Hadoop生态常用数据模型 一.TextFile 二.SequenceFile 1.特性 2.存储结构 3.压缩结构与读取过程 4.读写操作 三.Avro 1.特性 2.数据类型 3.avro-tools应用 4.在Hive中使用Avro 5.在Spark中使用Avro 四.Parquet 1.特性 2.数据结构 3.Java API 4.Parquet On Spark 5.Parquet On Hive 五.RC&ORC 1.特性 2.存储结构RC (Record Columnar)ORC

通过Hadoop安全部署经验总结,开发出以下十大建议,以确保大型和复杂多样环境下的数据信息安全. 1.先下手为强!在规划部署阶段就确定数据的隐私保护策略,最好是在将数据放入到Hadoop之前就确定好保护策略. 2.确定哪些数据属于企业的敏感数据.根据公司的隐私保护政策,以及相关的行业法规和政府规章来综合确定. 3.及时发现敏感数据是否暴露在外,或者是否导入到Hadoop中. 4.搜集信息并决定是否暴露出安全风险. 5.确定商业分析是否需要访问真实数据,或者确定是否可以使用这些敏感数据.然后,选择

一.Hadoop的优势 1)高可靠性:因为Hadoop假设计算元素和存储会出现故障,因为它维护多个工作数据副本,在出现故障时可以对失败的节点重新分布处理. 2)高扩展性:在集群间分配任务数据,可方便的扩展数以千计的节点. 3) 高效性:在MapReduce的思想下,Hadoop是并行工作的,以加快任务处理速度. 4)高容错性:自动保存多份副本数据,并且能够自动将失败的任务重新分配. 二.Hadoop组成 1)Hadoop HDFS:一个高可靠.高吞吐量的分布式文件系统. 2)Hadoop Map

实验环境 CentOS镜像为CentOS-7-x86_64-Everything-1804.iso 虚机配置 节点名称 IP地址 子网掩码 CPU/内存 磁盘 安装方式 master 192.168.204.101 255.255.255.0 1核心/4GB 100GB GNOME Desktop slave1 192.168.204.111 255.255.255.0 1核心/2GB 100GB Minimal Install slave2 192.168.204.112 255.255.25

一.环境选择 1,服务器选择 阿里云服务器:入门型(按量付费) 操作系统:linux CentOS 6.8 Cpu:1核 内存:1G 硬盘:40G ip:39.108.77.250 2,配置选择 JDK:1.8 (jdk-8u144-linux-x64.tar.gz) Hadoop:2.8.2 (hadoop-2.8.2.tar.gz) 3,下载地址 官网地址: JDK: http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads Hadopp

原文:http://zhuanlan.zhihu.com/donglaoshi/19962491 作者: 董飞       提到大数据分析平台,不得不说Hadoop系统,Hadoop到现在也超过10年的历史了,很多东西发生了变化,版本也从0.x 进化到目前的2.6版本.我把2012年后定义成后Hadoop平台时代,这不是说不用Hadoop,而是像NoSQL (Not Only SQL)那样,有其他的选型补充.我在知乎上也写过Hadoop的一些入门文章 如何学习Hadoop - 董飞的回答,为了给

转载的文章,请告知侵删.本人只是做个记录,以免以后找不到. 前言 Hadoop在大数据技术体系中的地位至关重要,Hadoop是大数据技术的基础,对Hadoop基础知识的掌握的扎实程度,会决定在大数据技术道路上走多远. 这是一篇入门文章,Hadoop的学习方法很多,网上也有很多学习路线图.本文的思路是:以安装部署Apache Hadoop2.x版本为主线,来介绍Hadoop2.x的架构组成.各模块协同工作原理.技术细节.安装不是目的,通过安装认识Hadoop才是目的. 本文分为五个部分.十三节.四

提到大数据分析平台,不得不说Hadoop系统,Hadoop到现在也超过10年的历史了,很多东西发生了变化,版本也从0.x进化到目前的2.6版本.我把2012年后定义成后Hadoop平台时代,这不是说不用Hadoop,而是像NoSQL (Not Only SQL)那样,有其他的选型补充. 背景篇 Hadoop: 开源的数据分析平台,解决了大数据(大到一台计算机无法进行存储,一台计算机无法在要求的时间内进行处理)的可靠存储和处理.适合处理非结构化数据,包括HDFS,MapReduce基本组件. HD

使用hadoop mapreduce分析mongodb数据 (现在很多互联网爬虫将数据存入mongdb中,所以研究了一下,写此文档) 版权声明:本文为yunshuxueyuan原创文章.如需转载请标明出处: http://www.cnblogs.com/sxt-zkys/QQ技术交流群:299142667 一. mongdb的安装和使用 1. 官网下载mongodb-linux-x86_64-rhel70-3.2.9.tgz 2. 解压 (可以配置一下环境变量) 3. 启动服务端 ./mongo

GitChat 作者:鸣宇淳 原文:史上最详细的Hadoop环境搭建 关注公众号:GitChat 技术杂谈,一本正经的讲技术 [不要错过文末活动哦] 前言 Hadoop在大数据技术体系中的地位至关重要,Hadoop是大数据技术的基础,对Hadoop基础知识的掌握的扎实程度,会决定在大数据技术道路上走多远. 这是一篇入门文章,Hadoop的学习方法很多,网上也有很多学习路线图.本文的思路是:以安装部署Apache Hadoop2.x版本为主线,来介绍Hadoop2.x的架构组成.各模块协同工作原理

硬件配置:1台NameNode节点.2台DataNode节点 一.Linux环境配置 这里我只配置NameNode节点,DataNode节点的操作相同. 1.1.修改主机名 命令:vi /etc/sysconfig/network修改内容:NETWORKING=yesHOSTNAME=master命令:hostname master 1.2.修改ip地址(桥接模式) 命令:vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0修改内容:(保留最简配置)DEVIC

文章目录 Docker搭建Hadoop环境 Docker的安装与使用 拉取镜像 克隆配置脚本 创建网桥 执行脚本 Docker命令补充 更换镜像源 安装vim 启动Hadoop 测试Word Count 查看Web管理页面 Docker搭建Hadoop环境 Hadoop集群环境配置起来相当繁琐,并且在学习Hadoop过程中没有一般不会去使用多台设备进行分布式集群配置.因此在一台机器上配置Hadoop分布式集群时通常采用虚拟机来模拟多台设备,但虚拟机较为占用系统资源,开多个虚拟机(模拟Hadoop

RHadoop实践系列之一:Hadoop环境搭建 RHadoop实践系列文章,包含了R语言与Hadoop结合进行海量数据分析.Hadoop主要用来存储海量数据,R语言完成MapReduce 算法,用来替代Java的MapReduce实现.有了RHadoop可以让广大的R语言爱好者,有更强大的工具处理大数据1G, 10G, 100G, TB, PB. 由于大数据所带来的单机性能问题,可能会一去不复返了. RHadoop实践是一套系列文章,主要包括”Hadoop环境搭建”,”RHadoop安装与使用

1. 概述 本手册主要介绍了,一个将传统数据接入到Hadoop集群的数据接入方案和实施方法.供数据接入和集群运维人员参考. 1.1.  整体方案 Flume作为日志收集工具,监控一个文件目录或者一个文件,当有新数据加入时,收集新数据发送给Kafka.Kafka用来做数据缓存和消息订阅.Kafka里面的消息可以定时落地到HDFS上,也可以用Spark Streaming来做实时处理,然后将处理后的数据落地到HDFS上. 1.2. 数据接入流程 本数据接入方案,分为以下几个步骤: l 安装部署Flu

我们使用之前搭建好的Hadoop环境,可参见: <[Hadoop环境搭建]Centos6.8搭建hadoop伪分布模式>http://www.cnblogs.com/ssslinppp/p/5923793.html    示例程序为<Hadoop权威指南3>中的获取最高温度的示例程序: 数据准备 输入数据为:sample.txt 0067011990999991950051507004+68750+023550FM-12+038299999V0203301N00671220001C

阅读目录 ~/.ssh/authorized_keys 把公钥加到用于认证的公钥文件中,authorized_keys是用于认证的公钥文件 方式2: (未测试,应该可用) 基于空口令创建新的SSH密钥,以实现无密码登录 su - hadoop ssh-keygen -t rsa -P '' -f ~/.ssh/id_rsa cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys 4. 测试

这里简单用三台虚拟机,搭建了一个两个数据节点的hadoop机群,仅供新人学习.零零碎碎,花了大概一天时间,总算完成了. 环境 Linux版本:CentOS 6.5 VMware虚拟机 jdk1.6.0_45 主要分为一下几步完成 一.安装CentOS 6.5 当然了,如果没有虚拟机,需要先安装VMware,然后新建虚拟机,选择系统镜像即可,复制几台,比如我的机器4G内存,最多复制两台,一共三台. 建议这时候把所有机器进入管理员root权限: [root@blue bin]#su 输入密码即可 二

Failed to set setXIncludeAware(true) for parser 遇到此问题一般是jar包冲突的问题.一种情况是我们向java的lib目录添加我们自己的jar包导致hadoop引用jar包的冲突.解决方案就是删除我们自己向系统添加的jar包,重新配置.将自己的jar包或者外部jar放入系统目录会在编译程序时带来方便,但是这不是一种好习惯,我们应该通过修改CLASSPATH的方式指定jar包路径. Cannot lock storage /tmp/hadoop-roo

系统:Centos 7,内核版本3.10 本文介绍如何从0利用Docker搭建Hadoop环境,制作的镜像文件已经分享,也可以直接使用制作好的镜像文件. 一.宿主机准备工作 0.宿主机(Centos7)安装Java(非必须,这里是为了方便搭建用于调试的伪分布式环境) 1.宿主机安装Docker并启动Docker服务 安装: yum install -y docker 启动: service docker start 二.制作Hadoop镜像 (本文制作的镜像文件已经上传,如果直接使用制作好的镜像

docker 1.下载docker镜像 docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/kaibb/hadoop:latest 注:此镜像为阿里云个人上传镜像,比较符合目前我的需求,镜像为搭建好的hadoop环境,见https://dev.aliyun.com/detail.html?spm=5176.1972343.2.14.Q2Swxa&repoId=4030 2.运行docker镜像 docker run -itd --name hadoop -

下载Hadoop(我下载的是2.8.0版本) 点击此处下载 下载后,使用 tar -zxvf tar包名 解压tar包,解压完成后有这样一个文件出现 修改Hadoop的配置文件 需要修改的配置文件在Hadoop安装路径下的 etc/hadoop中 需要修改的文件包括 hadoop-env.sh core-site.xml hdfs-site.xml mapred-site.xml yarn-site.xml hadoop-env.sh修改内容如下 export JAVA_HOME=/Librar