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

转自:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6704077 从hadoop框架与MapReduce模式中谈海量数据处理 前言 几周前,当我最初听到,以致后来初次接触Hadoop与MapReduce这两个东西,我便稍显兴奋,觉得它们很是神秘,而神秘的东西常能勾起我的兴趣,在看过介绍它们的文章或论文之后,觉得Hadoop是一项富有趣味和挑战性的技术,且它还牵扯到了一个我更加感兴趣的话题:海量数据处理. 由此,最近凡是空闲时,便在看“Hadoop”

从hadoop框架与MapReduce模式中谈海量数据处理 前言 几周前,当我最初听到,以致后来初次接触Hadoop与MapReduce这两个东西,我便稍显兴奋,认为它们非常是神奇.而神奇的东西常能勾起我的兴趣.在看过介绍它们的文章或论文之后,认为Hadoop是一项富有趣味和挑战性的技术,且它还牵扯到了一个我更加感兴趣的话题:海量数据处理. 由此,近期凡是空暇时,便在看"Hadoop"."MapReduce""海量数据处理"这方面的论文.但在看论

这是我收集的两本关于Hadoop的书,高清PDF版,在此和大家分享: 1.<Hadoop技术内幕:深入理解MapReduce架构设计与实现原理>董西成 著  机械工业出版社2013年5月出版 2.<Hadoop技术内幕:深入解析Hadoop Common和HDFS架构设计与实现原理>蔡斌.陈湘萍 著  机械工业出版社2013年4月出版 百度网盘下载地址: http://pan.baidu.com/s/1sjNmkFj

一.Hadoop概述 hadoop由两部分组成.各自是分布式文件系统和分布式计算框架MapReduce.当中.分布式文件系统主要用于大规模数据的分布式存储.而MapReduce 则构建在分布式文件系 统之上,对存储在分布式文件系统中的数据进行分布式计算. 2.在Hadoop 中,MapReduce 底层的分布式文件系统是独立模块,用户可依照约定的一套接口实现自己的分布式文件系统,然后经过简单的配置后.存储在该文件系统上的数据便 能够被MapReduce处理. Hadoop 默认使用的分布式文件系

最近因为做了些和hadoop相关的项目(虽然主要是运维),但是这段经历让我对hadoop的实际运用有了更加深入的理解. 相比以前自学hadoop,因为没有实战场景以及良好的大数据学习氛围,现在回顾下的确相当肤浅. 因此我要好好重学下hadoop,短期计划如下: 1.重学HDFS知识 2.重学mapreduce,包括老版的mr以及新的yarn 3.学习hive和pig 4.学习hbase 5.以上学习都是通过理解其架构原理为目的,最后结合大型网站架构里存储的问题,进一步完善关于解决存储瓶颈的知识.

一.Hive概念 Facebook为了解决海量日志数据的分析而开发了Hive,Hive是一种用SQL语句来读写.管理存储在分布式存储设备上的大数据集的数据仓库框架. 1. 数据是存储在HDFS上的,Hive本身并不提供数据的存储功能. 2. Hive是用类似SQL的方式来读写.管理数据的,但是底层最终是将语句转换为一个个的MapReduce Job来执行的. 3. Hive是将数据映射成数据库和一张张的表,库和表的元数据信息一般存在关系型数据库上(比如MySQL).元数据信息包括: Owner

欢迎大家前往腾讯云技术社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:温球良 导语 最近分享过一次关于Hadoop技术主题的演讲,由于接触时间不长,很多技术细节认识不够,也没讲清楚,作为一个技术人员,本着追根溯源的精神,还是有必要吃透,也为自己的工作沉淀一些经验总结.网上关于Hadoop HA的资料多集中于怎么搭建HA,对于HA为什么要这么做描述甚少,所以本文对于HA是如何搭建的暂不介绍,主要是介绍HA是怎么运作,QJM又是怎么发挥功效的. 一.Hadoop 系统架构 1.1 Hadoop1.x和

今天跟一个朋友在讨论hadoop体系架构,从当下流行的Hadoop+HDFS+MapReduce+Hbase+Pig+Hive+Spark+Storm开始一直讲到HDFS的底层实现,MapReduce的模型计算,到一个云盘如何实现,再到Google分布式史上那最伟大的三篇文章. 这几个名词刚问到初学者的时候肯定会一脸懵逼包括我自己,整个Hadoop家族成员很多,“势力”很庞大,下面画个图,简单概括下. 到这里本文内容已结束,下文是摘自网络上一些比较经典或者浅显易懂的相关文字,有兴趣的继续往下看.

微信公众号[程序员江湖] 作者黄小斜,斜杠青年,某985硕士,阿里 Java 研发工程师,于 2018 年秋招拿到 BAT 头条.网易.滴滴等 8 个大厂 offer,目前致力于分享这几年的学习经验.求职心得和成长感悟,以及作为程序员的思考和见解.(关注公众号后回复”资料“即可领取 3T 免费技术学习资源) ​       纯干货:Hadoop核心架构HDFS+MapReduce+Hbase+Hive内部机理详解. 通过这一阶段的调研总结,从内部机理的角度详细分析,HDFS.MapReduce.

<1>阿里全球运行指挥中心(GOC)的SunFire出品 <2>在2016年双11全球购物狂欢节中,天猫全天交易额1207亿元,前30分钟每秒交易峰值17.5万笔,每秒支付峰值12万笔.承载这些秒级数据背后的监控产品是如何实现的呢?接下来本文将从阿里监控体系.监控产品.监控技术架构及实现分别进行详细讲述. 阿里有众多监控产品,且各产品分工明确,百花齐放.整个阿里监控体系如下图:   集团层面的监控,以平台为主,全部为阿里自主研发(除引入了第三方基调.博睿等外部检测系统,用于各地CD

原文地址:http://kb.cnblogs.com/page/193670/ 双“11”最热门的话题是TB ,最近正好和阿里的一个朋友聊淘宝的技术架构,发现很多有意思的地方,分享一下他们的解析资料: 淘宝海量数据产品技术架构 数据产品的一个最大特点是数据的非实时写入,正因为如此,我们可以认为,在一定的时间段内,整个系统的数据是只读的.这为我们设计缓存奠定了非常重要的基础. 图1 淘宝海量数据产品技术架构 按照数据的流向来划分,我们把淘宝数据产品的技术架构分为五层(如图1所示),分别是数据源.计

转自:http://blog.csdn.net/iamdll/article/details/20998035 分类: 分布式 2014-03-11 10:31 156人阅读 评论(0) 收藏 举报 目录(?)[+] Hadoop核心架构HDFS+MapReduce+Hbase+Hive内部机理详解 通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS.MapReduce处理过程,以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍,基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心.

Hadoop 由两部分组成,分别是分布式文件系统和分布式计算框架 MapReduce. 其中分布式文件系统主要用于大规模数据的分布式存储,而 MapReduce 则构建在分布式文件系统之上,对存储在分布式文件系统中的数据进行分布式计算.本文主要涉及 MapReduce,但考虑到它的一些功能跟底层存储机制相关,因而会首先介绍分布式文件系统. 在 Hadoop 中, MapReduce 底层的分布式文件系统是独立模块, 用户可按照约定的一套接口实现自己的分布式文件系统, 然后经过简单的配置后, 存储

转自:http://www.csdn.net/article/2015-01-23/2823687-geographic-space-base-Hadoop [编者按]交通领域正产生着海量的车辆位置点数据.将这些车辆位置信息和道路进行关联的统计操作则是一项颇为浩大的工作,而随着Hadoop技术的成熟和普及,使得在海量数据中进行该统计运算的工作变得相对容易了很多.本文将介绍一种通过使用地理网格进行数据关联,并利用Shuffle过程的二次排序实现高效的统计各条道路上位置点分布情况的方法. 中华人民共

上篇:架构及组件 一.数据平台的发展 1.1 背景介绍 随着数据时代的到来,数据量和数据复杂度的增加推动了数据工程领域的快速发展.为了满足各类数据获取/计算等需求,业内涌现出了诸多解决方案.但大部分方案都遵循以下原则: 降低数据处理成本 合理提高数据使用/计算效率 提供统一的编程范式 宜人贷的数据服务平台也是遵循这三个原则.本人有幸亲身经历了宜人贷数据平台Genie的整个发展过程,纵观宜人贷和业内,可以说Genie的发展是工业界数据平台发展的缩影. Google 的三大论文和Apache Had

大型网站技术架构(四)--核心架构要素   作者:13GitHub:https://github.com/ZHENFENG13版权声明:本文为原创文章,未经允许不得转载.此篇已收录至<大型网站技术架构:核心原理与案例分析>读书笔记系列,点击访问该目录获取完整内容. 前言 所谓架构,一种通俗的说法就是“最高层次的规划,难以改变的决定”,这些规划和决定奠定了事物未来发展的方向和最终的蓝图. 而软件架构即“有关软件整体结构与组件的抽象描述,用于指导大型软件系统各方面的设计”. 一般来说软件架构需要关

目录 Spark学习笔记0--简单了解和技术架构 什么是Spark 技术架构和软件栈 Spark Core Spark SQL Spark Streaming MLlib GraphX 集群管理器 受众 起源和发展 Spark学习笔记0--简单了解和技术架构 笔记摘抄自 [美] Holden Karau 等著的<Spark快速大数据分析> 什么是Spark Spark 是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台. 扩展了广泛使用的MapReduce 计算模型 能够在内存中进行计算 一个统一的框架

http://www.meritdata.com.cn/article/90 PLUTO平台是由美林数据技术股份有限公司下属西安交大美林数据挖掘研究中心自主研发的一款基于云计算技术架构的数据挖掘产品,产品设计严格遵循国际数据挖掘标准CRISP-DM(跨行业数据挖掘过程标准),具备完备的数据准备.模型构建.模型评估.模型管理.海量数据处理和高纬数据可视化分析能力. Pluto平台设计严格遵循国际数据挖掘标准CRISP-DM(跨行业数据挖掘过程标准).Pluto强大的数据挖掘功能将复杂的统计方法和机

前言 每一个模式描述了一个在我们周围不断重复发生的问题及该问题解决方案的核心.这样,你就能一次又一次地使用该方案而不必做重复工作. 所谓网站架构模式即为了解决大型网站面临的高并发访问.海量数据.高可靠运行等一系列问题与挑战.为此,在实践中提出了许多解决方案,以实现网站高性能.高可靠性.易伸缩.可扩展.安全等各种技术架构目标. 一.分层 分层是企业应用系统中最常见的一种架构模式,将系统在横向维度上切分成几个部分,每个部分负责一部分相对简单并比较单一的职责,然后通过上层对下层的依赖和调度组成一个完整

一.此书到底何方神圣? <大型网站技术架构:核心原理与案例分析>通过梳理大型网站技术发展历程,剖析大型网站技术架构模式,深入讲述大型互联网架构设计的核心原理,并通过一组典型网站技术架构设计案例,为读者呈现一幅包括技术选型.架构设计.性能优化.Web安全.系统发布.运维监控等在内的大型网站开发全景视图. 本书不仅适用于指导网站工程师.架构师进行网站技术架构设计,也可用于指导产品经理.项目经理.测试运维人员等了解网站技术架构的基础概念:还可供包括企业系统开发人员在内的各类软件开发从业人员借鉴,了解