1.用自己的话阐明Hadoop平台上HDFS和MapReduce的功能.工作原理和工作过程. HDFS (1)第一次启动 namenode 格式化后,创建 fsimage 和 edits 文件.如果不是第一次启动,直接加载编辑日志和镜像文件到内存.(2)客户端对元数据进行增删改的请求.(3)namenode 记录操作日志,更新滚动日志.(4)namenode 在内存中对数据进行增删改查. 2)第二阶段:Secondary NameNode 工作(1)Secondary NameNode 询问 n

一.创建虚拟机 1.从网上下载一个Centos6.X的镜像(http://vault.centos.org/) 2.安装一台虚拟机配置如下:cpu1个.内存1G.磁盘分配20G(看个人配置和需求,本人配置有点低所以参数有点低) 3.虚拟机安装建议去挑战minidesktop,分区自己创建有/boot(300).swap(300)./(分配全部空间). 二.集群环境配置 1.准备Linux环境 设置一个IP地址,先将虚拟机的网络模式选为NAT模式,对应vmnet1和vmnet8,保证能ping通V

Hadoop历史 雏形开始于2002年的Apache的Nutch,Nutch是一个开源Java 实现的搜索引擎.它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具.包括全文搜索和Web爬虫. 随后在2003年Google发表了一篇技术学术论文谷歌文件系统(GFS).GFS也就是google File System,google公司为了存储海量搜索数据而设计的专用文件系统. 2004年Nutch创始人Doug Cutting基于Google的GFS论文实现了分布式文件存储系统名为NDFS. 2004年G

在网络环境方面,作为分布式系统,Hadoop基于TCP/IP进行节点间的通信和传输. 在数据传输方面,广泛应用HTTP实现. 在监控.通知方面,Hadoop等分布式大数据软件则广泛使用异步消息队列等机制. 1. hadoop的概念及其发展历程 Hadoop是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架,用java语言实现开源软件框架,实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算. Hadoop框架中最核心设计:HDFS和MapReduce,HDFS实现存储,MapReduce实现原理分析

原文:http://my.oschina.net/wstone/blog/365010#OSC_h3_13 (WJW)高可用,完全分布式Hadoop集群HDFS和MapReduce安装配置指南 [X] 安装环境: [X] 编译hadoop [1] 拷贝hadoop-2.2.0-src.tar.gz到hadoop84的/opt目录下,然后执行: [2] YUM安装依赖库: [3] 下载并安装配置:protobuf [4] 下载并配置:findbugs [5] 构建二进制版Hadoop [X] 安装

作业要求来源:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3319 1.用自己的话阐明Hadoop平台上HDFS和MapReduce的功能.工作原理和工作过程. HDFS常用功能 1.元数据 2.检查点 3.DataNode功能 HDFS工作原理 1 分布式文件系统,它所管理的文件是被切块存储在若干台datanode服务器上.2 hdfs提供了一个统一的目录树来定位hdfs中的文件,客户端访问文件时只要指定目录树的路径即可,不用

随着硬件水平的不断提高,需要处理数据的大小也越来越大.大家都知道,现在大数据有多火爆,都认为21世纪是大数据的世纪.当然我也想打上时代的便车.所以今天来学习一下大数据存储和处理. 随着数据的不断变大,数据的处理就出现了瓶颈:存储容量,读写速率,计算效率等等. google不愧是走在世界前列的大公司,为了处理大数据,google提出了大数据技术,MapReduce,BigTable和GFS. 这个技术给大数据处理带来了巨大的变革. 1.降低了大数据处理的成本,用PC机就可以处理大数据,而不需要采用

开始聊mapreduce,mapreduce是hadoop的计算框架,我学hadoop是从hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解hadoop框架的意义,hdfs和mapreduce是密不可分,所以当我写分布式文件系统时候,总是感觉自己的理解肤浅

摘要:Hadoop之HDFS文件操作常有两种方式,命令行方式和JavaAPI方式.本文介绍如何利用这两种方式对HDFS文件进行操作. 关键词:HDFS文件    命令行     Java API HDFS是一种分布式文件系统,为MapReduce这种框架下的海量数据分布式处理而设计. Hadoop之HDFS文件操作常有两种方式,一种是命令行方式,即Hadoop提供了一套与Linux文件命令类似的命令行工具:另一种是JavaAPI,即利用Hadoop的Java库,采用编程的方式操作HDFS的文件.

开始聊mapreduce,mapreduce是hadoop的计算框架,我学hadoop是从hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解hadoop框架的意义,hdfs和mapreduce是密不可分,所以当我写分布式文件系统时候,总是感觉自己的理解肤浅

hadoop的hdfs文件系统中,默认的是utf-8, 故你上传的文件是要设置成utf-8.当输入的是gbk,有该如何? 输入是GBK文件, 输出也是 GBK 文件的示例代码: Hadoop处理GBK文本时,发现输出出现了乱码,原来HADOOP在涉及编码时都是写死的UTF-8,如果文件编码格式是其它类型(如GBK),则会出现乱码. 此时只需在mapper或reducer程序中读取Text时,使用transformTextToUTF8(text, "GBK");进行一下转码,以确保都是以

5.2 基于压缩的高效存储(续) (仅包括技术27) 技术27 在MapReduce,Hive和Pig中使用可分块的LZOP 如果一个文本文件即使经过压缩后仍然比HDFS的块的大小要大,就需要考虑选择一个支持分块的压缩编码器,以防一个单一的map任务来处理整个超大的文件. LZOP可以满足分块的要求,但是使用起来很复杂.原因在于LZOP不是直接支持分块.LZOP是基于块的格式,但是并不支持块的随机访问. 问题 需要选择一个压缩编码器使MapReduce可以调用多个任务并行处理一个单一的压缩文件.

5.2 基于压缩的高效存储 (仅包括技术25,和技术26) 数据压缩可以减小数据的大小,节约空间,提高数据传输的效率.在处理文件中,压缩很重要.在处理Hadoop的文件时,更是如此.为了让Hadoop更高效处理文件,就需要选择一个合适的压缩编码器,加快作业运行,增加集群的数据存储能力. 技术25 为待处理数据选择正确的压缩编码器在HDFS上使用压缩并不像ZFS文件系统上那样透明,特别是在处理那些可分块的压缩文件时.(这些将在本章中稍后介绍.)由于Avro和SequenceFiles等文件格式提供

5.1 小文件 大数据这个概念似乎意味着处理GB级乃至更大的文件.实际上大数据可以是大量的小文件.比如说,日志文件通常增长到MB级时就会存档.这一节中将介绍在HDFS中有效地处理小文件的技术. 技术24 使用Avro存储多个小文件假定有一个项目akin在google上搜索图片,并将数以百万计的图片存储分别在HDFS中.很不幸的是,这样做恰好碰上了HDFS和MapReduce的弱项,如下: Hadoop的NameNode将所有的HDFS元数据保存在内存中以加快速度.Yahoo估计平均每个文件需要6

一.概要描述 shuffle是MapReduce的一个核心过程,因此没有在前面的MapReduce作业提交的过程中描述,而是单独拿出来比较详细的描述. 根据官方的流程图示如下: 本篇文章中只是想尝试从代码分析来说明在map端是如何将map的输出保存下来等待reduce来取. 在执行每个map task时,无论map方法中执行什么逻辑,最终都是要把输出写到磁盘上.如果没有reduce阶段,则直接输出到hdfs上,如果有有reduce作业,则每个map方法的输出在写磁盘前线在内存中缓存.每个map

上篇已经搭建好环境,本篇主要测试hadoop中的hdfs和mapreduce功能. 首先填坑:启动环境时发现DataNode启动不了.查看日志 从日志中可以看出,原因是因为datanode的clusterID 和 namenode的clusterID 不匹配.打开hdfs-site.xml里配置的datanode和namenode对应的目录,分别打开current文件夹里的VERSION,可以看到clusterID项正如日志里记录的一样,确实不一致,修改datanode里VERSION文件的cl

本例中需要将hdfs上的文本文件,解析后插入到hbase的表中. 本例用到的hadoop版本2.7.2 hbase版本1.2.2 hbase的表如下: create 'ns2:user', 'info' hdfs上的文本文件如下[data/hbase_input/hbase.txt] 1,xiejl,20 2,haha,30 3,liudehua,40 4,daoming,41 可以通过命令查看hadoop的classpath现在包含哪些jar包: [hadoop@master ~]$ hdfs

大数据时代之hadoop(一):hadoop安装 大数据时代之hadoop(二):hadoop脚本解析 大数据时代之hadoop(三):hadoop数据流(生命周期) 大数据时代之hadoop(四):hadoop 分布式文件系统(HDFS) hadoop的核心分为两块,一是分布式存储系统-hdfs,这个我已经在上一章节大致讲了一下,还有一个就是hadoop的计算框架-mapreduce. mapreduce事实上就是一个移动式的基于key-value形式的分布式计算框架. 其计算分为两个阶段,m

上篇Hadoop之HDFS原理及文件上传下载源码分析(上)楼主主要介绍了hdfs原理及FileSystem的初始化源码解析, Client如何与NameNode建立RPC通信.本篇将继续介绍hdfs文件上传.下载源解析. 文件上传 先上文件上传的方法调用过程时序图: 其主要执行过程: FileSystem初始化,Client拿到NameNodeRpcServer代理对象,建立与NameNode的RPC通信(楼主上篇已经介绍过了) 调用FileSystem的create()方法,由于实现类为Dis

Hadoop之HDFS 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 HDFS介绍 HDFS(Hadoop Distributed File System )Hadoop分布式文件系统.是根据google发表的论文翻版的. 什么是分布式文件系统 分布式文件系统(Distributed File System)是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上,而是