MapReduce是什么 MapReduce是一种分布式计算编程框架,是Hadoop主要组成部分之一,可以让用户专注于编写核心逻辑代码,最后以高可靠.高容错的方式在大型集群上并行处理大量数据. MapReduce的存储 MapReduce的数据是存储在HDFS上的,HDFS也是Hadoop的主要组成部分之一.下边是MapReduce在HDFS上的存储的图解 HDFS主要有Namenode和Datanode两部分组成,整个集群有一个Namenode和多个DataNode,通常每一个节点一个Data…

我不喜欢照搬书上的东西,我觉得那样写个blog没多大意义,不如直接把那本书那一页告诉大家,来得省事.我喜欢将我自己的理解.所以我会说说我对于Hadoop对大量数据进行处理的理解.如果有理解不对欢迎批评指责,不胜感激. Hadoop为何有如此能耐? Hadoop之所以能处理大量数据,是因为他提供了一个让大量机器同时处理问题的一个框架,而且高扩展性,可以随时添加机器进来.我曾经和学长讨论过Hadoop和高性能计算机,当时我说这个就像,小白对阵大侠,大侠是高性能计算,小白是普通机器.大侠只有一个,小白…

自从2015年花了2个多月时间把Hadoop1.x的学习教程学习了一遍,对Hadoop这个神奇的小象有了一个初步的了解,还对每次学习的内容进行了总结,也形成了我的一个博文系列<Hadoop学习笔记系列>.其实,早在2014年Hadoop2.x版本就已经开始流行了起来,并且已经成为了现在的主流.当然,还有一些非离线计算的框架如实时计算框架Storm,近实时计算框架Spark等等.相信了解Hadoop2.x的童鞋都应该知道2.x相较于1.x版本的更新应该不是一丁半点,最显著的体现在两点: (1)H…

一.Sqoop基础:连接关系型数据库与Hadoop的桥梁 1.1 Sqoop的基本概念 Hadoop正成为企业用于大数据分析的最热门选择,但想将你的数据移植过去并不容易.Apache Sqoop正在加紧帮助客户将重要数据从数据库移到Hadoop.随着Hadoop和关系型数据库之间的数据移动渐渐变成一个标准的流程,云管理员们能够利用Sqoop的并行批量数据加载能力来简化这一流程,降低编写自定义数据加载脚本的需求. Apache Sqoop(SQL-to-Hadoop) 项目旨在协助 RDBMS 与…

回到目录 Redis学习笔记已经告一段落,Redis仓储也已经实现了,对于key/value结构的redis我更愿意使用它来实现数据集的缓存机制,而对于结构灵活,查询效率高的时候使用redis就有点不太合适了,对于以文档结构(document)实现存储的MongoDB来实现数据集的查询更合适一些,并且MongoDB有自己的负载均衡机制及MapReduce机制,不公可能分但查询的压力,而且还可以进行分布式计算,这个功能应该是最要命的! MongoDB支持的数据结构非常松散,是类似Json的BJso…

Spark学习笔记 Spark简介 spark 可以很容易和yarn结合,直接调用HDFS.Hbase上面的数据,和hadoop结合.配置很容易. spark发展迅猛,框架比hadoop更加灵活实用.减少了延时处理,提高性能效率实用灵活性.也可以与hadoop切实相互结合. spark核心部分分为RDD.Spark SQL.Spark Streaming.MLlib.GraphX.Spark R等核心组件解决了很多的大数据问题,其完美的框架日受欢迎.其相应的生态环境包括zepplin等可视化方面…

随着毕业设计的进行,大学四年正式进入尾声.任你玩四年的大学的最后一次作业最后在激烈的选题中尘埃落定.无论选择了怎样的选题,无论最后的结果是怎样的,对于大学里面的这最后一份作业,也希望自己能够尽心尽力,好好做.正是因为选题和hadoop有关,现在正式开始学习hadoop.将笔记整理于此,希望与志同道合的朋友共同交流. 作者:itRed 邮箱:it_red@sina.com 个人博客链接:http://www.cnblogs.com/itred 好了,废话不多说.进入正题!开始hadoop的学习.…

前言 这是一篇学习笔记. 学习的材料来自Jay Kreps的一篇讲Log的博文. 原文很长,但是我坚持看完了,收获颇多,也深深为Jay哥的技术能力.架构能力和对于分布式系统的理解之深刻所折服.同时也因为某些理解和Jay哥观点吻合而略沾沾自喜. Jay Kreps是前Linkedin的Principal Staff Engineer,现任Confluent公司的联合创始人和CEO,Kafka和Samza的主要作者. 所谓笔记,就是看了文章,提笔就记,因为Jay哥本身本章组织的太好,而其本身的科学素…

Hadoop学习笔记(7) ——高级编程 从前面的学习中,我们了解到了MapReduce整个过程需要经过以下几个步骤: 1.输入(input):将输入数据分成一个个split,并将split进一步拆成<key, value>. 2.映射(map):根据输入的<key, value>进生处理, 3.合并(combiner):合并中间相两同的key值. 4.分区(Partition):将<key, value>分成N分,分别送到下一环节. 5.化简(Reduce):将中间结…

Hadoop学习笔记(6) ——重新认识Hadoop 之前,我们把hadoop从下载包部署到编写了helloworld,看到了结果.现是得开始稍微更深入地了解hadoop了. Hadoop包含了两大功能DFS和MapReduce, DFS可以理解为一个分布式文件系统,存储而已,所以这里暂时就不深入研究了,等后面读了其源码后,再来深入分析. 所以这里主要来研究一下MapReduce. 这样,我们先来看一下MapReduce的思想来源: alert("I'd like some Spaghetti!…