主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等. 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

1.概述 使用hadoop已经有一段时间了,从最开始懵懂到迷茫,再到各种阅读与写作,再到如今各种组合应用,逐渐已经离不开hadoop了,hadoop在大数据行业的成功,加速了它本身的发展,各大社区都能见到hadoop的身影.现在hadoop的家族成员已经达到20多个了. 因此,对自己所掌握的知识,定期做整理是很有必要的.将所有的工具与技术结合起来,不仅能加深自己的印象,而且对今后的发展也是有帮助的. 2.成员介绍 下面介绍一下hadoop家族的各个成员及其所属的职责. Apache Hadoop

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

课程一.基于Linux操作系统平台下的Java语言开发(20课时)课程简介本套课程主要介绍了Linux系统下的Java环境搭建及最基础的Java语法知识.学习Linux操作系统下Java语言开发的好处 好处一:不再束缚在Windows操作系统下,开阔眼界.好处二:熟练Linux操作系统的指令,走出“指指点点”的开发,成为真正的代码程序员.好处三:增加自己的竞争实力,为自己应聘时加上浓浓的一笔.课程大纲第一讲 安装虚拟机以及Linux操作系统第二讲 Linux桌面系统第三讲 Linux文件和目录管

随着云计算.大数据迅速发展,亟需用hadoop解决大数据量高并发访问的瓶颈.谷歌.淘宝.百度.京东等底层都应用hadoop.越来越多的企 业急需引入hadoop技术人才.由于掌握Hadoop技术的开发人员并不多,直接导致了这几年hadoop技术的薪水远高于JavaEE及 Android程序员. Hadoop入门薪资已经达到了 8K 以上,工作1年可达到 1.2W 以上,具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到 30万—50万 . 一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司,所以学习had

#Spark入门#这个系列课程,是综合于我从2017年3月分到今年7月份为止学习并使用Spark的使用心得感悟,暂定于每周更新,以后可能会上传讲课视频和PPT,目前先在博客园把稿子打好.注意:这只是一个草稿,里面关于知识的误解还请各大网友监督,我们互相进步.总而言之,网络上的知识学会断舍离,学会带着辩证的眼光去学习就能进步. 谈到Spark,实际上从16年本科实习的时候就已经开始接触,那个时候是从Pig入门大数据Hadoop的,有兴趣的朋友可以看Hadoop家族之Pig入门:当时大家基本都在使用

一,什么是分布式文件系统,分布式文件系统能干什么 在学习一个文件系统时,首先我先想到的是,学习它能为我们提供什么样的服务,它的价值在哪里,为什么要去学它.以这样的方式去理解它之后在日后的深入学习中才能够对它有一个更深层次的理解. 1. 什么是分布式文件系统 所谓的分布式文件系统,我的个人理解是管理网络中把数据存储在不止一台机器上的系统,这样的存储方式被称为分布式存储.(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. 分布式文件系统能干什么 (1)分布式文件系统可以存储数据量较大

本文始发于个人公众号:TechFlow 近两年AI成了最火热领域的代名词,各大高校纷纷推出了人工智能专业.但其实,人工智能也好,还是前两年的深度学习或者是机器学习也罢,都离不开底层的数据支持.对于动辄数以TB记级别的数据,显然常规的数据库是满足不了要求的.今天,我们就来看看大数据时代的幕后英雄——Hadoop.   Hadoop这个关键词其实有两重含义,最早它其实指的就是单纯的分布式计算系统.但是随着时代的发展,Hadoop系统扩大,如今hadoop已经是成了一个完整的技术家族.从底层的分布式文

1. MapReduce是干啥的 因为没找到谷歌的示意图,所以我想借用一张Hadoop项目的结构图来说明下MapReduce所处的位置,如下图. Hadoop实际上就是谷歌三宝的开源实现,Hadoop MapReduce对应Google MapReduce,HBase对应BigTable,HDFS对应GFS.HDFS(或GFS)为上层提供高效的非结构化存储服务,HBase(或BigTable)是提供结构化数据服务的分布式数据库,Hadoop MapReduce(或Google MapReduce

江湖传说永流传:谷歌技术有"三宝",GFS.MapReduce和大表(BigTable)! 谷歌在03到06年间连续发表了三篇非常有影响力的文章,各自是03年SOSP的GFS,04年OSDI的MapReduce,和06年OSDI的BigTable.SOSP和OSDI都是操作系统领域的顶级会议,在计算机学会推荐会议里属于A类.SOSP在单数年举办,而OSDI在双数年举办. 那么这篇博客就来介绍一下MapReduce. 1. MapReduce是干啥的 由于没找到谷歌的示意图,所以我想借用

结缘大数据技术 CSDN:请简单地介绍一下自己. 蒋守壮:首先非常感谢CSDN能够给我这次被专访的机会,可以让我重新审视自己的职业发展历程,也希望能够帮助一些同行的朋友们.目前就职万达网络科技集团有限公司,是一名大数据分析师和大数据平台架构师. 我是电子专业出身,但自己对软件行业非常感兴趣,所以大学里一边学习本专业课程,一边到图书馆或活跃在相关技术网站上学习计算机专业课程.虽然累点苦点,但是为自己职业生涯打下了扎实的基础. 从毕业后至今,我已经在IT圈跌打滚爬5年多了,经历了很多,有苦有乐,这些

转载自http://blog.csdn.net/opennaive/article/details/7514146 江湖传说永流传:谷歌技术有"三宝",GFS.MapReduce和大表(BigTable)! 谷歌在03到06年间连续发表了三篇很有影响力的文章,分别是03年SOSP的GFS,04年OSDI的MapReduce,和06年OSDI的BigTable.SOSP和OSDI都是操作系统领域的顶级会议,在计算机学会推荐会议里属于A类.SOSP在单数年举办,而OSDI在双数年举办. 那

江湖传说永流传:谷歌技术有"三宝",GFS.MapReduce和大表(BigTable)! 谷歌在03到06年间连续发表了三篇很有影响力的文章,分别是03年SOSP的GFS,04年OSDI的MapReduce,和06年OSDI的BigTable.SOSP和OSDI都是操作系统领域的顶级会议,在计算机学会推荐会议里属于A类.SOSP在单数年举办,而OSDI在双数年举办. 那么这篇博客就来介绍一下MapReduce. 1. MapReduce是干啥的 因为没找到谷歌的示意图,所以我想借用一

原文:http://blog.csdn.net/opennaive/article/details/7514146   目录 MapReduce是干啥的 例子统计词频 map函数和reduce函数 MapReduce是如何工作的 词频是怎么统计出来的 用户的权利 MapReduce的实现 参考文献   江湖传说永流传:谷歌技术有"三宝",GFS.MapReduce和大表(BigTable)! 谷歌在03到06年间连续发表了三篇很有影响力的文章,分别是03年SOSP的GFS,04年OSD

江湖传说永流传:谷歌技术有"三宝",GFS.MapReduce和大表(BigTable)! 谷歌在03到06年间连续发表了三篇很有影响力的文章,分别是03年SOSP的GFS,04年OSDI的MapReduce,和06年OSDI的BigTable.SOSP和OSDI都是操作系统领域的顶级会议,在计算机学会推荐会议里属于A类.SOSP在单数年举办,而OSDI在双数年举办. 那么这篇博客就来介绍一下MapReduce. 1. MapReduce是干啥的 因为没找到谷歌的示意图,所以我想借用一

原文地址:http://blog.csdn.net/opennaive/article/details/7514146 江湖传说永流传:谷歌技术有"三宝",GFS.MapReduce和大表(BigTable)! 谷歌在03到06年间连续发表了三篇很有影响力的文章,分别是03年SOSP的GFS,04年OSDI的MapReduce,和06年OSDI的BigTable.SOSP和OSDI都是操作系统领域的顶级会议,在计算机学会推荐会议里属于A类.SOSP在单数年举办,而OSDI在双数年举办.

转自:http://blog.csdn.net/opennaive/article/details/7514146 1. MapReduce是干啥的 因为没找到谷歌的示意图,所以我想借用一张Hadoop项目的结构图来说明下MapReduce所处的位置,如下图. Hadoop实际上就是谷歌三宝的开源实现,Hadoop MapReduce对应Google MapReduce,HBase对应BigTable,HDFS对应GFS.HDFS(或GFS)为上层提供高效的非结构化存储服务,HBase(或Big

官方定义:hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台.核心词语是平台,也就是说我们有大量的数据,又有好几个电脑,我们知道应该把处理数据的任务分解到各个电脑上,但是不知道怎样分配任务,怎样回收结果,hadoop大概就帮助我们做了这件事. 1.HDFS 我们首先应该考虑的是海量数据怎么保存,怎么管理.这就有了分布式文件系统,HDFS. 2.Map-Reduce 数据保存后,我们怎样处理这些数据呢,如果我处理的方法复杂,而不仅仅是排序,查找这样的操作怎么办?需要有一个能够提供编写代码的地方,

Hadoop家族成员概述 一.Hadoop简介 1.1 什么是Hadoop? Hadoop是一个分布式系统基础架构,由Apache基金会所开发,目前Yahoo!是其最重要的贡献者. Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS,用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式应用程序,充分利用集群的威力高速运算和存储. 1.2 Hadoop的特点 高扩容能力:能可靠地存储和处理千兆字节(PB)的数据. 成本低:可以通过普通机

昨天成功运行第一个在hadoop集群上面的python版本的wordcount,今天白天继续看网上提供的文档.下午上头给定的回复是把hadoop家族都熟悉一下,那就恭敬不如从命,开始学习pig吧- 这一年多的编程之路让我知道学习任何一门新的技术的最入门的方式就看文档,let's geting started! 首先声明一下我的环境是在公司布置好的集群上面运行的程序,因此各位不愿意配置环境又木有条件的可以在cloudera提供的虚拟机配置的环境下跑程序.在进入公司的第一天就听说他们在用pig处理数