在hadoop第前几个版本中是没有快照功能的,2.x中是有这个特性的 Hadoop 2.x HDFS新特性   HDFS快照 HDFS快照     在2.x终于实现了快照     设置一个目录为可快照:         hdfs dfsadmin -allowSnapshot <path>     取消目录可快照:         hdfs dfsadmin -disallowSnapshot <path>     生成快照:         hdfs dfs -createSna

数据库快照是指数据库某一指定时刻的情况,数据库快照提供了源数据库在创建快照时刻的只读,静态视图 . 数据库快照一旦创建就不会改变. 数据库快照在被数据库所有者显示删除前始终存在. 数据库快照用途: 快照可以用于报表,另外,数据源出现用户错误时候,可以将源数据库恢复到创建快照时候的状态. 数据库快照创建: create database test_snapshot_kuaizhaoon( name=test_snapshot,filename='C:\Program Files\Microsoft

hadoop:数据流转图(基于hadoop 0.18.3):通过一个最简单的例子来说明hadoop中的数据流转. hadoop:数据流转图(基于hadoop 0.18.3): 这里使用一个例子说明hadoop中的数据流转过程,这个例子是统计一些文章中词汇的总数.首先files表示这些需要统计词汇的文章.   首先,hadoop会把初始数据分配到各个机器的mapper任务中,图中的数字表示数据的依次流向步骤.   1.格式化输入,默认情况下,hadoop会使用 TextInputFormate,也

上班之余抽点时间出来写写博文,希望对新接触的朋友有帮助.明天在这里和大家一起学习一下hadoop数据 Hadoop在淘宝和支付宝的应用从09年开始,用于对海量数据的离线处置,例如对日志的分析,也涉及内容部分,结构化数据等.应用Hadoop重要基于可扩展性的斟酌,规模从当初的3-4百节点增长到明天单一集群3000节点以上,2-3个集群,支付宝的集群规模也达700台,应用Hbase,个人消费记载,key-value型. 阿里对Hadoop的源码做了如下修改: 改良Namenode单点问题 增加安全性

17.1.1.6 Creating a Data Snapshot Using Raw Data Files 创建一个数据快照使用 Raw Data Files 如果数据库是大的, 复制raw 数据文件可以变的更加有效相比使用mysqldump 和导入文件在每个slave上. 这个即使跳过更新索引的负载 使用这种方法 表在存储引擎具有复杂的caching和logging 算法需要额外的步骤来产生一个完全的时间点快照. 初始的copy命令需要留下cache信息和记录更新,即使你需要的一个全局的读锁

Sqoop 本文所使用的Sqoop版本为1.4.6 1.官网 http://sqoop.apache.org 2.作用 A:可以把hadoop数据导入到关系数据库里面(e.g. Hive -> Mysql) B:可以把关系数据库数据导入到hadoop里面(e.g. Mysql -> Hive) 3.下载 http://archive.apache.org/dist/sqoop/1.4.6/sqoop-1.4.6.bin__hadoop-1.0.0.tar.gz 4.安装 --上传到node1(

数据迁移使用场景 冷热集群数据分类存储,详见上述描述. 集群数据整体搬迁.当公司的业务迅速的发展,导致当前的服务器数量资源出现临时紧张的时候,为了更高效的利用资源,会将原A机房数据整体迁移到B机房的,原因可能是B机房机器多,而且B机房本身开销较A机房成本低些等. 数据的准实时同步.数据的准实时同步与上一点的不同在于第二点可以一次性操作解决,而准实时同步需要定期同步,而且要做到周期内数据基本完全一致.数据准实时同步的目的在于数据的双备份可用,比如某天A集群突然宣告不允许再使用了,此时可以将线上使用

数据流 MapReduce作业(job)是客户端执行的单位:它包括输入数据.MapReduce程序和配置信息.Hadoop把输入数据划分成等长的小数据发送到MapReduce,称之为输入分片.Hadoop为每个分片创建一个map任务,由它来运行用户自定义的map函数来分析每个分片中的记录. 这里分片的大小,如果分片太小,那么管理分片的总时间和map任务创建的总时间将决定作业的执行的总时间.对于大数据作业来说,一个理想的分片大小往往是一个HDFS块的大小,默认是64MB(可以通过配置文件指定) m

最近在搞关于数据分析的项目,做了一点总结. 下图是系统的数据流向.容易出现错误的地方.1.数据进入hadoop仓库有四种来源,这四种是最基本的数据,简称ods,original data source,后续 的数据都是有这些组合而来a.日志文件b.http接口c.DB查询d.建表指向最后数据都是以hadoop文件的形式存放在hadoop中. 日志文件: 新增机器没有通知数据分析组抓日志 根据约定获取日志是遇到错误,例如:约定获取gz的压缩日志,结果没有 数据提供方rsync日志出现问题 http

http://www.cnblogs.com/xuxm2007/archive/2012/03/04/2379143.html 原文地址如上: 关于Hadoop中的采样器 .为什么要使用采样器 在这个网页上有一段描述比较靠谱 http://www.philippeadjiman.com/blog/2009/12/20/hadoop-tutorial-series-issue-2-getting-started-with-customized-partitioning/ 简单的来说就是解决"How

“ Hadoop 2.0引入YARN,大大提高了集群的资源利用率并降低了集群管理成本.其在异构集群中是怎样应用的?Hulu又有哪些成功实践可以分享? 为了能够对集群中的资源进行统一管理和调度,Hadoop 2.0引入了数据操作系统YARN.YARN的引入,大大提高了集群的资源利用率,并降低了集群管理成本.首先,YARN允许多个应用程序运行在一个集群中,并将资源按需分配给它们,这大大提高了资源利用率,其次,YARN允许各类短作业和长服务混合部署在一个集群中,并提供了容错.资源隔离及负载均衡等方面的

1.概述 1TB排序通常用于衡量分布式数据处理框架的数据处理能力.Terasort是Hadoop中的的一个排序作业.那么Terasort在Hadoop中是怎样实现的呢?本文主要从算法设计角度分析Terasort作业. 2.算法思想 实 际上,当我们要把传统的串行排序算法设计成并行的排序算法时,通常会想到分而治之的策略,即:把要排序的数据划成M个数据块(可以用Hash的方法做 到),然后每个map task对一个数据块进行局部排序,之后,一个reduce task对所有数据进行全排序.这种设计思路

数据倾斜是指,map /reduce程序执行时,reduce节点大部分执行完毕,但是有一个或者几个reduce节点运行很慢,导致整个程序的处理时间很长,这是因为某一个key的条数比其他key多很多(有时是百倍或者千倍之多),这条key所在的reduce节点所处理的数据量比其他节点就大很多,从而导致某几个节点迟迟运行不完. 阿里的这篇比较实用,通俗易懂:数据倾斜总结 http://www.tbdata.org/archives/2109 有篇分析比较详细,如果需要使用可以细读:http://blo

数据去重这个实例主要是为了读者掌握并利用并行化思想对数据进行有意义的筛选.统计大数据集上的数据种类个数.从网站日志中计算访问等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重.下面就进入这个实例的MapReduce程序设计. 1.实例描述 对数据文件中的数据进行去重.数据文件中的每行都是一个数据. 样例输入: file1: 2006-6-9 a 2006-6-10 b 2006-6-11 c 2006-6-12 d 2006-6-13 a 2006-6-14 b 2006-6-15 c 2006-6-11 c

Hive是一个基于HDFS的数据仓库软件,可理解为数据库管理工具:Hive的功能主要有: 1. 支持使用SQL对分布式存储的大型数据集进行读.写.管理,将SQL转化成MapReduce任务执行: 2. 将数据结构映射到已存储的数据中,即将存储在HDFS上结构化的文件内容定义成Hive的外部表. 3. Hive提供了命令行的操作工具和JDBC的开发接口. 我们知道HBase也是基于HDFS的数据库,两者之间有何异同点呢?简言之,Hive和HBase都是Hadoop集群下的工具(bi),Hive是对

在建立主从关系时,如果主上有旧数据,需要将旧数据拷贝到每一个从上.下面介绍几种不同的拷贝方式. 方法一:使用mysqldump工具创建一个你想要复制的所有数据库的一个dump.这是推荐使用的方法,特别是如果表的存储引擎都是innodb. 具体操作方法: 找到mysqldump(跟mysql启动程序同路径)把主上的数据制作快照 ./mysqldump -uroot -pabc -h127.0.0.1 --all-databases --master-data > dbdump.db 注意: 如果不

Zookeeper持久化两类数据,Transaction以及Snapshot,logDir存储transaction命令,dataDir存储snap快照,其下子目录名称以version-2命名,子目录内部文件是分别以log.zxid和snapshot.lastProcessedZxid命名,每个目录下可以有很多个这样的文件,Transaction文件的文件名中zxid是文件中所有命令中zxid最小的zxid,而Snapshot中的lastProcessedZxid是最后一个操作的zxid. 它们

#!/bin/bash if [ ! -z $2 ]; then start_time=$1 end_time=$2 else starttime=`date +%Y%m%d%H%M -d '-15 min'` #开始时间 startday=${starttime:0:10} startmi=`expr ${starttime:10:2} / 15 \* 15` if [ $startmi != 0 ];then start_time=$startday$startmi else start_t

Hadoop提供了一个中央化的存储系统,其有利于进行集中式的数据分析与数据共享. Hadoop对存储格式没有要求.可以存储用户访问日志.产品信息以及网页数据等数据. 常见的两种数据来源.一种是分散的数据源:机器产生的数据.用户访问日志以及用户购买日志.另一种是传统系统中的数据:传统关系型数据库(MySQL.Oracle).磁盘阵列以及磁带. Flume由三部分构成.Master负责负责通信及配置管理,是集群的控制器.Collector用于对数据进行聚合.往往会产生一个更大的数据流.然后加载到HD

为了方便后面的学习,在学习Hive的过程中先学习一个工具,那就是Sqoop,你会往后机会发现sqoop是我们在学习大数据框架的最简单的框架了. Sqoop是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具,可以将一个关系型数据库(例如 : MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中. 对于某些NoSQL数据库它也提供了连接器. Sqoop,类似于其他ETL工具,使用元数据模型来判断数据类型并在数据