一.前言 1.从今天开始进行流式大数据计算的实践之路,需要完成一个车辆实时热力图 2.技术选型:HBase作为数据仓库,Storm作为流式计算框架,ECharts作为热力图的展示 3.计划使用两台虚拟机来打一个小型的分布式系统,使用Ubuntu系统 二.HBase简介 1.HBase是基于HDFS(Hadoop分布式文件系统)的NoSQL数据库,采用k-v的存储方式,所以查询速度相对比较快. 2.下面画图比较HBase与传统的RDS(关系型数据库)数据库的区别 (1)RDS,经常用的比如MySQ…

一.前言 1.这一文开始进入Storm流式计算框架的学习 二.Storm简介 1.Storm与Hadoop的区别就是,Hadoop是一个离线执行的作业,执行完毕就结束了,而Storm是可以源源不断的接受数据源,不停的对数据进行处理,而数据就行水流一样不停的流进来,经过处理,再将结果存入数据库或者做其他用途 2.基础概念 (1)Tuple(元组):数据流传递的基本单元,相当于数据的流动通过Tuple作为对象来传递 (2)Spout(龙卷):相当于数据源,通过重写nextTuple()方法,源源不断…

一.前言 1.上文中我们搭建好了一套HBase集群环境,这一文我们学习一下HBase的基本操作和客户端API的使用 二.shell操作 先通过命令进入HBase的命令行操作 /work/soft/hbase-/bin/hbase shell 1.建表 create 'test', 'cf' (1)以上命令是建立一个test表,里面有一个列族cf (2)与RDS不同,HBase的列不是必须的,当向列族中插入一个单元格数据时,才有了列 2.查看所有表 list 3.查看表属性 describe 't…

一.前言 1.前面我们搭建好了高可用的Hadoop集群,本文正式开始搭建HBase 2.HBase简介 (1)Master节点负责管理数据,类似Hadoop里面的namenode,但是他只负责建表改表等操作,如果挂掉了也不会影响使用 (2)RegionServer节点负责存储数据,类似Hadoop里面的datanode,通过Zookeeper进行通信 (3)可以看出HBase实际上是基于HDFS的分布式数据库,但是单机模式下也可以直接用普通文件系统存储数据 二.HBase环境搭建 1.下载tar…

一.前言 1.这一文学习使用Hive 二.Hive介绍与安装 Hive介绍:Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以通过HQL语句(类似SQL)来操作HDFS上面的数据,其原理就是将用户写的HQL语句转换成MapReduce任务去执行,这样不用开发者去写繁琐的MapReduce程序,直接编写简单的HQL语句,降低了很多学习成本.由于Hive实际上是执行MapReduce,所以Hive的查询速度较慢,不适合用于实时的计算任务 1.下载Hive的tar包,并解压 -bin.tar.gz 2…

一.前言 1.上文中我们已经搭建好了Hadoop和Zookeeper的集群,这一文来将Hadoop集群变得高可用 2.由于Hadoop集群是主从节点的模式,如果集群中的namenode主节点挂掉,那么集群就会瘫痪,所以我们要改造成HA模式(High Avaliable,高可用性)的集群,说白了就是设置一个备用的namenode节点,当线上使用的namenode挂掉后,会切换备用节点,让集群可以继续运行 二.HA模式配置 HA模式原理:比如设置两个namenode节点,一个active,一个sta…

一.前言 1.上一文搭建好了Hadoop单机模式,这一文继续搭建Hadoop集群 二.搭建Hadoop集群 1.根据上文的流程得到两台单机模式的机器,并保证两台单机模式正常启动,记得第二台机器core-site.xml内的fs.defaultFS参数值要改成本机的来启动,启动完毕后再改回来 2.清空数据,首先把运行单机模式后生成的数据全部清理掉 rm -rf /work/hadoop/nn/current rm -rf /work/hadoop/dn/current hdfs namenode…

转自:https://www.cnblogs.com/reed/p/7730338.html 今天做题,其中一道是 请简要描述一下Hadoop, Spark, MPI三种计算框架的特点以及分别适用于什么样的场景. 一直想对这些大数据计算框架总结一下,只可惜太懒,一直拖着.今天就借这个机会好好学习一下. 一张表 名称 发起者 语言 简介 特点 适用场景 Hadoop Yahoo工程师,Apache基金会 Java MapReduce分布式计算框架+HDFS分布式文件系统(GFS)+HBase数据存…

基于FacebookPresto+Cassandra的敏捷式大数据 文件夹 1 1.1 1.1.1 1.1.2 1.2 1.2.1 1.2.2 2 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 3 3.1 3.1.1 3.1.2 3.1.3 3.2 3.2.1 3.2.2 3.2.3 3.2.4 3.2.5 3.2.6 3.2.7 4 4.1 4.2 4.3 5 6 7 1概  1概述    概述 "Ad-hoc analysis over Cassandradata with Faceboo…

众所周知,Apache Flink(以下简称 Flink)最早诞生于欧洲,2014 年由其创始团队捐赠给 Apache 基金会.如同其他诞生之初的项目,它新鲜,它开源,它适应了快速转的世界中更重视的速度与灵活性. 大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战,Flink 的诞生为企业用户获得更为快速.准确的计算能力提供了前所未有的空间与潜力.作为公认的新一代大数据计算引擎,Flink 究竟以何魅力成为阿里.腾讯.滴滴.美团.字节跳动.Netflix.Lyft 等国内外知名公司建设流计算平台的首选…