摘要:Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构.Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce.HDFS为海量的数据提供了存储,则MapReduce为海量的数据提供了计算. 1.hadoop核心组件—HDFS ■  HDFS的文件被分成块进行存储,块的默认大小64M,块是文件存储处理的逻辑单元 ■  HDFS中有两类节点NameNode和DataNode: NameNode是管理节点,存放文件元数据:1)文件与数据块的映射表2)数据块与数据节点的映射表

说起hadoop这个东西,只能说真是个伟大的发明,而本人对cutting大神也是无比的崇拜,记得刚接触hadoop的时候,还觉得这个东西挺多余的,但是现在想想,这个想法略傻逼...... 2006-2016,hadoop至今已经走过了10个年头,版本也已经发展到2.7了,现在hadoop3.0也快出来了,虽然spark,flink这些优秀的框架近几年的势头非常的强劲,但是我认为,近几年内并不会有哪个框架会取代hadoop,所以其实还是挺值得研究的. 那么我这系列的文章呢,主要是想讲讲Hadoop

原博文出自于: http://www.cnblogs.com/xdp-gacl/p/4230220.html 感谢! 一.大数据的基本概念 1.1.什么是大数据 大数据指的就是要处理的数据是TB级别以上的数据.大数据是以TB级别起步的.在计算机当中,存放到硬盘上面的文件都会占用一定的存储空间,例如: 文件占用的存储空间代表的就是该文件的大小,在计算机当中,文件的大小可以采用以下单位来表示,各个单位之间的转换关系如下: 平时我们在我们自己的电脑上面常见的就是Byte.KB.MB.GB这几种,那么究

一.MapReduce的概念 MapReduce是hadoop的核心组件之一,hadoop要分布式包括两部分,一是分布式文件系统hdfs,一部是分布式计算框就是mapreduce,两者缺一不可,也就是说,可以通过mapreduce很容易在hadoop平台上进行分布式的计算编程. 1.MapReduce编程模型 MapReduce采用"分而治之"的思想,把对大规模数据集的操作,分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完成,然后通过整合各个节点的中间结果,得到最终结果.简单地说,MapRed

成都大数据Hadoop与Spark技术培训班   中国信息化培训中心特推出了大数据技术架构及应用实战课程培训班,通过专业的大数据Hadoop与Spark技术架构体系与业界真实案例来全面提升大数据工程师.开发设计人员的工作水平,旨在培养专业的大数据Hadoop与Spark技术架构专家,更好地服务于各个行业的大数据项目开发和落地实施. 2015年近期公开课安排:(全国巡回开班) 08月21日——08月23日大连 09月23日——09月25日北京 10月16日——10月18日成都 11月27日——11

一.大数据的基本概念 1.1什么是大数据 互联网企业是最早收集大数据的行业,最典型的代表就是Google和百度,这两个公司是做搜索引擎的,数量都非常庞大,每天都要去把互联网上的各种各样的网页信息抓取下来存储到本地,然后进行分析,处理,当用户想通过搜索引擎搜索一些他们关心的信息时,Google和百度就从海量的数据当中提取出相对于对用户而言是有用的信息,然后将提取到的结果反馈给用户,据说Google存储的数据量已经到达了上百个PB,这个数据量是非常惊人的.类似于Fackbook这样的SNS(社交网站

HADOOP背景介绍 1.1Hadoop产生背景 HADOOP最早起源于Nutch.Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎,包括网页抓取.索引.查询等功能,但随着抓取网页数量的增加,遇到了严重的可扩展性问题--如何解决数十亿网页的存储和索引问题. 2003年.2004年谷歌发表的两篇论文为该问题提供了可行的解决方案.(谷歌为现代技术做了十分大的贡献!!) --分布式文件系统(GFS),可用于处理海量网页的存储 --分布式计算框架MAPREDUCE,可用于处理海量网页的索引计算问题. N

1:Hadoop分布式计算平台是由Apache软件基金会开发的一个开源分布式计算平台.以Hadoop分布式文件系统(HDFS)和MapReduce(Google MapReduce的开源实现)为核心的Hadoop为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构. Hadoop 中的分布式文件系统 HDFS 由一个管理结点 ( NameNode )和N个数据结点 ( DataNode )组成,每个结点均是一台普通的计算机.在使用上同我们熟悉的单机上的文件系统非常类似,一样可以建目录,创建,复制,删除文

 关于大数据,一看就懂,一懂就懵. 一.简介 Hadoop的平台搭建,设置为三种搭建方式,第一种是"单节点安装",这种安装方式最为简单,但是并没有展示出Hadoop的技术优势,适合初学者快速搭建:第二种是"伪分布式安装",这种安装方式安装了Hadoop的核心组件,但是并没有真正展示出Hadoop的技术优势,不适用于开发,适合学习:第三种是"全分布式安装",也叫做"分布式安装",这种安装方式安装了Hadoop的所有功能,适用于开

1:Hadoop分布式计算平台是由Apache软件基金会开发的一个开源分布式计算平台.以Hadoop分布式文件系统(HDFS)和MapReduce(Google MapReduce的开源实现)为核心的Hadoop为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构. 注意:HADOOP的核心组件有: 1)HDFS(分布式文件系统) 2)YARN(运算资源调度系统) 3)MAPREDUCE(分布式运算编程框架) Hadoop 中的分布式文件系统 HDFS 由一个管理结点 ( NameNode )和N个数据

Hadoop Hadoop背景 什么是HADOOP HADOOP是apache旗下的一套开源软件平台HADOOP提供利用服务器集群,根据用户的自定义业务逻辑,对海量数据进行分布式处理,HADOOP的核心组件有:HDFS(分布式文件系统).YARN(运算资源调度系统).MAPREDUCE(分布式运算编程框架),广义上来说,HADOOP通常是指一个更广泛的概念--HADOOP生态圈 HADOOP产生背景 HADOOP最早起源于Nutch.Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎,包括网页抓取

1. HADOOP背景介绍 1.1 什么是HADOOP HADOOP是apache旗下的一套开源软件平台 HADOOP提供的功能:利用服务器集群,根据用户的自定义业务逻辑,对海量数据进行分布式处理 HADOOP的核心组件有 HDFS(分布式文件系统) YARN(运算资源调度系统) MAPREDUCE(分布式运算编程框架) 广义上来说,HADOOP通常是指一个更广泛的概念——HADOOP生态圈 HADOOP最早起源于Nutch.Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎,包括网页抓取.索引.

一.大数据的基本概念 1.1.什么是大数据 大数据指的就是要处理的数据是TB级别以上的数据.大数据是以TB级别起步的.在计算机当中,存放到硬盘上面的文件都会占用一定的存储空间,例如: 文件占用的存储空间代表的就是该文件的大小,在计算机当中,文件的大小可以采用以下单位来表示,各个单位之间的转换关系如下: 平时我们在我们自己的电脑上面常见的就是Byte.KB.MB.GB这几种,那么究竟什么是大数据呢,大数据的起步是以TB级别开始的,1TB=1024GB,而我们处理的数据可能会到达PB级别,1PB=1

一.流式计算概念 利用分布式的思想和方法,对海量“流”式数据进行实时处理,源自业务对海量数据,在“时效”的价值上的挖掘诉求,随着大数据场景应用场景的增长,对流式计算的需求愈发增多,流式计算的一般架构图如下: Flume获取数据-->Kafka传递数据-->Strom计算数据-->Redis保存数据 二.storm介绍 Apache Storm是一个分布式实时大数据处理系统.Storm设计用于在容错和水平可扩展方法中处理大量数据.它是一个流数据框架,具有最高的摄取率.Storm是无状态的,

Hadoop产生的背景 1. HADOOP最早起源于Nutch.Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎,包括网页抓取.索引.查询等功能,但随着抓取网页数量的增加,遇到了严重的可扩展性问题——如何解决数十亿网页的存储和索引问题. 2. 2003年开始谷歌陆续发表的三篇论文为该问题提供了可行的解决方案. ——分布式文件系统(GFS),可用于处理海量网页的存储 ——分布式计算框架MAPREDUCE,可用于处理海量网页的索引计算问题. ——BigTable 数据库:OLTP 联机事务处理 On

一.概述 根据之前的凡技术必登其官网的原则,我们当然先得找到它的官网:http://hadoop.apache.org/ 1.什么是hadoop 先看官网介绍: The Apache™ Hadoop® project develops open-source software for reliable, scalable, distributed computing. The Apache Hadoop software library is a framework that allows fo

HADOOP背景介绍 1.1 Hadoop产生背景 HADOOP最早起源于Nutch.Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎,包括网页抓取.索引.查询等功能,但随着抓取网页数量的增加,遇到了严重的可扩展性问题——如何解决数十亿网页的存储和索引问题. 2003年.2004年谷歌发表的两篇论文为该问题提供了可行的解决方案.(谷歌为现代技术做了十分大的贡献!!) ——分布式文件系统(GFS),可用于处理海量网页的存储 ——分布式计算框架MAPREDUCE,可用于处理海量网页的索引计算问题.

看这篇文章请出去跑两圈,然后泡一壶茶,边喝茶,边看,看完你就对hadoop整体有所了解了. Hadoop简介 Hadoop就是一个实现了Google云计算系统的开源系统,包括并行计算模型Map/Reduce,分布式文件系统HDFS,以及分布式数据库Hbase,同时Hadoop的相关项目也很丰富,包括ZooKeeper,Pig,Chukwa,Hive,Hbase,Mahout,flume等. 这里详细分解这里面的概念让大家通过这篇文章了解到底是什么hadoop: 1.什么是Map/Reduce,看

1. HADOOP背景介绍 1.1 什么是HADOOP 1. HADOOP是apache旗下的一套开源软件平台 2. HADOOP提供的功能:利用服务器集群,根据用户的自定义业务逻辑,对海量数据进行分布式处理 3. HADOOP的核心组件有 A. HDFS(分布式文件系统) B. YARN(运算资源调度系统) C. MAPREDUCE(分布式运算编程框架) 4. 广义上来说,HADOOP通常是指一个更广泛的概念--HADOOP生态圈 1.2 HADOOP产生背景 1. HADOOP最早起源于Nu

    Hadoop平台K-Means聚类算法分布式实现+MapReduce通俗讲解 在Hadoop分布式环境下实现K-Means聚类算法的伪代码如下: 输入:参数0--存储样本数据的文本文件inputfile: 参数1--存储样本数据的SequenceFile文件inputPath: 参数2--存储质心数据的SequenceFile文件centerPath: 参数3--存储聚类结果文件(SequenceFile文件)所处的路径clusterPath: 参数4--类的数量k: 输出:k个类 Be