk) 集群的网络连接 透明应用切换(TAF) 连接负载均衡 VIP 的原理和特点 日志体系 参考文献 相关文章 RAC 工作原理和相关组件(三) 概述:写下本文档的初衷和动力,来源于上篇的<oracle基本操作手册>.oracle基本操作手册是作者研

Hibernate工作原理及为什么要用? 原理:1.通过Configuration().configure();读取并解析hibernate.cfg.xml配置文件2.由hibernate.cfg.xml中的<mapping resource="com/xx/User.hbm.xml"/>读取并解析映射信息3.通过config.buildSessionFactory();//创建SessionFactory4.sessionFactory.openSession();//打

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(hadoop安装方法:http://blog.csdn.net/wangjia55/article/details/53160679这里不再累述) hadoop是针对大数据设计的一个计算架构.如果你有几百TB的数据需要检索,你在控制终端敲下命令,计算机会向几百分布式台云服务器同时发布命令,使他们开始运行.并且把结果返回给你 hadoop分为大概念, HDFS(分布式文件系统)+MapReduce(分布式计算模型) HDFS 优点 适合大文件的存储,并且由备份策略,有比较好的容错和恢复机制,支持

在学习Hadoop,慢慢的从使用到原理,逐层的深入吧 第一部分:MapReduce工作原理   MapReduce 角色 •Client :作业提交发起者. •JobTracker: 初始化作业,分配作业,与TaskTracker通信,协调整个作业. •TaskTracker:保持JobTracker通信,在分配的数据片段上执行MapReduce任务. 提交作业 •在作业提交之前,需要对作业进行配置 •程序代码,主要是自己书写的MapReduce程序. •输入输出路径 •其他配置,如输出压缩等.

Hibernate工作原理以及为什么要用 原理:1.通过Configuration().configure();读取并解析hibernate.cfg.xml配置文件2.由hibernate.cfg.xml中的<mapping resource="com/xx/User.hbm.xml"/>读取并解析映射信息3.通过config.buildSessionFactory();//创建SessionFactory4.sessionFactory.openSession();//打

Hadoop生态圈-Zookeeper的工作原理分析 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.   无论是是Kafka集群,还是producer和consumer都依赖于Zookeeper集群保存一些mate信息,来保证系统可用性!这个特点会产生一个现象,即会产生大量的网络IO,所以说在企业生产环境中会单独开3到5台集群,这三台集群什么都不干,只开Zookeeper集群.所以说Zookeeper开放的节点一定要开网络监控告警,这是一个大数据运维的基本功! 一.Zookee

Hibernate工作原理 原理:1.通过Configuration().configure();读取并解析hibernate.cfg.xml配置文件2.由hibernate.cfg.xml中的<mapping resource="com/xx/User.hbm.xml"/>读取并解析映射信息3.通过config.buildSessionFactory();//创建SessionFactory4.sessionFactory.openSession();//打开Sesssi

Hadoop基础-MapReduce的工作原理第二弹 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.Split(切片)  1>.MapReduce处理的单位(切片) 想必你在看MapReduce的源码的时候,是不是也在源码中看到了一行注释“//Create the splits for the job”(下图是我跟源码的部分截图),这个切片是MapReduce的最重要的概念,没有之一!因为MapReduce处理的单位就是切片.  2>.逻辑切割 还记得hdfs存储的默认

Hadoop基础-MapReduce的工作原理第一弹 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. 在本篇博客中,我们将深入学习Hadoop中的MapReduce工作机制,这些知识将为我们随后学习写MapReduce高级编程奠定基础. 一.剖析MapReduce作业运行机制 MapReduce是hadoop的编程模型,它的核心思想就是映射(Map)和化简(Reduce). 1>.作业的提交 可以通过一个简单的方法调用来运行MapReduce作业:Job对象的submit()