3.1分布式文件 HDFS默认一个块的大小是64MB,与普通文件不同的是如果一个文件小于数据块的大小,它并不占用整个数据块的存储空间. 主节点又叫名称节点:另一个叫从节点又叫数据节点.名称节点负责文件和目录的创建.删除和重命名,同时管理数据节点和文件块的映射关系.数据节点负责数据存储和读取. 3.2HDFS的相关概念 MapReduce中的map一次只处理一个块中的数据.HDFS抽象块的概念可以带来一下好处: 支持大规模文件存储 简化系统 适合数据备份 名称节点在启动过程中处于安全模式,只对外提…

2.1概述 Hadoop是Apache旗下的开源分布式计算平台,是基于Java开发的,具有很好的跨平台特性,其中核心文件是MapReduce和HDFS,而HDFS是根据谷歌文件系统GFS开源实现,是面向普通硬件环境的分布式文件系统,具有很好的容错性和很高的读写速度.MapReduce是根据谷歌的MapReduce开源实现的,允许用户在不了解分布式系统底层实现原理的情况下进行并行程序开发. 分布式存储.分布式处理 高可靠性.高效性.高扩展性.高容错性.成本低.运行在Linux上.支持多种编程语言开…

@ 目录 底层原理 Master架构 RegionServer架构 Region/Store/StoreFile/Hfile之间的关系 写流程 写缓存刷写 读流程 文件合并 分区 JAVA API编程 准备 示例 底层原理 Master架构 Meta 表格介绍:全称 hbase:meta,只是在 list 命令中被过滤掉了,本质上和 HBase 的其他表格一样,不要去改这个表. RowKey:([table],[region start key],[region id]) 即 表名,region…

@ 目录 概述 定义 特点 数据模型 概述 逻辑结构 物理存储结构 数据模型 应用场景 基础架构 安装 前置条件 部署 启动服务 高可用 Shell操作 基础操作 命令空间 DDL DML 概述 定义 HBase 官网地址 https://hbase.apache.org/ HBase 官网文档 https://hbase.apache.org/book.html HBase GitHub源码地址 https://github.com/apache/hbase Apache HBase是以HDF…

第三章 数据存取 当前的很多大数据处理工作,一次计算产生几十个GB.或者几十个TB的数据已是正常现象,驱动数百.数千.甚至上万个计算机节点并行运行也已经不足为奇.但是在数据处理的后面,对于这种在网络间传输.数量巨大.且发生频率日益增加的数据处理,需要大数据系统具备极高的稳定性和可靠性才能保证完成计算任务.这是一项极其复杂的工作,需要兼顾好数据处理的每一个环节,而在这些环节中,最底层的一环:数据存取,又基本决定了大数据处理的整体效率. 在这一章里,我们将从数据的一些本质特征谈起,从多个角度去阐述数…

<深入理解计算机系统(第二版)>CSAPP 第三章 家庭作业 这一章介绍了AT&T的汇编指令 比较重要 本人完成了<深入理解计算机系统(第二版)>(以下简称CSAPP)第三章的家庭作业,并与网上的一些答案进行了对比修正. 感谢博主summerhust的整理,以下贴出AT&T常用汇编指令 AT&T常用汇编指令 数据传送指令 指令 效果 描述 movl S,D D <-- S 传双字 movw S,D D <-- S 传字 movb S,D D &l…

1.开机启动Hadoop,输入命令:  检查相关进程的启动情况: 2.对Hadoop集群做一个测试:   可以看到新建的test1.txt和test2.txt已经成功地拷贝到节点上(伪分布式只有一个节点,如果是完全分布式,则会显示3个节点都拷贝成功).这证明HDFS工作正常,其中,hadoop dfs –put [本地地址] [hadoop目录] 代表将本地的地址目录存放到hadoop目录下:hadoop dfs –ls [文件目录] 则表示查看指定目录下的内容.更多Hadoop的常用指令请参考…

@ 目录 整合Phoenix 定义 为何要使用 安装 SHELL操作 表的映射 简易JDBC示例 二级索引 二级索引配置文件 全局索引 包含索引 本地索引(local index) HBase与 Hive 的集成 使用场景 集成方法 示例 整合已有HBase表示例 整合Phoenix 定义 Phoenix 官网地址 https://phoenix.apache.org/ Phoenix作为一款OLTP和Apache Hadoop的操作分析,是面向HBase的开源 SQL 皮肤,其通过 JDBC…

上一章我们编写了简单的 MapReduce 程序,掌握这些就能编写大多数数据处理的代码.但是 MapReduce 框架提供给用户的能力并不止如此,本章我们仍然以上一章 word count 为例,继续完善我们的数据处理代码.本章主要关注的重点包括三个部分: 1. 完整的 map / reduce 任务,完整的 map 任务除了 map 方法里的逻辑外,还包括任务运行前的准备工作以及任务结束后的清理工作,reduce 任务也一样 2. Counter 的作用,有时候为了统计程序运行中任务的状态,比…

一.同一数据库两表数据关联更新 实现效果:把stu1的数据按id同步到stu2,stu2有相同id则更新数据 步骤: 1.在mysql中创建两张表: mysql>create database kettle; mysql>use kettle; mysql>create table stu1 (id int ,name varchar(20),age int); mysql>create table stu2 (id int ,name varchar(20)); 2.往两张表中插…