一:HDFS 1.HDFS上传数据,会将文件切分成指定大小的数据块,并以多副本的数据块存储在机器上. 2. part0是指  副本有2个而且1,2有两个副本 二.YARN 1.负责整个集群的管理和调度 YARN的特点 扩展性,容错性,多框架资源统一调度,支持多种不同的框架同时运行 三.mapReduce 特点:扩展性,容错性,海量数据的离线处理 wordcount单词统计操作 先输入-在分割-在map看在一个块中出现了几次-shuffing洗牌在将相同的数据放在一起-Reducing统计-最后统

安装过程分3步走: 1.安装namenode主机一台; 2.安装datanode主机三台; 3.启用集群的三大组件: HDFS,Mapreduce,Yarn. 重要的事情: 新建的虚拟机,预备安装hadoop的disk必须扩容到至少20G,否则后面集群起不来.如果遗漏,请重启主机和服务,扩容才会生效. 一, 安装namenode主机一台,命名主机名称为nn1 1. 配置主机名为nn01,ip为192.168.1.60,配置yum源 [root@nn1 ~]# vim /etc/yum.repos

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

[摘要] 知乎上一篇很不错的科普文章,介绍大数据技术生态圈(Hadoop.Hive.Spark )的关系. 链接地址:https://www.zhihu.com/question/27974418 [问题] 如何用形象的比喻描述大数据的技术生态?Hadoop.Hive.Spark 之间是什么关系? [答案1] 学习很重要的是能将纷繁复杂的信息进行归类和抽象. 对应到大数据技术体系,虽然各种技术百花齐放,层出不穷,但大数据技术本质上无非解决4个核心问题. 1.存储,海量的数据怎样有效的存储?主要包

Hadoop核心组件 1.Hadoop生态系统 Hadoop具有以下特性: 方便:Hadoop运行在由一般商用机器构成的大型集群上,或者云计算服务上 健壮:Hadoop致力于在一般商用硬件上运行,其架构假设硬件会频繁失效,Hadoop可以从容地处理大多数此类故障. 可扩展:Hadoop通过增加集群节点,可以线性地扩展以处理更大的数据集. 目前应用Hadoop最多的领域有: 1) 搜索引擎,Doug Cutting设计Hadoop的初衷,就是为了针对大规模的网页快速建立索引. 2) 大数据存储,利

1.安装Hadoop的三大步骤 答:1.Linux环境,2.JDK环境,3.配置Hadoop. 2.安装Linux 答:利用阿里云,腾讯云等公有云.选择Ubuntu进行安装,然后利用小putty进行操作. 3.安装JDK,设置环境变量 答:命令:ls,javac看是否安装有jdk,apk-get install openjdk-7-jdk进行安装.安装完毕之后设置环境变量,vim /etc/profile,添加下面四行. export JAVA_HOME=/jdk的安装路径 export JRE

大数据 大数据简要概念 指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉.管理和处理的数据集合.需要新处理模式,才能具有更强的决策力.洞察发现力和流程优化能力的海量.高增长率和多样化的信息资产. 大数据作用 主要解决:通过对海量数据的存储和分析计算,找出其中的价值. 数据单位 按顺序给出数据存储单位:bit.ByteKB.MB.GB.TB.PB.EB.ZB.YBBB.NB.DB.i Byte= 8bit ik=1024byte IMB=1024KlG=1024M1T=1024G1P=1024T 大数

Hadoop的由来.Block切分.进程详解 一.hadoop的由来 Google发布了三篇论文: GFS(Google File System) MapReduce(数据计算方法) BigTable:Hbase Doug cutting 花费了两年的业余时间实现了前两篇论文,并重新命名为HDFS和MapReduce Doug cutting看到他儿子在牙牙学语时,抱着黄色小象,亲昵的叫 hadoop,他灵光一闪,就把这技术命名为 Hadoop,而且还用了黄色小象作为标示 Logo,不过,事实上

HDFS(Hadoop Distributed File System)   (1) HDFS--Hadoop分布式文件存储系统   源自于Google的GFS论文,HDFS是GFS的克隆版 HDFS是Hadoop中数据存储和管理的基础 他是一个高容错的系统,能够自动解决硬件故障,eg:硬盘损坏,HDFS可以自动修复,可以运行于低成本的通用硬件上(低廉的硬盘,4TB是1200元左右)   一次写入多次读取,不支持修改操作,数据按块切分(按128M切块),按位存储(就近原则)   (2) HDFS

Spark考前概念相关题复习 AUthor:萌狼蓝天 哔哩哔哩:萌狼蓝天 博客园:我的文章 - 萌狼蓝天 博客:萌狼工作室 - 萌狼蓝天 (mllt.cc) 选择题 Hadoop 1.HADOOP的三大核心组件 HDFS分布式文件系统 YARN作业调度 和 集群资源管理的框架 MAPREDUCE 分布式运算编程框架 2.hadoop完全分布式集群主节点上的角色有 NameNode ResourceManager SecondaryNameNode7 3.hadoop的集群包括HDFS.YARN

企业级数仓架构设计与选型的时候需要从开发的便利性.生态.解耦程度.性能. 安全这几个纬度思考.本文作者:惊帆 来自于数据平台 EMR 团队 前言 Apache Hive 经过多年的发展,目前基本已经成了业界构建超大规模数据仓库的事实标准和数据处理工具,Hive 已经不单单是一个技术组件,而是一种设计理念.Hive 有 JDBC 客户端,支持标准 JDBC 接口访问的 HiveServer2 服务器,管理元数据服务的 Hive Metastore,以及任务以 MapReduce 分布式任务运行在

如要转载,请注上作者和出处.  由于能力有限,如有错误,请大家指正. 须知: 我们下载的是hadoop-2.7.3-src 源码. 这个版本默认调度器是Capacity调度器. 在2.0.2-alpha版本的时候,有人汇报了一个fifo调度器的bug,社区把默认调度器从原来的fifo切换成capacity了.  参考 在Hadoop中,调度器是一个可插拔的模块,用户可以根据自己的实际应用要求设计调度器,然后在配置文件中指定相应的调度器,这样,当Hadoop集群启动时,便会加载该调度器.当前Had

自今年以来,不少恶意软件开始频繁向Hadoop集群服务器下手,受影响最大的莫过于连接到互联网且没有启用安全防护的Hadoop集群. 大约在两年前,开源数据库解决方案MongoDB以及Hadoop曾遭受过大量恶意攻击,这些攻击后被统称为“勒索软件”,因为其攻击者会擦除或加密数据,然后向被攻击者索要资金以恢复数据.自今年以来,不少恶意软件开始频繁向Hadoop集群服务器下手,受影响最大的莫过于连接到互联网且没有启用安全防护的Hadoop集群. 一直以来,Hadoop集群服务器都是一个非常稳定的平台,

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

apache 提供基础版本 cloudera 主要是修改Hadoop,提供更加稳定的发行版本,以及可视化的管理服务,主要产品如下: CDH:Cloudera Distributed Hadoop Cloudera Manager 集群分发管理监控平台 Cloudera Support Hortonworks 贡献了 Hadoop **80%** 的源码,厉害了大雅虎!文档写得很好,主要产品如下: HDP Hortonworks Data Plafrom Ambari 一款开源的安装和管理系统

如有不对,欢迎大家指正

因为毕业设计的原因,得从零开始学习hadoop.虽然接触Hadoop也有一段时间了,但是没有一个完整的时间段去学习,在公司实习的同时,只能利用零零碎碎的时间学习,今天完成了第一个版本的基于Hadoop的云存储系统,实际上就是平常用的网盘.该版本实现了网盘应有的基本功能,借此总结一下实现过程中的点点滴滴.仅以此纪录自己成长的足迹,感谢那个曾经为现在的自己奋斗的自己,同时,鼓励现在的自己为以后的自己而奋斗!本博文为本人学习的总结,请尊重劳动成果.欢迎转载,请保留博文出处:http://www.cnb

Hadoop的安装非常简单,可以在官网上下载到最近的几个版本,最好使用稳定版.本例在3台机器集群安装.hadoop版本如下: 工具/原料 hadoop-0.20.2.tar.gz Ubuntu12.10 安装步骤: 1 安装ubuntu Ubuntu12.10交换空间4G(内存2G).具体安装过程不赘述. 用户名统一为:hadoop: 组群:hadoop: 机器名:namenode(主节点),datanode1(从节点1),datanode2(从节点2). 2 在Ubuntu下创建hadoop用

一.前言 从20世纪90年代数字化医院概念提出到至今的20多年时间,数字化医院(Digital Hospital)在国内各大医院飞速的普及推广发展,并取得骄人成绩.不但有数字化医院管理信息系统(HIS).影像存档和通信系统(PACS).电子病历系统(EMR)和区域医疗卫生服务(GMIS)等成功实施与普及推广,而且随着日新月异的计算机技术和网络技术的革新,进一步为数字化医院带来新的交互渠道譬如:远程医疗服务,网上挂号预约. 随着IT技术的飞速发展,80%以上的三级医院都相继建立了自己的医院信息系统

一.Hadoop的发展历史 说到Hadoop的起源,不得不说到一个传奇的IT公司—全球IT技术的引领者Google.Google(自称)为云计算概念的提出者,在自身多年的搜索引擎业务中构建了突破性的GFS(Google File System),从此文件系统进入分布式时代.除此之外,Google在GFS上如何快速分析和处理数据方面开创了MapReduce并行计算框架,让以往的高端服务器计算变为廉价的x86集群计算,也让许多互联网公司能够从IOE(IBM小型机.Oracle数据库以及EMC存储)中

一.回顾Reduce阶段三大步骤 在第四篇博文<初识MapReduce>中,我们认识了MapReduce的八大步骤,其中在Reduce阶段总共三个步骤,如下图所示: 其中,Step2.1就是一个Shuffle操作,它针对多个map任务的输出按照不同的分区(Partition)通过网络复制到不同的reduce任务节点上,这个过程就称作为Shuffle. PS:Hadoop的shuffle过程就是从map端输出到reduce端输入之间的过程,这一段应该是Hadoop中最核心的部分,因为涉及到Had