分布式结构化存储系统-Kudu简介 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. Hadoop生态系统发展到现在,存储层主要由HDFS和HBase两个系统把持着,一直没有太大突破.在追求高吞吐的批处理场景下,我们选用HDFS:在追求低延迟,有随机读写需求的场景下,我们选用HBase.那么是否存在一种系统,能结合两个系统的优点,同时支持高吞吐率和低延迟呢?Kudu的出现正式为了解决这以难题. 一.Kudu基本特点 Kudu是Cloudera开源的列式存储引擎,专门为了对快速变化

hadoop-2.8.4 部署我就不说了 网上一大堆 hdfs-site.xml datanode 储存路径挂载需要修改如下: <property> <name>dfs.datanode.data.dir</name> <value>[DISK]file:///data/hdfs-disk/hadoop/dfs/data,[SSD]file:///data/hdfs-ssd/hadoop/dfs/data,[RAM_DISK]file:///data/hdf

Kudu 导读 什么是 Kudu 操作 Kudu 如何设计 Kudu 的表 Table of Contents 1. 什么是 Kudu 1.1. Kudu 的应用场景 1.2. Kudu 和其它存储工具的对比 1.3. Kudu 的设计和结构 2. Kudu 安装和操作 2.1. 准备初始环境 2.2. 配置 Yum 源 2.. 使用 Java 操作 Kudu 2.. 使用 Spark 操作 Kudu 4. Kudu 表和模式 1. 什么是 Kudu 导读 Kudu 的应用场景是什么? Kudu

HDFS Architecture HDFS Architecture(HDFS 架构) Introduction(简介) Assumptions and Goals(假设和目标) Hardware Failure(硬件失效是常态) Streaming Data Access(支持流式访问) Large Data Sets(大数据集) Simple Coherency Model(简单一致性模型) "Moving Computation is Cheaper than Moving Data&q

Kudu White Paper http://www.cloudera.com/documentation/betas/kudu/0-5-0/topics/kudu_resources.html http://getkudu.io/overview.html   Kudu is a new storage system designed and implemented from the ground up to fill this gap between high-throughput seq

http://www.infoq.com/cn/news/2014/12/mongdb-spark-movie-recommend MovieWeb是一个电影相关的网站,它提供的功能包括搜索电影信息.排名或者电影明星资料等.它拥有10000部电影的信息,70000个用户,和超过1千万的电影评分.借用它的搜索目录,用户可以通过类型分类.排名和片名浏览等方式检索电影.但如何解决电影智能推荐的问题呢?近日MongoDB分享了他们结合Hadoop的经验. MovieWeb基于Python.在构建电影推荐

HDFS Architecture HDFS Architecture(HDFS 架构) Introduction(简介) Assumptions and Goals(假设和目标) Hardware Failure(硬件失效是常态) Streaming Data Access(支持流式访问) Large Data Sets(大数据集) Simple Coherency Model(简单一致性模型) “Moving Computation is Cheaper than Moving Data”(

Hadoop是一个分布式系统基础架构,他使得用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序. Hadoop的重要核心:HDFS和MapReduce.HDFS负责储存,MapReduce负责计算. 下面介绍安装Hadoop的重点: 其实安装Hadoop也不麻烦,主要需要以下的几点先行条件,如果以下先行条件弄好了,按照官网配置启动就非常简单了. 1.Java运行环境,建议Sun的发行版 2.SSH公钥免密认证 以上环境搞定,剩下的就只是Hadoop的配置了,这部分配置不同版本或许有不同,详细

(2015.07.22Hive笔记) 一.Hive的安装 1.1Hive的安装过程 下载hive源文件(apache-hive-0.14.0-bin.tar.gz ) 解压hive文件 进入$HIVE_HOME/conf/修改文件 cp hive-env.sh.template hive-env.sh cp hive-default.xml.template(模板文档,提供了hive很多参数) hive-site.xml 修改$HIVE_HOME/conf的hive-env.sh,增加以下三行

创建RDD: 1:使用程序中的集合创建RDD,主要用于进行测试,可以在实际部署到集群运行之前,自己使用集合构造测试数据,来测试后面的spark应用流程. 2:使用本地文件创建RDD,主要用于临时性地处理一些储存了大量数据的文件 3:使用HDFS文件创建RDD,应该是最常用的生产环境处理方式,主要可以针对HDFS上储存的大数据,进行离线处理操作. //创建SparkConf SparkConf conf = new SparkConf() .setAppName=("//跟类名一样")

常用格式 textfile 需要定义分隔符,占用空间大,读写效率最低,非常容易发生冲突(分隔符)的一种格式,基本上只有需要导入数据的时候才会使用,比如导入csv文件: ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\u0001' LINES TERMINATED BY '\n' STORED AS TEXTFILE json hive3.0后官方支持json格式,之前需要使用第三方,导入jar,http://www.congiu.net/hive-json

Hive架构图 Hive产生原因 1 关系型数据库以产生多年sql成熟 2 简化开发降低成本 3 java成员可编写udf函数 Hive是什么 Hive是基于hadoop的一个数据库工具,使用Hql作为接口,maprduce作为执行层 Hdfs作为储存层.设计的目的是让sql开发人员java技能较弱的人编写并查询海量数据 缺点执行效率低 Hive的访问 Hive ----odbc/jdbc----hiveserver2 Hive---hive Compiler 编译器 Optimizer 优化器

转载:https://blog.csdn.net/brucesea/article/details/45937875 1.Lambda架构背景介绍 Lambda架构是由Storm的作者Nathan Marz提出的一个实时大数据处理框架.Marz在Twitter工作期间开发了著名的实时大数据处理框架Storm,Lambda架构是其根据多年进行分布式大数据系统的经验总结提炼而成. Lambda架构的目标是设计出一个能满足实时大数据系统关键特性的架构,包括有:高容错.低延时和可扩展等.Lambda架构

1.Lambda架构背景介绍 Lambda架构是由Storm的作者Nathan Marz提出的一个实时大数据处理框架.Marz在Twitter工作期间开发了著名的实时大数据处理框架Storm,Lambda架构是其根据多年进行分布式大数据系统的经验总结提炼而成. Lambda架构的目标是设计出一个能满足实时大数据系统关键特性的架构,包括有:高容错.低延时和可扩展等.Lambda架构整合离线计算和实时计算,融合不可变性(Immunability),读写分离和复杂性隔离等一系列架构原则,可集成Hado

Windows下ELK-5.4.3环境搭建 一.概述 ELK官网 https://www.elastic.co ELK由Elasticsearch.Logstash和Kibana三部分组件组成: Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎,它的特点有:分布式,零配置,自动发现,索引自动分片,索引副本机制,restful风格接口,多数据源,自动搜索负载等. Logstash是一个完全开源的工具,它可以对你的日志进行收集.分析,并将其存储供以后使用 kibana 是一个开源和免费的工具,它可以

100+天激烈赛程,40+国内顶级技术豪门对决,历经研发内部测试.正式环境测试和易观数据正式环境跑benchmark三大阶段.10月28日,易观OLAP算法大赛优胜名单出炉! 40+技术门派比武 易观OLAP大赛可谓国内算法界“武林大会”,英雄帖一发出就引起互联网各大技术门派积极响应. 吸引来自美团点评.阿里云.小米.链家.搜狗.科大讯飞.联通.原速数据.乐见.AggreData.GBase .Kyligence.PingCAP.LinkDoc.iflytek.hulu.上海睿民.热云数据.润乾

问题引起 基于分布式计算框架Spark的室内防盗预警系统 首先用摄像头录一段视频,存在电脑里,下载一个ffmpeg的软件对视频进行处理,处理成一张张图片,然后通过hadoop里边的一个文件系统叫做hdfs进行储存,之后进行分析.用spark将hdfs中存储的图片进行读取,调用opencv的人形识别算法将图片中有人形的图片识别出来,然后就代表屋子里进人了,再做一个手机端的app(adnroid的),当有识别出人形,手机端进行告警,可以查看切割的图片或者视频看看屋子里是否进人了. Android端的

Hadoop 开源分布式计算平台,前身是:Apache Nutch(爬虫),Lucene(中文搜索引擎)子项目之一. 以Hadoop分布式计算文件系统(Hadoop Distributed File System HDFS)和MapReduce(Google MapReduce的开源实现)为核心 的Hadoop基础架构. HDFS的高容错性.搞伸缩性等优点可以将Hadoop部署在廉价版的硬件上,形成分布式系统: MapReduce分布式编程模型,利用这种模型软件开发者可以轻松地编写出分布式并行程

Hadoop基础知识小总结  这是本人(学生党)在学习hadoop半个学期后根据教科书后习题做的一个小总结,如有发现错误还请各位海涵并指出,我会及时改过来的,谢谢! 目录 Hadoop基础知识小总结... 1 第一章... 2 1.简述hadoop平台的发展过程... 2 2.简述Hasoop名称和及技术来源.... 3 3.简述Hadoop的体系架构.... 3 4.简述MapReduce的体系架构.... 3 5.简述HDFS和MapReduce在Hadoop中的角色.... 4 第二章..

Kudu+Impala介绍 概述 Kudu和Impala均是Cloudera贡献给Apache基金会的顶级项目.Kudu作为底层存储,在支持高并发低延迟kv查询的同时,还保持良好的Scan性能,该特性使得其理论上能够同时兼顾OLTP类和OLAP类查询.Impala作为老牌的SQL解析引擎,其面对即席查询(Ad-Hoc Query)类请求的稳定性和速度在工业界得到过广泛的验证,Impala并没有自己的存储引擎,其负责解析SQL,并连接其底层的存储引擎.在发布之初Impala主要支持HDFS,Kud

1.流式数据访问 HDFS的构建思想是这样的:一次写入,多次读取是最高效的访问模式.数据集通常有数据源生成或从数据源复制而来,接着长时间在此数据集上进行各类分析.每次分析都将设计数据集的大部分数据甚至全部,因此读取整个数据集的时间延迟比读取第一条数据的时间延迟更重要. 2.关于时间延迟的数据访问 要求低时间延迟数据访问的应用,例如几十毫秒的范围,不适合在HDFS上运行,记住,HDFS是为高数据吞吐量应用优化的,这可能会以高时间延迟为代价.目前对于低时间延迟的数据访问应用,HBase是更好的选择.