Hadoop权威指南:数据完整性 [TOC] 常用的错误检测码是CRC-32(循环冗余校验) HDFS的数据完整性 HDFS会对写入的所有数据计算校验和,并在读取数据时验证校验和 datanode负责在收到数据后储存该数据及其验证校验和 客户端从datanode读取数据时也会验证校验和,与datanode中存储的校验和进行比较 每个datanode均持久保存一个用于验证的校验和日志 每个datanode也会在一个后台线程中运行一个DataBlockScanner,定期验证存储在这个datanod

Hadoop程序开发的独门绝技 在本地,伪分布和全分布模式下调试程序 程序输出的完整性检查和回归测试 日志和监控 性能调优   1.开发MapReduce程序   [本地模式]        本地模式下的hadoop将所有的运行都放在一个单独的Java虚拟机中完成,并且使用的是本地文件系统(非HDFS).在本地模式中运行的程序将所有的日志和错误信息都输出到控制台,最后它会给出所处理数据的总量.   对程序进行正确性检查: 完整性检查 回归测试 考虑使用long而非int     [伪分布模式]

开篇概述 随着计算机网络基础设施的完善,社交网络和电商的发展以及物连网的推进,产生了越来越多的大数据,使得人工智能最近几年也有了长足的发展(可供机器学习的样本数据量足够大了),大数据的存储和处理也越来越重要,国家对此也比较重视(可上网搜索关键字"大数据白皮书"关键字,以了解详细情况),会长决定和年轻人也一块儿学习一下,于是报了网易云课堂的课程,不定时将学习到的东西整理为博客,此乃开篇. 学习大数据必先学习Hadoop,因为它是目前世界上最流行的分布式数据处理框架. Tips:所谓大数据

更新apt 用 hadoop 用户登录后,我们先更新一下 apt,后续我们使用 apt 安装软件,如果没更新可能有一些软件安装不了.按 ctrl+alt+t 打开终端窗口,执行如下命令: sudo apt-get update 若出现如下 "Hash校验和不符" 的提示,可通过更改软件源来解决.若没有该问题,则不需要更改.从软件源下载某些软件的过程中,可能由于网络方面的原因出现没法下载的情况,那么建议更改软件源.在学习Hadoop过程中,即使出现"Hash校验和不符"

阅读目录 序 导入文件到Hive 将其他表的查询结果导入表 动态分区插入 将SQL语句的值插入到表中 模拟数据文件下载 系列索引 本文版权归mephisto和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并给出原文链接,谢谢合作. 文章是哥(mephisto)写的,SourceLink 序 上一篇,我们介绍了Hive的表操作做了简单的描述和实践.在实际使用中,可能会存在数据的导入导出,虽然可以使用sqoop等工具进行关系型数据导入导出操作,但有的时候只需要很简便的方式进行导入导出即可   下面我们开始

前言 前面我们主要分析了搭建Hadoop集群所需要准备的内容和一些提前规划好的项,本篇我们主要来分析如何安装CentOS操作系统,以及一些基础的设置,闲言少叙,我们进入本篇的正题. 技术准备 VMware虚拟机.CentOS 6.8 64 bit 安装流程 因为我的笔记本是Window7操作系统,然后内存配置,只有8G,内存配置太低了,当然为了演示,我会将Hadoop集群中的主节点分配2GB内存,然后剩余的三个节点都是1GB配置. 所有的节点存储我都设置为50GB. 在安装操作系统之前,我们需要

一.HDFS概述         优点:高容错性.适合批处理.适合大数据处理.流式文件访问:一次写入,多次读取.         缺点:不适合低延迟数据访问.不适合小文件存取(受限于NameNode).不适合并发写入. 二.HDFS基本架构和原理         考虑一个问题:如何实现一个分布式文件系统?         业务场景:目前有几个T级别的大文件,有数个大容量存储主机.         初期思路:将每个文件创建几个副本,通过冗余机制,分别存放到不同的机器上.另外,通过一台专门的主机ma

1. Hadoop提供了一个可靠的共享存储和分析系统.HDFS实现存储,而MapReduce实现分析处理,这两部分是Hadoop的核心. 2. MapReduce是一个批量查询处理器,并且它能够在合理的时间范围内处理针对整个数据集的即时查询. 3. MapReduce适合一次写入.多次读取数据的应用,而关系型数据库更适合持续更新的数据集.二者的比较如表所述: 表1 关系型数据库和MapReduce的比较   传统关系型数据库 MapReduce 数据大小 GB PB 访问 交互式和批处理 批处理

Hadoop核心之HDFS 架构设计   老嗨 2015-09-18 16:55:00 浏览225 评论0 摘要: 概述:HDFS即Hadoop Distributed File System分布式文件系统,它的设计目标是把超大数据集存储到分布在网络中的多台普通商用计算机上,并且能够提供高可靠性和高吞吐量的服务.分布式文件系统要比普通磁盘文件系统复杂,因为它要引入网络编程,分布式文件系统要容忍... 概述:HDFS即Hadoop Distributed File System分布式文件系统,它的

原文 http://www.powerxing.com/install-hadoop/ 当开始着手实践 Hadoop 时,安装 Hadoop 往往会成为新手的一道门槛.尽管安装其实很简单,书上有写到,官方网站也有 Hadoop 安装配置教程,但由于对 Linux 环境不熟悉,书上跟官网上简略的安装步骤新手往往 Hold 不住.加上网上不少教程也甚是坑,导致新手折腾老几天愣是没装好,很是打击学习热情. 本教程适合于原生 Hadoop 2,包括 Hadoop 2.6.0, Hadoop 2.7.1

前言 前面我们主要分析了搭建Hadoop集群所需要准备的内容和一些提前规划好的项,本篇我们主要来分析如何安装CentOS操作系统,以及一些基础的设置,闲言少叙,我们进入本篇的正题. 技术准备 VMware虚拟机.CentOS 6.8 64 bit 安装流程 因为我的笔记本是Window7操作系统,然后内存配置,只有8G,内存配置太低了,当然为了演示,我会将Hadoop集群中的主节点分配2GB内存,然后剩余的三个节点都是1GB配置. 所有的节点存储我都设置为50GB. 在安装操作系统之前,我们需要

CentOS 是什么? CentOS是一个基于Red Hat 企业级 Linux 提供的可自由使用的源代码企业级的 Linux 发行版本.每个版本的 CentOS 都会获得七年的支持(通过安全更新方式).新版本的 CentOS 每两年发行一次,而每个版本的 CentOS 会定期(大概每六个月)更新一次,以便支持新的硬件.这样,建立一个安全.低维护.稳定.高预测性.高重复性的 Linux 环境. CentOS(Community Enterprise Operating System)是Linux

secondarynamenode 图: secondarynamenode根据文件的的大小对namenode的编辑日志和镜像日志 进行合并. 光从字面上来理解,很容易让一些初学者先入为主的认为:SecondaryNameNode(snn)就是NameNode(nn)的热备进程.其 实不是.snn是HDFS架构中的一个组成部分,但是经常由于名字而被人误解它真正的用途,其实它真正的用途,是用来保存namenode中对HDFS metadata的信息的备份,并减少namenode重启的时间.对于ha

随着信息技术的高度发展,数据量越来越多,当一个操作系统管辖范围存储不下时,只能将数据分配到更多的磁盘中存储,但是数据分散在多台磁盘上非常不方便管理和维护,迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件,因此诞生了分布式文件系统.HDFS(Hadoop Distribute File System)是一种能运行在通用硬件上的分布式文件系统,具有高度容错的特点,适合部署在廉价的机器上. 由于hadoop1和hadoop2版本差异较大,本文以下部分如未标记特殊说明则默认指的是hadoop2版本 HDFS基本概

1.什么是分布式文件系统? 管理网络中跨多台计算机存储的文件系统称为分布式文件系统. 2.为什么需要分布式文件系统了? 原因很简单,当数据集的大小超过一台独立物理计算机的存储能力时候,就有必要对它进行分区(partition)并存储到若干台单独计算机上. 3.分布式系统比传统的文件的系统更加复杂 因为分布式文件系统架构在网络之上,因此分布式系统引入了网络编程的复杂性,所以分布式文件系统比普通文件系统更加复杂. 4.Hadoop的文件系统 很多童鞋会把hdfs等价于hadoop的文件系统,其实ha

1.修改conf/core-site.xml 增加 <property> <name>fs.checkpoint.period</name> <value>3600</value> <description>The number of seconds between two periodic checkpoints. </description> </property> <property> <

from:http://blog.csdn.net/lzm1340458776/article/details/42707047 InputFormat主要用于描述输入数据的格式(我们只分析新API,即org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.InputFormat),提供以下两个功能: (1).数据切分:按照某个策略将输入数据切分成若干个split,以便确定MapTask个数以及对应的split. (2).为Mapper提供输入数据:读取给定的split的数据

1.SecureCRT简介 SecureCRT是一款支持SSH(SSH1和SSH2)的终端仿真程序,同时支持Telnet和rlogin协议.SecureCRT是一款用于连接运行包括Windows.UNIX和VMS的远程系统的理想工具.通过使用内含的VCP命令行程序可以进行加密文件的传输.有流行CRTTelnet客户机的所有特点,包括:自动注册.对不同主机保持不同的特性.打印功能.颜色设置.可变屏幕尺寸.用户定义的键位图和优良的VT100,VT102,VT220和ANSI竞争.能从命令行中运行或从

Hadoop 中疑问解析 FAQ问题剖析 一.HDFS 文件备份与数据安全性分析1 HDFS 原理分析1.1 Hdfs master/slave模型 hdfs采用的是master/slave模型,一个hdfs cluster包含一个NameNode和一些列的DataNode,其中NameNode充当的是master的角色,主要负责管理hdfs文件系统,接受来自客户端的请求:DataNode主要是用来存储数据文件,hdfs将一个文件分割成一个或多个的block,这些block可能存储在一个Data

在hadoop部署好了之后是不能马上应用的,而是对配置的文件系统进行格式化.这里的文件系统,在物理上还未存在,或者用网络磁盘来描述更加合适:还有格式化,并不是传统意义上的磁盘清理,而是一些清除与准备工作. namemode是hdfs系统中的管理者,它负责管理文件系统的命名空间,维护文件系统的文件树以及所有的文件和目录的元数据,元数据的格式如下: 同时为了保证操作的可靠性,还引入了操作日志,所以,namenode会持久化这些数据到本地.对于第一次使用HDFS时,需要执行-format命令才能正常使

本来想自己从网上搜集整理的,但是发现吴超写的刚刚好,不多不少,所以直接转载(图片失效了,用自己的图片) http://www.superwu.cn/2013/08/23/548/ 在hadoop集群的时候,集群的运行会进入到安全模式(safeMode)下.在安全模式下运行一段时间后,自动退出. 那么,系统在安全模式下干什么了? 当集群启动的时候,会首先进入到安全模式.系统在安全模式下,会检查数据块的完整性.假设我们设置的副本数(即参数dfs.replication)是5,那么在dataNode上