一.分布式存储 NameNode(名称节点) 1.维护HDFS文件系统,是HDFS的主节点. 2.接收客户端的请求:上传.下载文件.创建目录等. 3.记录客户端操作的日志(edits文件),保存了HDFS最新的状态 1)Edits文件保存了自最后一次检查点之后所有针对HDFS文件系统的操作,比如:增加文件.重命名文件.删除目录等 2)保存目录:$HADOOP_HOME/tmp/dfs/name/current 可以使用 hdfs oev -i 命令将日志(二进制)输出为 XML文件 hdfs o…

1. MapReduce(并行处理的框架) 思想:分而治之,一个大任务分解成多个小的子任务(map),并行执行后,合并结果(Reduce) (1)大任务分解成多个小任务,这个过程就是map: (2)多个小任务结果的合并,这个过程就是Reduce: 2.通过一个案例说明MapReduce思想如下:       一副牌(不含大小王)有52张,共有1000副牌,也就是说应该有52000张扑克牌,但是如果其中少了1张,也就是变成了51999张扑克牌,如下: 现在少了1张牌,我们想把它找出来,该怎么办呢?…

 我的文章一定要做到对读者负责,否则就是失败的文章  ---------   www.ayjs.net    aaronyang技术分享 AY留言: 文章根据难易,我根据游戏的规则进行了分色,希望读者能选择自己的能力去读.白色<绿色<蓝色<紫色<橙色<红色 博文摘要: 简单的TreeView静态写法,了解展开事件,选中事件 关于磁盘驱动器的图标的获得,文件夹的图标的获得,文件的图标的获得,系统自己shell32.dll的图标的获得(例如我的电脑,回收站等icon) 关于Tre…

MapReduce的原理 MapReduce的原理 NameNode:存放文件的元数据信息 DataNode:存放文件的具体内容 ResourceManager:资源管理,管理内存.CPU等 NodeManager:被ResourceManager管理,管理各个节点的资源 ApplicationMaster:管理要运行的程序 Container:运行第三方程序 MapReduce处理过程:…

1.  如何用通俗的方法解释MapReduce MapReduce是Google开源的三大技术之一,是对海量数据进行“分而治之”计算框架.为了简单的理解并讲述给客户理解.我们举下面的例子来说明. 首先,面对一堆杂乱的东西,有若干个汉堡.若干个冰淇淋.若干个可乐.如果级别都是上万数量的情况下,有没有方法把他们较快的分析出来? 第一步,调度员简单的将这一堆东西分解成若干堆. 第二步,调度员为每堆物品分配一个分拣员,注意只分拣不计数,分拣员对应MAPReduce中的Map角色.分拣员干的事情,就是将物…

1. 背景 随着大数据时代来临,人们发现数据越来越多.但是如何对大数据进行存储与分析呢?   单机PC存储和分析数据存在很多瓶颈,包括存储容量.读写速率.计算效率等等,这些单机PC无法满足要求. 2. 为解决这些存储容量.读写速率.计算效率等等问题,google大数据技术开发了三大革命性技术解决这些问题,这三大技术为: (1)MapReduce (2)BigTable (3)GFS 技术革命性:    革命性变化01:成本降低,能使用PC,就不用大型机和高端存储.    革命性变化02:软件容错…

1.Hadoop的生态系统: (1)图1: (2)图2: 图1 和 图2 都是形象说明了Hadoop的生态圈. 2.举例介绍Hadoop生态圈的小工具: (1)Hive工具(中文意思:小蜜蜂) 利用Hive这个工具,不用编写复杂的Hadoop程序,只需要编写一个SQL语句,Hive就会把你编写的SQL语句转化为Hadoop任务去执行. 这样降低使用Hadoop的门槛. (2)hbase 存储结构化数据的分布式数据库 图1: 图2: (3)zookeeper(中文意思:动物管理员) zookeep…

本文原名“Don't use Hadoop when your data isn't that big ”,出自有着多年从业经验的数据科学家Chris Stucchio,纽约大学柯朗研究所博士后,搞过高频交易平台,当过创业公司的CTO,更习惯称自己为统计学者.对了,他现在自己创业,提供数据分析.推荐优化咨询服务,他的邮件是:stucchio@gmail.com . “你有多少大数据和Hadoop的经验?”他们问我.我一直在用Hadoop,但很少处理几TB以上的任务.我基本上只是一个大数据新手——…

    你正在使用过时的浏览器,Amaze UI 暂不支持. 请 升级浏览器 以获得更好的体验! 深度好文丨读完此文,就知道Hadoop了! 来源:BiThink 时间:2016-04-12 15:14:39 作者:陈飚 “昔我十年前,与君始相识.” 一瞬间Hadoop也到了要初中择校的年龄了. 十年前还没有Hadoop,几年前国内IT圈里还不知道什么是Hadoop,而现在几乎所有大型企业的IT系统中有已经有了Hadoop的集群在运行了各式各样的任务. 2006年项目成立的一开始,“Hadoop…

大数据时代,我们为什么使用hadoop 我们先来看看大数据时代, 什么叫大数据,“大”,说的并不仅是数据的“多”!不能用数据到了多少TB ,多少PB 来说. 对于大数据,可以用四个词来表示:大量,多样,实时,不确定. 也就是数据的量庞大,数据的种类繁杂多样话,数据的变化飞快,数据的真假存疑. 大量:这个大家都知道,想百度,淘宝,腾讯,Facebook,Twitter等网站上的一些信息,这肯定算是大数据了,都要存储下来. 多样:数据的多样性,是说数据可能是结构型的数据,也可能是非结构行的文本,图片…