Hadoop 中利用 mapreduce 读写 mysql 数据   有时候我们在项目中会遇到输入结果集很大,但是输出结果很小,比如一些 pv.uv 数据,然后为了实时查询的需求,或者一些 OLAP 的需求,我们需要 mapreduce 与 mysql 进行数据的交互,而这些特性正是 hbase 或者 hive 目前亟待改进的地方. 好了言归正传,简单的说说背景.原理以及需要注意的地方: 1.为了方便 MapReduce 直接访问关系型数据库(Mysql,Oracle),Hadoop提供了DBI…

1. hadoop中HDFS的NameNode原理 1.1. 组成 包括HDFS(分布式文件系统),YARN(分布式资源调度系统),MapReduce(分布式计算系统),等等. 1.2. HDFS架构原理 比如现在要上传一个1T的大文件,提交给HDFS的Active NameNode(用以存放文件目录树,权限设置,副本数设置等),它会在指定目录下创建一个新的文件对象,比如access_20180101.log 至于具体数据,它会将它拆分后进行分布式存储,分散在各个DataNode节点,且默认都会…

在网络环境方面,作为分布式系统,Hadoop基于TCP/IP进行节点间的通信和传输. 在数据传输方面,广泛应用HTTP实现. 在监控.通知方面,Hadoop等分布式大数据软件则广泛使用异步消息队列等机制. 1. hadoop的概念及其发展历程 Hadoop是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架,用java语言实现开源软件框架,实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算. Hadoop框架中最核心设计:HDFS和MapReduce,HDFS实现存储,MapReduce实现原理分析…

1:首先搞好实体类对象: write 是把每个对象序列化到输出流,readFields是把输入流字节反序列化,实现WritableComparable,Java值对象的比较:一般需要重写toString(),hashCode(),equals()方法 package com.areapartition; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import org.apach…

转自:http://blog.csdn.net/sdlyjzh/article/details/28876385 Hadoop其实并不是一个产品,而是一些独立模块的组合.主要有分布式文件系统HDFS和大型分布式数据处理库MapReduce.由于目前主要用到HDFS,所以这里看一下它的工作原理,以及相应的介绍下配置. 什么是HDFS?Hadoop Distributed File System,字面意思,Hadoop分布式文件系统,通俗的讲,就是可以将不同节点的设备用来存储.它分为两个部分:Nam…

本文讲述怎么在Linux Shell中对HDFS进行操作. 三种命令格式: hadoop fs适用于任何不同的文件系统,比如本地文件系统和HDFS文件系统 hadoop dfs只能适用于HDFS文件系统 hdfs dfs跟hadoop dfs的命令作用一样,也只能适用于HDFS文件系统 创建文件夹(在hadoop安装目录下) ./bin/hadoop fs -mkdir hdfs://127.0.0.1:9000/WordCount 显示文件夹中文件信息 ./bin/hadoop fs -ls…

1,修改core-site.xml文件,先改成localhost,将所有进程关闭stop-all.sh(或者是先关闭所有进程,然后再修改文件),然后重启,在修改core-site.xml文件成ip地址.注意:修改core-site文件的之后,如果出现问题,则重启文件内容:<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href=&quo…

HRegion 当一张表中的数据特别多的时候,HBase把表拆成多个块,每个块就是一个HRegion,每个region中包含这个表里的所有行 HRegionServer 数据库的数据存在HDFS文件系统中,用户通过HRegionServer来获取数据,一台机器上一般只能运行一个HRegionServer,一个HRegion只能属于一个HRegionServer. 一个Server中有一个HLOG和多个HRegion组成,HLOG用来恢复数据.数据保存跟新时采用先写HLOG的方式.每个HRegio…

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一.神马是高大上的MapReduce MapReduce是Google的一项重要技术,它首先是一个编程模型,用以进行大数据量的计算.对于大数据量的计算,通常采用的处理手法就是并行计算.但对许多开发者来说,自己完完全全实现一个并行计算程序难度太大,而MapReduce就是一种简化并行计算的编程模型,它使得那些没有多有多少并行计算经验的开发人员也可以开发并行应用程序.这也就是MapReduce的价值所在,通过简化编程模型,降低了开发并行应用的入门门槛. 1.1 MapReduce是什么 Hadoop…