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

http://blog.csdn.net/wind19/article/details/7716326 前言 几周前,当我最初听到,以致后来初次接触Hadoop与MapReduce这两个东西,我便稍显兴奋,觉得它们很是神秘,而神秘的东西常能勾起我的兴趣,在看过介绍它们的文章或论文之后,觉得Hadoop是一项富有趣味和挑战性的技术,且它还牵扯到了一个我更加感兴趣的话题:海量数据处理. 由此,最近凡是空闲时,便在看“Hadoop”,“MapReduce”“海量数据处理”这方面的论文.但在看论文的过程

为什么会引入RPC: RPC采用客户机/服务器模式.请求程序就是一个客户机,而服务提供程序就是一个服务器.当我们讨论HDFS的,通信可能发生在: Client-NameNode之间,其中NameNode是服务器 Client-DataNode之间,其中DataNode是服务器 DataNode-NameNode之间,其中NameNode是服务器 DataNode-DateNode之间,其中某一个DateNode是服务器,另一个是客户端 如果我们考虑Hadoop的Map/Reduce以后,这些系统

转自:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6704077 从hadoop框架与MapReduce模式中谈海量数据处理 前言 几周前,当我最初听到,以致后来初次接触Hadoop与MapReduce这两个东西,我便稍显兴奋,觉得它们很是神秘,而神秘的东西常能勾起我的兴趣,在看过介绍它们的文章或论文之后,觉得Hadoop是一项富有趣味和挑战性的技术,且它还牵扯到了一个我更加感兴趣的话题:海量数据处理. 由此,最近凡是空闲时,便在看“Hadoop”

Hadoop 新 MapReduce 框架 Yarn 详解: http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-yarn/ Apache Hadoop于2005年推出,提供了核心的MapReduce处理引擎来支持大规模数据工作负载的分布式处理.7年后的今天,Hadoop正在经历着一次彻底检查,不仅支持MapReduce,还支持其他分布式处理模型. [编者按]成熟.通用让Hadoop深得大数据玩家喜爱,即使是在YARN出现之前

http://www.oschina.NET/translate/a-guide-to-Python-frameworks-for-Hadoop 最近,我加入了Cloudera,在这之前,我在计算生物学/基因组学上已经工作了差不多10年.我的分析工作主要是利用python语言和它很棒的科学计算栈来进行的.但Apache hadoop的生态系统大部分都是用Java来实现的,也是为Java准备的,这让我很恼火.所以,我的头等大事变成了寻找一些Python可以用的Hadoop框架. 在这篇文章里,我会

转自:https://www.cnblogs.com/reed/p/7730329.html 今天看到一篇讲得比较清晰的框架对比,这几个框架的选择对于初学分布式运算的人来说确实有点迷茫,相信看完这篇文章之后应该能有所收获. 简介 大数据是收集.整理.处理大容量数据集,并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称.虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限,但这种计算类型的普遍性.规模,以及价值在最近几年才经历了大规模扩展. 在之前的文章中,我们曾经介绍过有关大数据系统的常规概念.

平时的开发中线程是个少不了的东西,比如tomcat里的servlet就是线程,没有线程我们如何提供多用户访问呢?不过很多刚开始接触线程的开发工程师却在这个上面吃了不少苦头. 怎么做一套简便的线程开发模式框架让大家从单线程开发快速转入多线程开发,这确实是个比较难搞的工程. 那具体什么是线程呢?首先看看进程是什么,进程就是系统中执行的一个程序,这个程序可以使用内存.处理器.文件系统等相关资源.例如QQ软件.Eclipse.Tomcat等就是一个exe程序,运行启动起来就是一个进程.为什么需要多线程?

大数据时代,TB级甚至PB级数据已经超过单机尺度的数据处理,分布式处理系统应运而生. 知识预热 「专治不明觉厉」之“大数据”: 大数据生态圈及其技术栈: 关于大数据的四大特征(4V) 海量的数据规模(Volume):Quantifiable(可量化) 高速的数据流转和动态的数据体系(Velocity):Measurable(可衡量) 多样的数据类型(Variety):Comparable(可对比) 巨大的数据价值(Value):Evaluable(可评估) 关于大数据应用场景: 数据挖掘 智能推

在SIP项目设计的过程中,对于它庞大的日志在开始时就考虑使用任务分解的多线程处理模式来分析统计,在我从前写的文章<Tiger Concurrent Practice --日志分析并行分解设计与实现>中有所提到.但是由于统计的内容暂时还是十分简单,所以就采用Memcache作为计数器,结合MySQL就完成了访问控制以及统计的工作.然而未来,对于海量日志分析的工作,还是需要有所准备.现在最火的技术词汇莫过于“云计算”,在Open API日益盛行的今天,互联网应用的数据将会越来越有价值,如何去分析这

简介 大数据是收集.整理.处理大容量数据集,并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称.虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限,但这种计算类型的普遍性.规模,以及价值在最近几年才经历了大规模扩展. 在之前的文章中,我们曾经介绍过有关大数据系统的常规概念.处理过程,以及各种专门术语,本文将介绍大数据系统一个最基本的组件:处理框架.处理框架负责对系统中的数据进行计算,例如处理从非易失存储中读取的数据,或处理刚刚摄入到系统中的数据.数据的计算则是指从大量单一数据点中提取信息和见解

作业要求来自:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3161 1.Hadoop的介绍 Hadoop最早起源于Nutch.Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎,包括网页抓取.索引.查询等功能,但随着抓取网页数量的增加,遇到了严重的可扩展性问题——如何解决数十亿网页的存储和索引问题.2003年.2004年谷歌发表的两篇论文为该问题提供了可行的解决方案.——分布式文件系统(GFS),可用于处理海量网页的存储——分布式

1. 简述Hadoop平台的起源.发展历史与应用现状.列举发展过程中重要的事件.主要版本.主要厂商:国内外Hadoop应用的典型案例. (1)Hadoop的介绍: Hadoop最早起源于Nutch,Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎,包括网页抓取.索引.查询等功能.但随着抓取网页数量的增加,遇到了严重的可扩展性问题——如何解决数十亿网页的存储和索引问题.2003年.2004年谷歌发表的两篇论文为该问题提供了可行的解决方案,即分布式文件系统(GFS),用于处理海量网页的存储.分布式计

作业来源于:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3161 1. 简述Hadoop平台的起源.发展历史与应用现状. 列举发展过程中重要的事件.主要版本.主要厂商: 国内外Hadoop应用的典型案例. (1)Hadoop起源 Hadoop最早起源于Nutch.Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎,包括网页抓取.索引.查询等功能,但随着抓取网页数量的增加,遇到了严重的可扩展性问题——如何解决数十亿网页的存储和索引问

作业要求:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3161 4.简述Hadoop平台的起源.发展历史与应用现状. 列举发展过程中重要的事件.主要版本.主要厂商: 国内外Hadoop应用的典型案例. Hadoop发展史 一.重要的事件: 2004年——— 最初的版本(现在称为HDFS和MapReduce)由Doug Cutting和Mike Cafarella开始实施. 2005年12月——— Nutch移植到新的框架,Had

本次作业的要求来自:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3161 1.安装MySql 按ctrl+alt+t打开终端窗口,安装mysql需要输入命令:sudo apt-get install mysql-server 输入命令:service mysql start   #启动mysql 输入命令:sudo netstat -tap | grep mysql   #查看mysql是否启动成功,mysql结点处于LISTE

作业要求来自:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3161 1.安装Mysql 使用命令  sudo apt-get install mysql-server                  sudo apt isntall mysql-client                  sudo apt install libmysqlclient-dev 然后使用命令 sudo netstat -tap | grep

简介 大数据是收集.整理.处理大容量数据集,并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称.虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限,但这种计算类型的普遍性.规模,以及价值在最近几年才经历了大规模扩展. 在之前的文章中,我们曾经介绍过有关大数据系统的常规概念.处理过程,以及各种专门术语,本文将介绍大数据系统一个最基本的组件:处理框架.处理框架负责对系统中的数据进行计算,例如处理从非易失存储中读取的数据,或处理刚刚摄入到系统中的数据.数据的计算则是指从大量单一数据点中提取信息和见解

@ 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

Hadoop 作为MR 的开源实现,一直以动态运行解析文件格式并获得比MPP数据库快上几倍的装载速度为优势.不过,MPP数据库社区也一直批评Hadoop由于文件格式并非 为特定目的而建,因此序列化和反序列化的成本过高[7].本文介绍Hadoop目前已有的几种文件格式,分析其特点.开销及使用场景.希望加深读者对 Hadoop文件格式及其影响性能的因素的理解. Hadoop 中的文件格式 1 SequenceFile SequenceFile是Hadoop API 提供的一种二进制文件,它将数据以<

一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发.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.充分利用集群的威力高速运算和存储.Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS.HDFS有着高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上.而且它提供高传输率(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序.HDFS放宽了(rela