一.大数据简述 在互联技术飞速发展过程中,越来越多的人融入互联网.也就意味着各个平台的用户所产生的数据也越来越多,可以说是爆炸式的增长,以前传统的数据处理的技术已经无法胜任了.比如淘宝,每天的活跃用户量是很大的一个数目.马云之前说过某个省份的女性bar的size最小问题,不管是玩笑还什么,细想而知,基于淘宝用户的购物记录确实可以分析出来. 对企业的用户数据进行分析,可以知道公司产品的运营情况,比方说一个APP的用户每天登陆了几乎都没有什么实质性的操作,那就说明这个玩意儿已经快凉了,程序员赶快可以…

管理网络中跨多台计算机存储的文件系统称为分布式文件系统,Hadoop自带HDFS(Hadoop Distributed Filesystem)分布式文件系统. 一.HDFS设计 HDFS以流式数据访问模式来存储超大文件,运行于商用硬件集群上. 超大文件:几百MB.GB.TB,目前已有PB级. 流式数据访问:一次写入.多次读取:数据集通常由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种分析. 商用硬件:节点故障的几率较高,被设计成能够持续运行且不让用户觉察到明显中断. 低时间延迟的数…

1.概述 这篇博客接着<Hadoop2源码分析-RPC机制初识>来讲述,前面我们对MapReduce.序列化.RPC进行了分析和探索,对Hadoop V2的这些模块都有了大致的了解,通过对这些模块的研究,我们明白了MapReduce的运行流程以及内部的实现机制,Hadoop的序列化以及它的通信机制(RPC).今天我们来研究另一个核心的模块,那就是Hadoop的分布式文件存储系统——HDFS,下面是今天分享的内容目录: HDFS简述 NameNode DataNode 接下来,我们开始今天的分享…

HDFS 架构简述 Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一个分布式的文件系统,运行在廉价的硬件上.它与现有的分布式文件系统有很多相似之处.然而与其他的分布式文件系统的差异也是显着的.HDFS是高容错的,被设计成在低成本硬件上部署.HDFS为应用数据提供高吞吐量的访问,适用于具有大规模数据集的应用程序.HDFS放松了一些POSIX的要求,以便提供流式方式来访问文件系统数据. 内容说明: 1.HDFS 基本概念 1.1 Block 1.2 NameNode.DataNode 1.3 Second…

一.NameNode维护着2张表: 1.文件系统的目录结构,以及元数据信息 2.文件与数据块列表的对应关系 存放在fsimage中,在运行的时候加载到内存中的. 操作日志写到edits中   二.DataNode 使用block形式存储.在hadoop2中,默认的大小是128MB. 使用副本形式保存数据的安全,默认的数量是3个.   使用shell访问hdfs bin/hdfs dfs –xxx   三.RPC(remote procedure call) 远程过程调用要有一个服务端(对外暴露方…

Spark简述 Spark发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台.它立足 于内存计算.从多迭代批量处理出发,兼收并蓄数据仓库.流处理和图计算等多种计算范式. 特点: 1.轻 Spark 0.6核心代码有2万行,Hadoop1.0为9万行,2.0为22万行. 2.快 Spark对小数据集能达到亚秒级的廷迟,这对于Hadoop MapReduce是无法想象的(因为"心跳"间隔机制,仅任务启动就有数秒的延迟) 3.灵 在实现层,它完美演绎了Scala trait动态混入策略(…

Hive 表类型简述   表类型一.管理表或内部表Table Type:  MANAGED_TABLE example: create table  Inner(id int,name string,description string) //用来指定原文件的列分隔符row  format delimited fields terminated by '\t'; 表类型二.外部表(原始数据表多建于外部表) example: create external table extertab(nobo…

Hadoop基础-HDFS的读取与写入过程剖析 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. 本篇博客会简要介绍hadoop的写入过程,并不会设计到源码,我会用图和文字来描述hdfs的写入过程. 一.hdfs写数据流程 如上图所示,想要把一个4.2G的文件写入到hdfs集群中,它是怎么实现的呢?其步骤简要如下: 1>.客户端向NameNode请求在"/user/yinzhengjie/movies/"目录下上传一个名称叫“苍老师.rmvb”的视频: 2>…

本文主要简述spark checkpoint机制,快速把握checkpoint机制的来龙去脉,至于源码可以参考我的下一篇文章. 1.Spark core的checkpoint 1)为什么checkpoint? 分布式计算中难免因为网络,存储等原因出现计算失败的情况,RDD中的lineage信息常用来在task失败后重计算使用,为了防止计算失败后从头开始计算造成的大量开销,RDD会checkpoint计算过程的信息,这样作业失败后从checkpoing点重新计算即可,提高效率. 2)什么时候写ch…

    1.环境简述2.QJM HA简述2.1为什么要做HDFS HA?2.2 HDFS HA的方式2.2 HSFS HA的结构2.3 机器要求3.部署HDFS HA3.1 详细配置3.2 部署HDFS HA4. HDFS HA的管理5.自动切换5.1 使用zookeeper实现HA原理5. 部署hdfs自动切换5.1 关闭集群5.2 添加HA配置5.3 在zookeeper中初始化HA状态5.4 开启集群5.5 使用zookeeper时的安全机制6.FAQ7.做了HA后HDFS的升级.回滚7.…