1.Hadoop是什么? 适合大数据的分布式存储与计算平台 HDFS: Hadoop Distributed File System分布式文件系统 MapReduce:并行计算框架 解决的问题: HDFS: 海量数据的存储 MapReduce:海量数据的分析 2.Hadoop生态圈 ①HBase Google Bigtable的开源实现 列式数据库 可集群化 可以使用shell.web.api等多种方式访问 适合高读写(insert)的场景 HQL查询语言 NoSQL的典型代表产品 ②Hive

Hadoop YARN学习之组件功能简述(3) 1. YARN的三大组件功能简述: ResourceManager(RM)是集群的资源的仲裁者, 它有两部分:一个可插拔的调度器和一个ApplicationManager,用于管理集群中的用户作业. NodeManager,位于每个节点上,管理该节点上用户作业和工作流. ApplicationMaster,用户作业生命周期管理者. 是用户应用程序驻留的地方. 2. 三大组件构成了一个可扩展的.灵活的.高效的环境,来运行各种类型的大数据处理作业. 3

1.了解对比Hadoop不同版本的特性,可以用图表的形式呈现. (1)0.20.0~0.20.2: Hadoop的0.20分支非常稳定,虽然看起来有些落后,但是经过生产环境考验,是 Hadoop历史上生命周期最长的一个分支,CDH3.CDH4虽然包含了0.21和0.22分支的新功能和补丁,但都是基于此分支. (2)0.20- append:020- append支持HDFS追加,由于该功能被认为是一个不稳定的潜在因素,所以它被单独新开了一个分支,并且没有任何新的 Hadoop的正式版基于此分支发

第一部分:系统基础配置 系统基础配置中主完成了安装大数据环境之前的基础配置,如防火墙配置和安装MySQL.JDK安装等 第一步:关闭防火墙 Hadoop与其他组件的服务需要通过端口进行通信,防火墙的存在会阻拦这些访问,在初学阶段建议将防火墙全部 关闭,命令如下. systemctl stop firewalld.service vi /etc/selinux/config # Selinux策略 SELINUX=disabled #更改为disabled关闭状态 第二步:安装JDK JDK安装包

Hadoop生态圈-Flume的组件之自定义Sink 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. 本篇博客主要介绍sink相关的API使用两个小案例,想要了解更多关于API的小技巧请参考官网:http://flume.apache.org/FlumeDeveloperGuide.html#client-sdk 一.自定义Sink的步骤 1>.编写自定义sink /* @author :yinzhengjie Blog:http://www.cnblogs.com/yinzh

  Hadoop生态圈-Flume的组件之拦截器与选择器 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. 本篇博客只是配置的是Flume主流的Interceptors,想要了解更详细的配置信息请参考官网:http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html#flume-interceptors.   想必大家都知道Flume的组件有Source,channel和sink.其实在Flume还有一些更深层的东西,比如你知道soucre是如何将数据传

    Hadoop生态系统发展到现在,存储层主要由HDFS和HBase两个系统把持着,一直没有太大突破.在追求高吞吐的批处理场景下,我们选用HDFS,在追求低延迟,有随机读写需求的场景下,我们选用HBase,那么是否存在一种系统,能结合两个系统优点,同时支持高吞吐率和低延迟呢?有人尝试修改HBase内核构造这样的系统,即保留HBase的数据模型,而将其底层存储部分改为纯列式存储(目前HBase只能算是列簇式存储引擎),但这种修改难度较大.Kudu的出现有望解决这一难题. 想了解大数据的学习路线

为了学习Hadoop生态的部署和调优技术,在笔记本上的3台虚拟机部署Hadoop集群环境,要求保证HA,即主要服务没有单点故障,能够执行最基本功能,完成小内存模式的参数调整. 1.    准备环境 1.1. 规划 克隆3台服务器,主机名和IP如下 主机名 IP 软件 hadoop 192.168.154.128 原始虚拟机用于克隆 hadoop1 192.168.154.3 Zookeeper,journalnode Namenode, zkfc, Resourcemanager hadoop2

Hadoop生态上几个技术的关系与区别:hive.pig.hbase 关系与区别 Pig 一种操作hadoop的轻量级脚本语言,最初又雅虎公司推出,不过现在正在走下坡路了.当初雅虎自己慢慢退出pig的维护之后将它开源贡献到开源社区由所有爱好者来维护.不过现在还是有些公司在用,不过我认为与其使用pig不如使用hive.:) 关系与区别  Pig"> Pig是一种数据流语言,用来快速轻松的处理巨大的数据. Pig包含两个部分:Pig Interface,Pig Latin. Pig可以非常方便

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

OpenStack Kilo版本发布 20英文文档OpenStack Kilo版本文档汇总:各个操作系统安装部署.配置文档.用户指南等文档 Kilo版部署 openstack[Kilo]入门 [准备篇]零:整体介绍 openstack[Kilo]入门 [准备篇]一: Ubuntu14.04远程连接(ssh安装) openstack[Kilo]入门 [准备篇]二:NTP安装 openstack[Kilo]入门 [准备篇]三:mysql(MariaDB)安装[控制节点] openstack[Kilo

Storm与Hadoop的角色和组件比较 Storm 集群和 Hadoop 集群表面上看很类似.但是 Hadoop 上运行的是 MapReduce 作业,而在 Storm 上运行的是拓扑 Topology,这两者之间是非常不同的.一个关键的区别是:一个MapReduce 作业最终会结束,而一个 Topology 拓扑会永远运行(除非手动杀掉).表 1-1 列出了 Hadoop 与 Storm 的不同之处. 如果只用一个短语来描述 Storm,可能会是这样:分布式实时计算系统.按照 Storm 作

日历视图(CalendarView)可用于显示和选择日期,用户既可选择一个日期,也可通过触摸来滚动日历.如果希望监控该组件的日历改变,可调用CalendarView的setOnDateChangeListener()方法为此组件的点击事件添加事件监听器. 下面通过实例来示范CalendarView组件的功能与用法.  实例:选择您的生日      布局文件如下: <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/

JTree组件是另外一个复杂组件,它不像 JTable 那样难用,但是也不像 JList 那么容易.使用 JTree 时麻烦的部分是它要求的数据模型. JTree组件的功能来自树的概念,树有分支和叶子.您在 Windows 中使用 IE 浏览器时,可能非常熟悉这个概念 —— 可以展开和折叠分支,显示可以选择和取消选择的不同叶子. 您很有可能发现树在应用程序中不像表格或列表那样有用,所以在 Internet 上没有许多有帮助的这方面的示例.实际上,像 JTable 一样,JTree 没有什么入门级

前言 上一篇给大家介绍了Hadoop是怎么样保证数据的完整性的,并且使用Java程序来验证了会产生.crc的校验文件.这一篇给大家分享的是Hadoop的序列化! 一.序列化和反序列化概述 1.1.序列化和反序列化的定义 1)序列化:将结构化对象转换为字节流的过程,以便在网络上传输或写入到磁盘进行永久存储的过程. 2)反序列化:将字节流转回一系列的相反过程结构化对象. 注意:其实流就是字节数组,我们把数据转变成一系列的字节数组(0101这样的数据) 1.2.序列化和反序列化的应用 1)进程间的通信

https://pubs.vmware.com/vsphere-50/index.jsp?topic=%2Fcom.vmware.vsphere.introduction.doc_50%2FGUID-A8B8E6DC-A881-4F14-AEC1-D17365731E68.html VMware vSphere 组件和功能的简介可有助于您了解这些部件及其交互方式. VMware vSphere 包括下列组件和功能. VMware ESXi 一个在物理服务器上运行的虚拟化层,它将处理器.内存.存储

Hadoop基础-Hdfs各个组件的运行原理介绍 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.NameNode工作原理(默认端口号:50070) 1>.什么是NameNode NameNode管理文件系统的命名空间.它维护着文件系统树及整棵树内所有的文件和目录.这些信息以两个文件形式永久保存在本地磁盘上:命名空间镜像文件和编辑日志文件.NameNode也记录着每个文件中各个块所在的数据节点信息,但它并不永久保存块的位置信息,因为这些信息在系统启动时由数据节点重建. 2>

仿照admin的stark自定义组件的功能实现:其中最主要的就是增删改查的实现 1.查:首先页面中显示表头和数据,都是动态的,而不是写死的. (1) 先看表头和表单数据:这个是查看的视图函数,但是为了使视图函数里边的代码简洁,在默认配置类的外部定义一个展示类, 因为在展示页面上会展示我们数据库中的数据,搜索框,过滤框,等.所以专门定义一个展示类. # 查看视图函数,将此里边的函数封装成一个函数 def listview(self, request): # print(self) # 当前访问模型

Hadoop生态圈-Flume的组件之自定义拦截器(interceptor) 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. 本篇博客只是举例了一个自定义拦截器的方法,测试字节传输速度. 1>.自定义interceptor方法 /* @author :yinzhengjie Blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/Hadoop%E7%94%9F%E6%80%81%E5%9C%88/ EMAIL:y1053419035@qq.com

Hadoop生态圈-Flume的组件之sink处理器 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. 二.

不多说,直接上干货! Storm与Hadoop的角色和组件比较 Storm 集群和 Hadoop 集群表面上看很类似.但是 Hadoop 上运行的是 MapReduce 作业,而在 Storm 上运行的是拓扑 Topology,这两者之间是非常不同的.一个关键的区别是:一个MapReduce 作业最终会结束,而一个 Topology 拓扑会永远运行(除非手动杀掉).表 1-1 列出了 Hadoop 与 Storm 的不同之处. 如果只用一个短语来描述 Storm,可能会是这样:分布式实时计算系统