经过一段时间的学习,对于Hadoop有了一些了解,于是决定用MapReduce实现PageRank算法,以下简称PR 先简单介绍一下PR算法(摘自百度百科:https://baike.baidu.com/item/google%20pagerank/2465380?fr=aladdin&fromid=111004&fromtitle=pagerank): PageRank让链接来"投票" 一个页面的"得票数"由所有链向它的页面的重要性来决定,到一个页

Hadoop-MapReduce计算气象温度 1 运行环境说明 1.1 硬软件环境 主机操作系统:Mac OS 64 bit ,8G内存 虚拟软件:Parallers Desktop12 虚拟机操作系统:CentOS 64位,单核,512内存 JDK:java version "1.7.0_45" Hadoop:1.1.2 1.2 机器网络环境 集群包含三个节点:1个namenode.2个datanode,其中节点之间可以相互ping通.节点IP地址和主机名分布如下: 序号 IP地址

1.词频 TF(term frequency)词频,就是该分词在该文档中出现的频率,算法是:(该分词在该文档出现的次数)/(该文档分词的总数),这个值越大表示这个词越重要,即权重就越大. 例如:一篇文档分词后,总共有500个分词,而分词”Hello”出现的次数是20次,则TF值是: tf =20/500=0.04 考虑到文章有长短之分,为了便于不同文章的比较,进行"词频"标准化. 或者 2.逆文档频率 IDF(inversedocument frequency)逆向文件频率,一个文档库

最近上线一个hadoop离线处理项目,因为在低配置(8G,4核)的时候装的CDH,后来集群配置(64G,16核)上来了,但许多参数不会自动修改,需要自己调整,处理过程中遇到的配置问题记录下. 1.hive 跑任务的时候发现reduce任务个数特别多,后来发现这个参数被改成64M了,改成1G就好了. hadoop推测的reduce个数基本上是用输入数据的大小除以这个参数得出来的. set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=1G 2.yan 每个map,red

1901 46 1902 21 1903 48 1904 33 1905 43 1906 47 1907 31 1908 28 1909 26 1910 35 1911 30 1912 16 1913 29 1914 29 1915 5 1916 21 1917 22 1918 31 1919 27 1920 43 1921 34 1922 27 1923 26 以上为结果 package com.teset; import java.io.IOException; import java.ut

http://edu.51cto.com/roadmap/view/id-29.html http://my.oschina.net/infiniteSpace/blog/308401 大数据实时计算工程师/Hadoop工程师/数据分析师职业路线图 描述 本路线图是一个专门针对大数据实时处理.Hadoop工程师和数据分析师所设计的课程体系介绍,在实时计算方向主要包括了从数据收集框架.集群协调框架.数据缓存框架到实时计算框架都全面进行深度解析,让一个普通的开发人员迅速成为实时计算领域的领跑者.也从

本文将介绍“数据计算”环节中常用的三种分布式计算组件——Hadoop.Storm以及Spark. 当前的高性能PC机.中型机等机器在处理海量数据时,其计算能力.内存容量等指标都远远无法达到要求.在大数据时代,工程师采用廉价的PC机组成分布式集群,以集群协作的方式完成海量数据的处理,从而解决单台机器在计算与存储上的瓶颈.Hadoop.Storm以及Spark是常用的分布式计算组件,其中Hadoop是对非实时数据做批量处理的组件:Storm和Spark是针对实时数据做流式处理的组件. 1．Hadoo

@ 目录 概述 定义 发展历史 发行版本 优势 生态项目 架构 组成模块 HDFS架构 YARN架构 部署 部署规划 前置条件 部署步骤 下载文件(三台都执行) 创建目录(三台都执行) 配置环境变量(三台都执行) 安装和配置(hadoop1上执行) 启动和停止Hadoop HDFS环境测试 计算和资源环境测试 概述 定义 Hadoop 官网地址 https://hadoop.apache.org/ Hadoop GitHub地址 https://github.com/apache/hadoop

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk8 hadoop-3.1.1 什么是pagerank?算法原理-1PageRank是Google提出的算法,用于衡量特定网页相对于搜索引擎索引中的其他网页而言的重要程度.算法原理:思考超链接在互联网中的作用?入链 =投票 PageRank让链接来“投票“,到一个页面的超链接相当于对该页投一票,比如A网页有一个指向B网页的链接,那么B网页就得到A的1个投票.入链数

大数据实时计算工程师/Hadoop工程师/数据分析师职业路线图 描述 本路线图是一个专门针对大数据实时处理.Hadoop工程师和数据分析师所设计的课程体系介绍,在实时计算方向主要包括了从数据收集框架.集群协调框架.数据缓存框架到实时计算框架都全面进行深度解析,让一个普通的开发人员迅速成为实时计算领域的领跑者.也从整体架构上给出了一个实时计算可以践行的基础架构和实时业务处理方法:在离线计算方面主要涉及集群调度框架.Hadoop框架.Hive框架.Hbase框架的全面深入的讲解,涉及的课时都比较长,

1.zybo cluster 架构简述: 1.1 zybo cluster 包含5块zybo 开发板组成一个集群,zybo的boot文件为digilent zybo reference design提供的启动文件,文件系统采用arm ubuntu.ip地址自上而下为192.168.1.1~5,hostname自上而下为spark1~5,另外由于sdka写入速度为2.3Mps,因而每个zybo卡另外配置一个Sandisk Cruzer Blade 32GB 作为usb拓展存储设备,写速度为4Mps

大数据第一天 1.Hadoop生态系统 1.1 Hadoop v1.0 架构 MapReduce(用于数据计算) HDFS(用于存储数据) 1.2 Hadoop v2.0 架构 MapReduce(用于数据计算,Hadoop提供计算框架) 其他非Hadoop计算框架 YARN(用户管理和分配集群资源,包括软硬件资源) HDFS(用于存储数据) 1.3 Hive(基于MR的数据仓库) 类似SQL,通常用于离线数据处理(采用MapReduce) 可以理解为HQL->MR的语言翻译器 用途:用于日志.

由于从各光伏电站采集的数据量较大,必须解决海量数据的查询.分析的问题.目前主要考虑两种方式:1.  Hadoop大数据技术:2.  Oracle(数据仓库)+BI:    本文仅介绍hadoop的技术要应用特征. Hadoop 基本介绍 hadoop是一个平台,是一个适合大数据的分布式存储和计算的平台.什么是分布式存储?这就是后边我们要讲的hadoop核心之一HDFS(Hadoop Distributed File System):什么是分布式计算?这是我们后边要讲的hadoop另外一个重要的核

开始聊mapreduce,mapreduce是hadoop的计算框架,我学hadoop是从hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解hadoop框架的意义,hdfs和mapreduce是密不可分,所以当我写分布式文件系统时候,总是感觉自己的理解肤浅

开始聊mapreduce,mapreduce是hadoop的计算框架,我学hadoop是从hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解hadoop框架的意义,hdfs和mapreduce是密不可分,所以当我写分布式文件系统时候,总是感觉自己的理解肤浅

写在学习笔记之前的话: 寒假已经开始好几天了,似乎按现在的时间算,明天就要过年了.在家的这几天,该忙的也都差不多了,其实也都是瞎忙.接下来的几点,哪里也不去了,静静的呆在家里学点东西.所以学习一下Hadoop的相关知识,跟自己的研究方向毛关系没有啊,就当自己的兴趣爱好吧. 学习目标: (1)掌握Hadoop基本知识,进行Hadoop的HDFS和MapReduce应用开发,搭建Hadoop集群. (2)掌握HBase基本知识,搭建HBase集群,HBase的基本操作. (3)掌握数据仓库基本知识,

大数据时代之hadoop(一):hadoop安装 大数据时代之hadoop(二):hadoop脚本解析 大数据时代之hadoop(三):hadoop数据流(生命周期) 大数据时代之hadoop(四):hadoop 分布式文件系统(HDFS) hadoop的核心分为两块,一是分布式存储系统-hdfs,这个我已经在上一章节大致讲了一下,还有一个就是hadoop的计算框架-mapreduce. mapreduce事实上就是一个移动式的基于key-value形式的分布式计算框架. 其计算分为两个阶段,m

stackoverflow 上的讨论, 其中不乏lib的作者... http://stackoverflow.com/questions/529457/performance-of-java-matrix-math-libraries 粗浅的总结如下: 1), jblas 就很好.. 基本能达到原生blas, lapack的水平. 而且封装的挺好. 2), jblas 在多核的使用上更好. 大概比别的库快10倍.. 在单核( hadoop上计算时, 能快2.5倍) 简单的说, 用jblas..

如果hadoop.Storm还感觉混要,那么此篇文章将帮助你把他们完全区分 可以带着下面问题来阅读本文章: 1.hadoop.Storm各是什么运算 2.Storm为什么被称之为流式计算系统 3.hadoop适合什么场景,什么情况下使用hadoop 4.什么是吞吐量 首先整体认识:Hadoop是磁盘级计算,进行计算时,数据在磁盘上,需要读写磁盘:Storm是内存级计算,数据直接通过网络导入内存.读写内存比读写磁盘速度快n个数量级.根据Harvard CS61课件,磁盘访问延迟约为内存访问延迟的7

最近有个需求,需要整合所有店铺的数据做一个离线式分析系统,曾经都是按照店铺分库分表来给各自商家通过highchart多维度展示自家的店铺经营 数据,我们知道这是一个以店铺为维度的切分数据,非常适合目前的在线业务,这回老板提需求了,曾经也是一位数据分析师,sql自然就溜溜的,所以就 来了一个以买家维度展示用户画像,从而更好的做数据推送和用户行为分析,因为是离线式分析,目前还没研究spark,impala,drill了. 一:搭建hadoop集群     hadoop的搭建是一个比较繁琐的过程,采用

本人微信公众号,欢迎扫码关注! 从Hadoop框架讨论大数据生态 1.Hadoop是什么 1)Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构 2)主要解决,海量数据的存储和海量数据的分析计算问题. 3)广义上来说,HADOOP通常是指一个更广泛的概念--HADOOP生态圈 2.Hadoop发展历史 1)Lucene--Doug Cutting开创的开源软件,用java书写代码,实现与Google类似的全文搜索功能,它提供了全文检索引擎的架构,包括完整的查询引擎和索引引擎 2)2