http://hbase.apache.org/book.html 这是hortonworks的哦哦哦哦哦哦哦哦哦哦哦哦 Hadoop 2.x is better than Hadoop 1.x Hadoop 2.x is faster, with more features such as short-circuit reads which will help improve your HBase random read profile as well important bug fixes

Apache Hadoop项目的目前版本(2.0版)含有以下模块: Hadoop通用模块:支持其他Hadoop模块的通用工具集. Hadoop分布式文件系统(HDFS):支持对应用数据高吞吐量访问的分布式文件系统. Hadoop YARN:用于作业调度和集群资源管理的框架. Hadoop MapReduce:基于YARN的大数据并行处理系统. --在本地系统上独立安装Apache Hadoop是非常容易的(只需解压缩并设置某些环境变量,然后就可以开始使用了),但是这只合适于入门和做一些基本的教程

1.概述 最近收到一些同学和朋友的邮件,说能不能整理一下 Hadoop 生态圈的相关内容,然后分享一些,我觉得这是一个不错的提议,于是,花了一些业余时间整理了 Hadoop 的生态系统,并将其进行了归纳总结,进而将其以表格的形式进行了罗列.涉及的内容有以下几点: 分布式文件系统 分布式编程模型 NoSQL 数据库 SQL-On-Hadoop 数据采集 编程服务中间件 调度系统 系统部署 数据可视化 2.内容 2.1 分布式文件系统 2.1.1 Apache HDFS 在分布式文件系统当中,首先为

近些年来Hadoop生态系统发展迅猛,它本身包含的软件越来越多,同时带动了周边系统的繁荣发展.尤其是在分布式计算这一领域,系统繁多纷杂,时不时冒出一个系统,号称自己比MapReduce或者Hive高效几十倍,几百倍.有一些无知的人,总是跟着瞎起哄,说Impala将取代Hive,Spark将取代Hadoop MapReduce等.本文则从问题域触发,解释说明Hadoop中每个系统独特的作用/魅力以及它们的不可替代性. Hadoop作为一个生态系统,每个系统只解决某一个特定的问题域(甚至可能很窄),

1.Hadoop生态系统概况 Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架.具有可靠.高效.可伸缩的特点. Hadoop的核心是HDFS和MapReduce,hadoop2.0还包括YARN. 下图为hadoop的生态系统: 2.HDFS(Hadoop分布式文件系统) 源自于Google的GFS论文,发表于2003年10月,HDFS是GFS克隆版. 是Hadoop体系中数据存储管理的基础.它是一个高度容错的系统,能检测和应对硬件故障,用于在低成本的通用硬件上运行.HDFS简化了文件的

前言 从2011年开始,中国进入大数据风起云涌的时代,以Hadoop为代表的家族软件,占据了大数据处理的广阔地盘.开源界及厂商,所有数据软件,无一不向Hadoop靠拢.Hadoop也从小众的高富帅领域,变成了大数据开发的标准.在Hadoop原有技术基础之上,出现了Hadoop家族产品,通过“大数据”概念不断创新,推出科技进步. 目录 Hadoop的发展史 Hadoop的发行版本的选择和介绍 1. Hadoop发展史 1.1Hadoop产生背景 Hadoop 最早起源于Nutch .Nutch 是

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架. Hadoop 以一种可靠.高效.可伸缩的方式进行数据处理.Hadoop的发行版除了有Apache hadoop外cloudera,hortonworks,mapR,华为,DKhadoop等都提供了自己的商业版本.商业发行版主要是提供了更为专业的技术支持,这对于大型企业更为重要,不同发行版都有自己的一些特点,本文就各发行版做简单对比介绍. 对比版选择:DKhadoop发行版.cloudera发行版.hortonworks发行版.MAPR发

一.Hadoop是什么? 首次听到hadoop这次单词,相信很多人跟我当时是一样,不免心中画上一个大大的问号——这是什么东西?Hadoop是什么?百度百科的解释是:Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构.换句话说就是hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架. Hadoopd之所谓会诞生,主要是由于进入到大数据时代,计算机需要处理的数据量太过庞大.这时就需要将这些庞大数据切割分配到N台计算机进行处理.当大量信息被分配到不同计算机进行处理时,要确保最终得到的

Hadoop对于从事互联网工作的朋友来说已经非常熟悉了,相信在我们身边有很多人正在转行从事hadoop开发的工作,理所当然也会有很多hadoop入门新手.Hadoop开发太过底层,技术难度远比我们想象的要大,对新手而言选择一个合适的hadoop版本就意味着上手更快! Hadoop是由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构,它最核心的设计就是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.国内互联网的飞速发展催生了大数据技术的快速成长

A new addition to the open source Apache Hadoop ecosystem, Apache Kudu completes Hadoop's storage layer to enable fast analytics on fast data. 开源Apache Hadoop生态系统的新成员,Apache Kudu完善了Hadoop的存储层,以实现对快速数据的快速分析. Kudu 是 Cloudera 开源的结构化数据的开源存储引擎,是 Apache Ha

很多人问阿里的飞天大数据平台.云梯2.MaxCompute.实时计算到底是什么,和自建Hadoop平台有什么区别. 先说Hadoop 什么是Hadoop? Hadoop是一个开源.高可靠.可扩展的分布式大数据计算框架系统,主要用来解决海量数据的存储.分析.分布式资源调度等.Hadoop最大的优点就是能够提供并行计算,充分利用集群的威力进行高速运算和存储. Hadoop的核心有两大板块:HDFS和MapReduce. HDFS全称Hadoop Distributed File System,是一种

当下 Hadoop 已经成长为一个庞大的生态体系,只要和海量数据相关的领域,都有 Hadoop 的身影.下图是一个 Hadoop 生态系统的图谱,详细列举了在 Hadoop 这个生态系统中出现的各种数据工具. 这一切,都起源自 Web 数据爆炸时代的来临.Hadoop 生态系统的功能以及对应的开源工具说明如下. MapReduce Google的网络搜索引擎在得益于算法发挥作用的同时,MapReduce在后台发挥了极大的作用.MapReduce框架成为当今大数据处理背后的最具影响力的“发动机”.

免责声明:     本文转自网络文章,转载此文章仅为个人收藏,分享知识,如有侵权,请联系博主进行删除.     原文作者:阿笨猫      原文地址:http://www.cnblogs.com/xuxm2007/archive/2013/04/04/2999741.html 现在hadoop的版本比较乱,常常搞不清楚版本之间的关系,下面简单的摘要了,apache hadoop和cloudera hadoop 的版本的演化. apache hadoop官方给出的版本说明是: 1.0.X - cu

一.前言 目前Hadoop发行版非常多,所有这些发行版均是基于Apache Hadoop衍生出来的,之所以有这么多的版本,完全是由Apache Hadoop的开源协议决定的:任何人可以对其进行修改,并作为开源或商业产品发布/销售. Hortonworks这个名字源自儿童书中一只叫Horton的大象.雅虎主导Hadoop开发的副总裁,带领二十几个核心成员成立Hortonworks. Hortonworks有两款核心产品:HDP和HDF Hortonworks没有对产品收费,而是将这两款产品完全开放

一.通过yum安装ambari-server 由于上一步我们搭建了本地源,实际上yum是通过本地源安装的ambari-server,虽然也可以直接通过官方源在线安装,不过体积巨大比较费时. 这里我选择头结点1作为安装ambari的服务器. yum install -y ambari-server 二.设置ambari-server ambari-server setup 安装过程大致需要4个步骤 1.选择是否自定义守护用户账号,选否 2.选择JDK版本,选哪个应该问题不大,选1(会自动下载安装包

1.Hadoop生态系统概况 Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架.具有可靠.高效.可伸缩的特点. Hadoop的核心是HDFS和Mapreduce,hadoop2.0还包括YARN. 下图为hadoop的生态系统:     2.HDFS(Hadoop分布式文件系统) 源自于Google的GFS论文,发表于2003年10月,HDFS是GFS克隆版. 是Hadoop体系中数据存储管理的基础.它是一个高度容错的系统,能检测和应对硬件故障,用于在低成本的通用硬件上运行.HDFS简化

内容提纲: 1)对 Apache Hadoop 生态系统的认识(Hadoop 1.x 和 Hadoop 2.x) 2) Apache Hadoop 1.x 框架架构原理的初步认识 3) Apache Hadoop 1.x 安装的三种模式 Hadoop 1.x 生态系统 ETL: 提取à转换à加载:从数据库中获取数据,并进行一系列的数据清理和清洗筛选,将合格的数据进行转换成一定的格式数据进行存储,将格式化的数据存储到 HDFS 文件系统上,以供计算框架进行数据分析和挖掘. 格式化数据: |- TS

当下 Hadoop 已经成长为一个庞大的生态体系,只要和海量数据相关的领域,都有 Hadoop 的身影.下图是一个 Hadoop 生态系统的图谱,详细列举了在 Hadoop 这个生态系统中出现的各种数据工具. 这一切,都起源自 Web 数据爆炸时代的来临.Hadoop 生态系统的功能以及对应的开源工具说明如下. MapReduce fork是计算机程序设计中的分叉函数. Google的网络搜索引擎在得益于算法发挥作用的同时,MapReduce在后台发挥了极大的作用.MapReduce框架成为当今

一.数据仓库 数据仓库是一个面向主题的.集成的.随时间变化,但信息本身相对稳定的数据集合,相比于传统型数据库,它主要用于支持企业或组织的决策分析处理.主要有以下3个特点: 数据仓库是面向主题的: 数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织,大概意思就是说存的数据是一类数据 数据仓库是随时间变化的: 其中存的数据是有时序的,会保存很长一段时间的数据 数据仓库相对稳定: 数据仓库主要是用来进行数据的查询,很少进行修改和删除 数据仓库的结构 二.Hive简介 2.1 Hive简介 Hive最初是Fac

记得刚接触到hadoop的时候跟大部分人一样都会抱怨hadoop的安装部署问题,对于一个新手来说这这的是个头疼的问题,可能需要花费一整天的时间才能把分布式环境安装配置好.在刚接触hadoop的一段时间里,可以说对于hadoop的理解一直都是停留在相对较肤浅的层面.后来随着自己的不断摸索以及向圈内的前辈大神请教交流(主要是向大神请教学来的),自己对于hadoop的认识以及应用也就更加娴熟. 作为一个过来人,在这里给新人分享一些关于hadoop版本选择的问题,希望别像我当时傻乎乎的只知道hadoop