如果我们回顾5年前会发现,那就是当时Hadoop不是大多数公司的选择,特别是那些要求稳定和成熟的平台的企业. 在这一刻,选择非常简单:当您的分析数据库的大小超过5-7 TB时,您只需启动MPP迁移项目,并转移到经过验证的企业MPP解决方案之一. 没有人听说过"非结构化"数据 - 如果你要分析日志,只需用Perl / Python / Java / C解析它们并加载到分析数据库中. 没有人听说过高速数据 - 只需使用传统的OLTP RDBMS进行频繁更新,并将其块插入到分析DWH(数据仓

一, 下面一张图为传统架构和Hadoop的区别 主要讲以下横向扩展和扩展横向扩展:(Mpp 是hash分布,具有20节点)添加新的设备和现有的设备一起提供负载能力.Hadoop中系统扩容时,系统平台增加新节点之后,系统自动在所有节点之间均衡数据.纵向扩展:(oracle两个节点)向上扩展,指的是替换掉已经不能满足需求的硬件设备.采购更高性能的硬件设备,从而提升系统的负载能力. 二,Hadoop集群是一种专门为存储和分析海量非结构化数据而设计的特定类型的集群.本质上,它是一种计算集群,即将数据分析

其实,OpenStack和Hadoop不是同一个层次的东西,无法比较,非要说出个区别,那就是:OpenStack是云计算管理平台,应该是属于系统级别的软件,它的主体思想是把资源进行分离,给不同的用户提供虚拟机的服务,比如现在你只有一台超级计算机,而此时有n个用户需要使用,openstack就可以用来把这个超级计算机分为n个用户级别的小电脑供用户使用.Hadoop是基于分布式存储和分布式计算的数据分析处理架构,应该是属于应用级别的软件,它的主题思想是把资源进行整合成多台实体机(或者虚拟机)进行大数

1. Mapreduce和Spark的相同和区别 两者都是用mr模型来进行并行计算 hadoop的一个作业:job job分为map task和reduce task,每个task都是在自己的进程中运行的 当task结束时,进程也会结束 spark用户提交的任务:application 一个application对应一个sparkcontext,app中存在多个job 每触发一次action操作就会产生一个job 这些job可以并行或串行执行 每个job中有多个stage,stage是shuff

Openstack是云操作系统,是将物理机虚拟化的云服务平台,包含各种管理组件及API.Hadoop则是“云计算”中分布式计算核心:存储与计算.但其两者面向是不同层面的.举个例子:比如现有多台底层的物理机(服务器,PC等),Openstack是将物理机进行虚拟化,一台物理机可以虚拟出多个虚拟机(其实也可以把Openstack的工作的一部分想象为VMware),然后对虚拟机进行各种管理,只是VMware面向的是单台PC,而Openstack面向的是很多狠多台的群集管理,然后在部分的虚拟机中安装操作

1)Storm用于实时计算,Hadoop用于离线计算. 2)Storm处理的数据保存在内存中,源源不断:Hadoop处理的数据保存在文件系统中,一批一批处 理. 3)Storm的数据通过网络传输进来:Hadoop的数据保存在磁盘中. 4)Storm与Hadoop的编程模型相似 (1)hadoop相关名称 Job:任务名称 JobTracker:项目经理(JobTracker对应于NameNode:JobTracker是一个master服务,软件启动之后 JobTracker接收Job,负责调度J

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 1.hadoop有几个版本?2.CDH有几种安装方式?3.CDH在安装认证方面做了什么改变?--------------------------------------------------------------------------------

需要认识的几个问题 --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 1.hadoop有几个版本?2.CDH有几种安装方式?3.CDH在安装认证方面做了什么改变?----------------------------------------------------------------------

转载至 大数据杂谈 (BigdataTina2016),同时参考学习 http://www.cnblogs.com/barrywxx/p/4257166.html 进行整理. 使用SQL 引擎一词是有点随意的.例如Hive 不是一个引擎,它的框架使用MapReduce.TeZ 或者Spark 引擎去执行查询,而且它并不运行SQL,而是HiveQL,一种类似SQL 的语言,非常接近SQL.“SQL-in-Hadoop” 也不适用,虽然Hive 和Impala 主要使用Hadoop,但是Spark.

面试官:说下你知道的MPP架构的计算引擎? 这个问题不少小伙伴在面试时都遇到过,因为对MPP这个概念了解较少,不少人都卡壳了,但是我们常用的大数据计算引擎有很多都是MPP架构的,像我们熟悉的Impala.ClickHouse.Druid.Doris等都是MPP架构. 采用MPP架构的很多OLAP引擎号称:亿级秒开. 本文分为三部分讲解,第一部分详解MPP架构,第二部分剖析MPP架构与批处理架构的异同点,第三部分是采用MPP架构的OLAP引擎介绍. 一.MPP架构 MPP是系统架构角度的一种服务器

本文出自:CDH(Cloudera)与hadoop(apache)对比http://www.aboutyun.com/thread-9225-1-1.html(出处: about云开发)   问题导读: 1.Hadoop有几个版本 2.CDH有几种安装方式 3.CDH在安装认证方面做了什么改变? Cloudera的CDH和Apache的Hadoop的区别,目前而言,不收费的Hadoop版本主要有3个(均为国外厂商),分别是:Apache(最原始的版本,所有发行版均居于这个版本进行改进),Clou

不多说,直接上干货! 说在前面的话 此笔,对于仅对于Hadoop和Spark初中学者.高手请忽略! 1 Java基础: 视频方面:          推荐<毕向东JAVA基础视频教程>.学习hadoop不需要过度的深入,java学习到javase,在Java虚拟机的内存管理.以及多线程.线程池.设计模式.并行化多多理解实践即可.     书籍方面: 推荐李兴华的<java开发实战经典> 2 Linux基础:     视频方面: (1)马哥的高薪Linux视频课程-Linux入门.

1. Hadoop 的神话正在破灭 IBM leads BigInsights for Hadoop out behind barn. Shots heard IBM has announced the retirement of the basic plan for its data analytics software platform, BigInsights for Hadoop. The basic plan of the service will be retired in a mo

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P322 运行datanode和tasktracker的典型机器配置(2010年) 处理器:两个四核2-2.5GHz CPU 内存:16-46GN ECC RAM 磁盘存储器:4*1TB SATA 磁盘 网络:千兆以太网 Hadoop一般使用多核CPu和多磁盘提升硬件功能 P323 小集群VS大集群 对于几十个节点的小集群,在master上同时运行namenode和jobtracker通常没问题 但是随着集群节点增加,namenode的内存压力将逐步扩大,此时namenode和jobtracke

linux基础和javase基础[包含mysql] 这些是基本功,刚开始也不可能学的很精通,最起码要对linux中的一些基本的命令混个脸熟,后面学习各种框架的时候都会用到,用多了就熟悉了.javase的话建议主要看面向对象,集合,io,多线程,以及jdbc操作即可. zookeeper zookeeper是很多大数据框架的基础,中文名称是动物园的意思,因为目前的大数据框架的图标很多都是动物的形状,所以zookeeper其实就是可以管理很多大数据框架的.针对这个框架,主要掌握如何搭建单节点和集群,

1.离线计算是什么 离线计算:批量获取数据,批量传输数据,周期性批量计算数据,数据展示 代表技术:sqoop批量导入数据,hdfs批量存储数据,mapreduce批量计算数据,hive批量计算数据,***任务调度 2.流式就算是什么 流式计算:数据实时产生,数据实时传输,数据实时计算,实时展示 代表技术:flume实时获取数据,kafka实时数据存储,storm/jstorm实时数据计算,redies实时结果缓存 ----将源源不断的数据实时收集,并实时计算,尽可能得到计算结果 3.Storm是

一.对于CDH的小总结: CDH:是Cloudera公司在Apache开源项目hadoop的基础上发型的,共有五个版本前两个已不再更新,最经的两个分别是CDH4(基于hadoop2.0.0版本演化而来).CDH5(每隔一段时间就会有更新) CDH与Apache hadoop的区别:1.CDH的版本更加清晰,现在只有两个版本CDH3(基于hadoop1.0)和CDH4(基于hadoop2.0),hadoop的版本相对较混乱,CDH比Apache hadoop在兼容性.安全性.稳定性上有所增强: 2

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Hadoop期末复习 选择题 以下选项中,哪个程序负责HDFS数据存储. B A.NameNode B.DataNode C.Secondary NameNode D.ResourceManager 下列哪项通常是集群的最主要的性能瓶颈? C A.CPU B. 网络 C.磁盘 D.内存 下面哪项是Hadoop的作者?B A.Martin Fowler B.Doug cutting C.Mark Elliot Zuckerberg D.Kent Beck HDFS默认备份数量?D A.0 B.1

16日上午9点,2016云栖大会“开源大数据技术专场” (全天)在阿里云技术专家封神的主持下开启.通过封神了解到,在上午的专场中,阿里云高级技术专家无谓.阿里云技术专家封神.阿里巴巴中间件技术部高级技术专家天梧.阿里巴巴中间件技术部资深技术专家纪君祥将给大家带来Hadoop.Spark.HBase.JStorm Turbo等内容. 无谓:Hadoop过去现在未来,从阿里云梯到E-MapReduce 阿里云高级技术专家 无谓 从开辟大数据先河至现在,风雨十年,Hadoop已成为企业的通用大数据框架