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!…

上一课讲了怎样在一台机器上建立Hadoop环境.我们仅仅配置了一个NHName Node, 这个Name Node里面包括了我们全部Hadoop的东西.包括Name Node, Secondary Name Node, Job Tracker, Task Tracker,这一课解说怎样把上述配置放到不同机器上.从而构建一个分布式的hadoop配置. 1. hadoop分布式安装概览 a) 2-10个nodes:Name Node, Job Tracker, Secondary Name Node…

实验目的: 本实验通过在PC电脑上同时运行3个虚拟机,一个为master节点,两个slave节点.    搭建环境: 主机:mac os 10.10   OS:CenOS 6.5 虚拟机:VMware fusion     一.虚拟机配置安装      本实验采用三台虚拟机作为分布式模拟,因此建立了三台虚拟机.每台虚拟机分别分配1g内存,15G硬盘空间.分别命名为Node1(master192.168.0.1), Node2(slave192.168.0.2),Node3(slave192.16…

本自学笔记来自于Yutube上的视频Hadoop系列.网址: https://www.youtube.com/watch?v=-TaAVaAwZTs(当中一个) 以后不再赘述 自学笔记,难免有各类错误纰漏.请看者谨慎. Hadoop的使用还有大数据时代什么的就不说了.Hadoop不是一个单独的工具,而是一整个生态系统.包括一系列工具.所以首先要先介绍一下Hadoop相关的工具和各类概念,是以后经常会接触到的. 1. Hadoop Core a) HDFS  Hadoop分布式文件系统,Hadoo…

P322 运行datanode和tasktracker的典型机器配置(2010年) 处理器:两个四核2-2.5GHz CPU 内存:16-46GN ECC RAM 磁盘存储器:4*1TB SATA 磁盘 网络:千兆以太网 Hadoop一般使用多核CPu和多磁盘提升硬件功能 P323 小集群VS大集群 对于几十个节点的小集群,在master上同时运行namenode和jobtracker通常没问题 但是随着集群节点增加,namenode的内存压力将逐步扩大,此时namenode和jobtracke…

Hadoop是适合大数据的分布式存储与计算平台 HDFS的架构:主从式结构 主节点只有一个NameNode,从节点可以有很多个DataNode. NameNode负责: (1)接收用户操作请求 (2)维护文件系统的目录结构 (3)管理文件与block之间关系,block与DataNode之间联系 DataNode负责: (1)存储文件 (2)文件被分成block存储在磁盘上 (3)为保证数据安全,文件会有多个副本 NameNode和DataNode是指不同的独立的物理机器. 类比:积木拼图,Na…

P92 压缩 P102 序列化 序列化:将结构化对象转为字节流便于在网上传输或写到磁盘进行永久性存储的过程 用于进程之间的通信或者数据的永久存储 反序列化:将字节流转为结构化对象的逆过程 Hadoop中的序列化:在Hadoop中,系统中多个节点上进程间的通信是通过远程过程传输RPC来实现的. RPC协议将消息序列化成二进制流后发送到远程节点,远程节点接着将二进制流反序列化成原始信息. Avro:一个独立于编程语言,并基于 IDL的序列化框架,非常适合用于Hadoop的大规模数据处理…

一.Hadoop的发展历史 说到Hadoop的起源,不得不说到一个传奇的IT公司—全球IT技术的引领者Google.Google(自称)为云计算概念的提出者,在自身多年的搜索引擎业务中构建了突破性的GFS(Google File System),从此文件系统进入分布式时代.除此之外,Google在GFS上如何快速分析和处理数据方面开创了MapReduce并行计算框架,让以往的高端服务器计算变为廉价的x86集群计算,也让许多互联网公司能够从IOE(IBM小型机.Oracle数据库以及EMC存储)中…

一.uber(u:ber)模式 MapReduce以Uber模式运行时,所有的map,reduce任务都在一个jvm中运行,对于小的mapreduce任务,uber模式的运行将更为高效. uber模式配置,在mapred-site.xml中进行配置,如下 mapreduce.job.ubertask.enable配置为true,默认为false. mapreduce.job.ubertask.maxmaps默认为9.mapreduce.job.ubertask.maxreduces默认为1. m…

去哪儿 Hadoop 集群 Federation 数据拷贝优化 背景 去哪儿 Hadoop 集群随着去哪儿网的发展一直在优化改进,基本保证了业务数据存储量和计算量爆发式增长下的存储服务质量.然而,随着集群规模的发展,单组 NameNode 组成的集群也到达了新的瓶颈:因为 NameNode 内存使用和元数据量正相关,在 180GB 堆内存配置下,元数据量红线约为 7 亿,而随着集群规模和业务的发展,即使经过小文件合并与数据压缩,仍然无法阻止元数据量逐渐接近红线.而且在性能方面,随着业务的发展,集…