Hadoop权威指南(中文版-带目录索引)pdf电子书下载地址:百度网盘点击下载:链接:https://pan.baidu.com/s/1E-8eLaaqTCkKESNPDqq0jw 提取码:g65g Hadoop权威指南第四版介绍 <Hadoop权威指南>是2010年清华大学出版社出版的图书,作者是怀特.本书从Hadoop的缘起开始,由浅入深,结合理论和实践,全方位地介绍Hadoop这一高性能处理海量数据集的理想工具.

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MapReduce简单介绍 声明:本文是本人基于Hadoop权威指南学习的一些个人理解和笔记,仅供学习參考,有什么不到之处还望指出,一起学习一起进步. 转载请注明:http://blog.csdn.net/my_acm 上一篇介绍了什么是Hadoop.Hadoop的作用等.本篇相同基于Hadoop权威指南,结合迪伦的Hadoop的视频教程对MapReduce做一个介绍. 1. MapReduce是Hadoop的核心之中的一个.MapReduce分为两个部分,Mapper和Ruducer模块.简单

文档内容: 1:下载<hadoop权威指南>中的气象数据 2:对下载的气象数据归档整理并读取数据 3:对气象数据进行map reduce进行处理 关键词:<Hadoop权威指南>气象数据 map reduce python matplotlib可视化 一:下载<hadoop权威指南>一书中的气象数据 <hadoop权威指南>一书中的气象数据位于 http://ftp3.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa/, 新建 getdata.py文件

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

Hadoop权威指南:通过FileSystem API读取数据 [TOC] 在Hadoop中,FileSystem是一个通用的文件系统API 获取FileSystem实例的几个静态方法 public static FileSystem get(Configureation conf) throws IOException public static FileSystem get(URI uri, Configureation conf) throws IOException public sta

[TOC] Hadoop权威指南:从Hadoop URL读取数据 使用java.net.URL对象从Hadoop文件系统读取文件 实现类似linux中cat命令的程序 文件名 HDFSCat.java 程序代码 import org.apache.hadoop.fs.FsUrlStreamHandlerFactory; import org.apache.hadoop.io.IOUtils; import java.io.IOException; import java.io.InputStre

Hadoop权威指南:压缩 [TOC] 文件压缩的两个好处: 减少储存文件所需要的磁盘空间 加速数据在网络和磁盘上的传输 压缩格式总结: 压缩格式 工具 算法 文件扩展名 是否可切分 DEFLATE 无 DEFLATE .deflate 否 Gzip gzip DEFLATE .gz 否 bzip2 bzip2 bzip2 .bz2 是 LZO lzop LZO .lzo 否 LZ4 无 LZ4 .lz4 否 Snappy 无 Snappy .snapp 否 上述表中的所有压缩工具都提供9个不同

Hadoop权威指南:数据完整性 [TOC] 常用的错误检测码是CRC-32(循环冗余校验) HDFS的数据完整性 HDFS会对写入的所有数据计算校验和,并在读取数据时验证校验和 datanode负责在收到数据后储存该数据及其验证校验和 客户端从datanode读取数据时也会验证校验和,与datanode中存储的校验和进行比较 每个datanode均持久保存一个用于验证的校验和日志 每个datanode也会在一个后台线程中运行一个DataBlockScanner,定期验证存储在这个datanod

Hadoop权威指南:HDFS-Hadoop存档 [TOC] 每个文件按块方式存储, 每个块的元数据存储在namenode的内存中 Hadoop存档文件或HAR文件是一个更高效的文件存档工具,它将文件存入HDFS块,在减少内存使用的同时,允许对文件进行透明地访问 Hadoop存档文件可以用作MapReduce的输入 使用Hadoop存档工具 Hadoop存档是通过archive工具根据一组文件创建而来的,该存档工具运行一个MapReduce作业来并行处理所有的输入文件 使用archive had

Hadoop权威指南:通过distcp并行复制 distcp是一个分布式复制程序,改程序可以从Hadoop文件系统间复制大量数据,也可以将大量的数据复制到Hadoop中 distcp的典型应用是在两个HDFS集群间传输数据 hadoop distcp hdfs://namenode1/foo hdfs://namemode2/bar 默认情况下, distcp会跳过目标路径下已经存在的文件,可以通过overwirte选项覆盖现有文件,也可以通过update选项选择有改动的文件 distcp是作为

Hadoop权威指南:HDFS-数据流 [TOC] 剖析文件读取 客户端通过调用FileSystem对象的open()方法来打开希望读取的文件,对于HDFS来说, 这个对象是分布式文件系统的一个实例 DistributedFiltSystem通过使用RPC来调用namenode,以确定文件起始块的位置. 对于每一个块,namenode返回存有该块副本的datanode 的地址,这些datanode根据它们与客户端的距离来排序(根据集群的网络拓扑) DistributedFileSystem类返回

Hadoop权威指南:HDFS-目录,查询文件系统,删除文件 [TOC] 目录 FileSystem实例提供了创建目录的方法 public boolean mkdirs(Path f) throws IOException 这个方法一次性创建所有必要但还没有的父目录 通常不需要显式创建一个目录,因为调用create()方法写入文件时会自动创建所有父目录 查询文件系统 文件元数据:FileStatus FileStatus类封装了文件系统中文件和目录的元数据包括文件长度,块大小,副本,修改时间,所

Hadoop权威指南:HDFS-写入数据 FileSystem类有一系列的新建文件的方法.最简单的方法是给准备建的文件指定一个Path对象,然后返回一个用于写入数据的输出流: public FSDataOutputStream create(Path f) throws IOException 此方法有多个重载版本, 指定是否需要覆盖现有文件,文件备份数量,写入文件时所用缓冲区大小,文件块大小及文件权限. creata()方法能够为需要写入且当前不存在的文件创建父目录. 调用exists()方法

Hadoop权威指南:FSDataInputStream对象 FileSystem对象中的open()方法返回的是FSDataInputStream对象, 而不是标准的java.io类对象,这个类是继承了java.io.DataInputStream接口的一个特殊类,并支持随机访问,可以从流中的任意位置读取数据 package org.apache.hadoop.fs; public class FSDataInputStream extends DataInputStream implemen

看过Tom White写的Hadoop权威指南(大象书)的朋友一定得从第一个天气预报的Map Reduce程序所吸引, 殊不知,Tom White大牛虽然在书中写了程序和讲解了原理,但是他以为你们都会部署了,这里轻描淡写给 带过了,这样就给菜鸟们留了课题,其实在跑书中的程序的时候,如果没经验,还是会踩坑的. 这里笔者就把踩过的坑说一下,以防后来人浪费时间了. 1. 首先,你得下载书中的ncdc气象原始数据,这个可以从书中的官网下载. 作者比较做人家,只给了2年的历史数据,无妨,2年也可以运行.

Hadoop简单介绍 声明:本文是本人基于Hadoop权威指南学习的一些个人理解和笔记,仅供学习參考,有什么不到之处还望指出.一起学习一起进步. 转载请注明:http://blog.csdn.net/my_acm 1. 数据的增长远远超过了磁盘的读取速度.传统的数据存储方式和分析方式变得不再适用于大数据的处理. Hadoop分为两大核心技术.HDFS(HadoopDistributed File System-分布式hadoop文件处理系统)和MapReduce(分为Map-数据映射等,Redu

<Hadoop权威指南>读书笔记 Day1 第一章 1.MapReduce适合一次写入.多次读取数据的应用,关系型数据库则更适合持续更新的数据集. 2.MapReduce是一种线性的可伸缩编程模型. 3.高性能计算HPC和网格计算比较适合用于计算密集型的作业,但如果几点需要访问的数据量更庞大,很多节点就会因为网络带宽的瓶颈问题不得不闲下等数据.(HPC和网格计算的数据存储与SAN中,数据存储比较集中,数据访问一般通过网络) 4.MapReduce尽量在计算节点上存储数据,以实现数据的本地化快速

本文是<hadoop权威指南>关于hive的小例子,通过这个例子可以很好地看出来hive是个什么东西. 前提是已经配置好hive的远程连接版本的环境,我是用了MYSQL数据库保存元数据. 环境要求: -配置好了Hadoop的HDFS文件系统,启动hdfs和yarn -配置好了hive的远程连接模式 -配置好了MySQL用于metadata的储存 输入文件下载: https://github.com/tomwhite/hadoop-book/blob/master/input/ncdc/micr

HDFS简单介绍 声明:本文是本人基于Hadoop权威指南学习的一些个人理解和笔记,仅供学习參考.有什么不到之处还望指出,一起学习一起进步. 转载请注明:http://blog.csdn.net/my_acm Hadoop说白了就是一个提供了处理分析大数据的文件集群,当中最重要的无疑是HDFS(Hadoop Distributed File System)即Hadoop分布式文件系统. 1. HDFS是一种以流式数据訪问模式(一次写入多次读取的模式)存储超大文件的系统. 其不须要的高端的硬件系统