本文分为技术篇.产业篇.应用篇.展望篇四部分 技术篇 2006年项目成立的一开始,“Hadoop”这个单词只代表了两个组件——HDFS和MapReduce.到现在的10个年头,这个单词代表的是“核心”(即Core Hadoop项目)以及与之相关的一个不断成长的生态系统.这个和Linux非常类似,都是由一个核心和一个生态系统组成. 现在Hadoop在一月发布了2.7.2的稳定版,已经从传统的Hadoop三驾马车HDFS,MapReduce和HBase社区发展为60多个相关组件组成的庞大生态,其中包

转自:http://blog.jobbole.com/47892/ 为什么非要把SQL放到Hadoop上? SQL易于使用.那为什么非得基于Hadoop呢?the robust and scalable architecture of Hadoop 目前SQL on Hadoop产品主要有以下几种:Hive, Tez/Stinger, Impala, Shark/Spark, Phoenix, Hawq/Greenplum, HadoopDB, Citusdata等.本文主要讨论Hive, Te

一.Hadoop系统架构图 Hadoop1.0与hadoop2.0架构对比图 YARN架构: ResourceManager –处理客户端请求 –启动/监控ApplicationMaster –监控NodeManager –资源分配与调度 NodeManager –单个节点上的资源管理 –处理来自ResourceManager的命令 –处理来自ApplicationMaster的命令 ApplicationMaster –数据切分 –为应用程序申请资源,并分配给内部任务 –任务监控与容错   Y

云端办公是 Office系统的未来方向么 ? 话说随着互联网,HTML技术,云计算等技术的发展,越来越多的应用已经迁移到云端, 以我们熟悉的电脑游戏为例,从单机游戏,到网络游戏,再到网页游戏,基本就是这样一个不断从本地向云端迁移的过程. 微软目前在大力推广Office365, 在某种程度上也预示了企业办公系统从本地Office解决方案向云端迁移的这种趋势.最近Office365还和Dropbox合作,其主要目的也是强化其云端存储的能力. 目前企业经典的办公套件的组合是:  微软活动目录的网络架构

hadoop系统部署时用到不少端口.有的是Web UI所使用的,有的是内部通信所使用的,有的是监控所使用的.实际系统中可能用于防火墙的端口设计.一些内部通信用的端口可能也需要外部能访问.如两个集群的数据对拷. 1.系统 8080,80 用于tomcat和apache的端口. 22 ssh的端口 2.Web UI 用于访问和监控Hadoop系统运行状态 Daemon 缺省端口 配置参数 HDFS Namenode 50070 dfs.http.address Datanodes 50075 dfs

在这个阴雨绵绵的下午,没有睡午觉的我带着一双惺忪的眼睛坐在了电脑前,泡上清茶,摸摸已是略显油光的额头(笑cry),,奋斗啊啊啊啊!!%>_<% 1.课程回顾. 1.1 Hadoop系统运行的软件系统:Linux操作系统(小红帽或Ubuntu).SSH(Secure Shell主要用于远程管理Hadoop节点以及Hadoop节点间的安全共享访问).Java 这里主要多说一点SSH,它是一种网络协议,用于计算机之间的加密登陆,如一个用户从本地计算机通过SSH协议登录一台远程计算机.详情请见[1].

我的小米8在重启时,屏幕上总会出现那句让人印象深刻的话--"Powered by android".事实上,几乎所有Android手机都会出现这几个单词--国产智能手机也不例外.这是没有办法的事,因为它们需要遵守谷歌对Android手机"谷歌移动服务协议"中提出的规定.这也从侧面反映出,谷歌在智能手机系统层面的统治力. 当下,Android和iOS这两个移动操作系统表现颇为强势,占据了绝大部分市场.这对于在全球智能手机行业表现愈来愈好的国产手机厂商来说,并不是一件好

转载自 ---- http://weilaiyxj.iteye.com/blog/913166 本文约定: DN: DataNode TT: TaskTracker NN: NameNode SNN: Secondry NameNode JT: JobTracker 本文介绍Hadoop各节点和Client之间通信协议. Hadoop的通信是建立在RPC的基础上,关于RPC的详解介绍大家可以参照 "hadoop rpc机制 && 将avro引入hadoop rpc机制初探&quo

poptest是国内唯一一家培养测试开发工程师的培训机构,以学员能胜任自动化测试,性能测试,测试工具开发等工作为目标,也是国内最早探索大数据测试培训的机构,开发了独有的课程体系.如果对课程感兴趣,请大家咨询qq:908821478,咨询电话010-84505200. MapReduce:分布式数据处理模型和执行环境.运行于大型商用机集群. ZooKeeper:一个分布式.高可用的协调服务.ZooKeeper提供分布式锁之类的基本服务用于构建分布式应用. HDFS:   分布式文件系统,运行于大型

从8月份到现在12月份,中间有四个月的时间没有学习hadoop系统了.其实适应新的环境,到现在一切尘埃落定,就应该静下心来,好好学习一下hadoop以及我之前很想学习的mahout.个人对算法比较感兴趣,不希望自己能够研究出点啥,只求我自己能够明白和运用牛人们已经研究出来的东西.所以,今天在搭建了三台centos机器,准备搭建hadoop平台. 系统 系统版本: CentOS release 6.5 (Final) CPU: model name      : Intel(R) Core(TM)

Hadoop提供了一个中央化的存储系统,其有利于进行集中式的数据分析与数据共享. Hadoop对存储格式没有要求.可以存储用户访问日志.产品信息以及网页数据等数据. 常见的两种数据来源.一种是分散的数据源:机器产生的数据.用户访问日志以及用户购买日志.另一种是传统系统中的数据:传统关系型数据库(MySQL.Oracle).磁盘阵列以及磁带. Flume由三部分构成.Master负责负责通信及配置管理,是集群的控制器.Collector用于对数据进行聚合.往往会产生一个更大的数据流.然后加载到HD

我不喜欢照搬书上的东西,我觉得那样写个blog没多大意义,不如直接把那本书那一页告诉大家,来得省事.我喜欢将我自己的理解.所以我会说说我对于Hadoop对大量数据进行处理的理解.如果有理解不对欢迎批评指责,不胜感激. Hadoop为何有如此能耐? Hadoop之所以能处理大量数据,是因为他提供了一个让大量机器同时处理问题的一个框架,而且高扩展性,可以随时添加机器进来.我曾经和学长讨论过Hadoop和高性能计算机,当时我说这个就像,小白对阵大侠,大侠是高性能计算,小白是普通机器.大侠只有一个,小白

本章内容 什么是Hadoop Hadoop项目及其结构 Hadoop的体系结构 Hadoop与分布式开发 Hadoop计算模型—MapReduce Hadoop的数据管理 小结 1.1 什么是Hadoop 1.1.1 Hadoop概述 Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台.以Hadoop分布式文件系统HDFS(Hadoop Distributed Filesystem)和MapReduce(Google MapReduce的开源实现)为核心的Hadoop为用户提供了系

 Sunwei 9 Dec 2014 1:54 AM 传统的Hadoop系统提供给用户2个非常优秀的框架,MR计算框架和HDFS存储框架,尽管MR已经显得有些老迈而缓慢,但是HDFS还是很多应用系统的基石,很多应用都可以把HDFS作为系统的基本数据输入和输出方式.HDFS的基本特征就是数据是分布式切块存储,通过多副本冗余的方式来提供数据持久性保障,并且可以通过节点的增加来进行系统的扩容,这也是很多用户和系统所看重的特点.目前在Hadoop社区里面有各种各样的组件和解决方案用于处理海量数据.可靠性

在数据处理方面,我们发现数据输入速度一般要比的数据处理速度快很多,这种现象在大多数据领域尤为明显.随着数据不断膨胀,相应的响应时间自然要有所增加,数据处理的复杂度也在不断提高.作为一个开发者,我们自然非常关注系统的运行速度问题.在云计算领域,一个小技巧也许能带来系统性能的大幅度提升.对于Hadoop来说,如何提升它的速度呢?来看看下文. Hadoop是用以下的方式来解决速度问题: 1 使用分布式文件系统:这使得负载分摊,并壮大系统 2 优化写入速度:为了获得更快的写入速度,Hadoop架构是设计

http://baike.baidu.com/link?url=-lfWMjGNGBJxKC1QKKhefXvB7Wou6Ztn8mgeZf8u-1iH5fcf25lbRfqpW1SGwOmQL0JIk3P1PmfFb_ygARZn5a   Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构. 用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力进行高速运算和存储. [1]  Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File

在Ubuntu Kylin15.04中配置Hadoop单机/伪分布式系统经验分享 一.工作准备 首先,明确工作的重心,在Ubuntu Kylin15.04中配置Hadoop集群,这里我是用的双系统中的Ubuntu来配制的,不是虚拟机.在网上有很多配置的方案,我看了一下Ubuntu的版本有14.x,16.x等等,唯独缺少15.x,后来我也了解到,15.x出来一段时间就被下一个版本所替代了,可能有一定的问题吧,可是我还是觉得这个版本的用起来很舒服,但是当我安装了Ubuntu kylin15.04之后

一.Hadoop 简介 Hadoop 是一个由 Apache 基金会所开发的分布式系统基础架构,它可以使用户在不了解分布式底层细节的情況下开发分布式程序,充分利用集群的威力进行高速运算和存储. 从其定义就可以发现,它解決了两大问题:大数据存储.大数据分析.也就是 Hadoop 的两大核心:HDFS 和 MapReduce. HDFS(Hadoop Distributed File System)是可扩展.容错.高性能的分布式文件系统,异步复制,一次写入多次读取,主要负责存储. MapReduce

Hadoop中使用SDN的带宽感知调度:大数据的一种新趋势 Abstract: 为了处理大规模的数据,提出了基于Hadoop框架的MapReduce,在Hadoop系统中,有一种叫做NP完全最小(NP-complete minimum)制造跨度问题(make span prlblem).一种解决办法是在数据本地节点上分配任务来避免链路占用:很多用于data locality 的方法被提出,例如HDS和BAR.可是它们都有其缺点:要么忽略全局视图中的任务分配,要么忽略可用带宽作为调度的基础. 于是

最近在学习Hadoop,很想把自己的一些学习遇到的问题以及解决方案分享出来,也碍于最近一堆忙不完的事,就把这事给搁了很久. 那下面我就先来简单说下我为什么要学习Hadoop以及我学习Hadoop的一些感受吧. 大家都知道,最近几年互联网的云计算.大数据.Hadoop等等这些都很炒的很火.我是一名学生,学校也赶上时髦了,也开了相关的数据挖掘.云计算等的课程.我是去年开始接触云计算方面的东西,了解了一些关于大数据处理.Hadoop的一些发展概况.总的体会就是,随着互联网的飞速发展,各行各业的数据也在

一.前言: 非常感谢Hadoop专业解决方案群:313702010,兄弟们的大力支持,在此说一声辛苦了,春节期间,项目进度有所延迟,不过元宵节以后大家已经步入正轨, 目前第12章 为Hadoop应用构建企业级的安全解决方案已经翻译完成,在此对:译者:杨有鹏 不莱梅狗  78280847 表示感谢. 二.意见征集: 本章节由<Hadoop专业解决方案群:313702010>翻译小组完成,为小组校验稿,已经通过小组内部校验通过,特此面向网络征集意见,如果对本章节内容有任何异议,请在评论中加以说明,