Hadoop基础知识小总结  这是本人(学生党)在学习hadoop半个学期后根据教科书后习题做的一个小总结,如有发现错误还请各位海涵并指出,我会及时改过来的,谢谢! 目录 Hadoop基础知识小总结... 1 第一章... 2 1.简述hadoop平台的发展过程... 2 2.简述Hasoop名称和及技术来源.... 3 3.简述Hadoop的体系架构.... 3 4.简述MapReduce的体系架构.... 3 5.简述HDFS和MapReduce在Hadoop中的角色.... 4 第二章..…

一.背景介绍 在接触过大数据相关项目的时候常常都会听到Hadoop这个东西,简单来说,他是一个用分布式计算来处理大数据的开源软件,下面包含了许多的组件和子项目,这篇文章将会介绍Hadoop的原理以及一些组件的应用. 二.准备工作 1.确认储存规模 有很多的大数据项目其实数据量跟本没这么大,跟本不需要到使用Hadoop这类的大数据软件,所以,第一步应该是先确认数据量有多大,真的MySQL跑的太久再去使用Hadoop就好. 2.确认数据类型 除了结构化数据以外,现在有些大数据项目需要处理的是一些非结…

Ubuntu13.04 Eclipse下编译安装Hadoop插件及使用小例 一.在Eclipse下编译安装Hadoop插件 Hadoop的Eclipse插件现在已经没有二进制版直接提供,只能自己编译.不过要注意,一定要下载Hadoop的src包,不然是不带源代码的.环境如下: Linux的发行版是Ubuntu13.04,Hadoop版本是1.1.2.hadoop安装在/opt/hadoop,所以源代码的目录是hadoop根路径下的src/contrib/eclipse-plugin.Eclips…

上篇Hadoop之HDFS原理及文件上传下载源码分析(上)楼主主要介绍了hdfs原理及FileSystem的初始化源码解析, Client如何与NameNode建立RPC通信.本篇将继续介绍hdfs文件上传.下载源解析. 文件上传 先上文件上传的方法调用过程时序图: 其主要执行过程: FileSystem初始化,Client拿到NameNodeRpcServer代理对象,建立与NameNode的RPC通信(楼主上篇已经介绍过了) 调用FileSystem的create()方法,由于实现类为Dis…

23.自动装配-Aware注入Spring底层组件&原理 Aware 接口,提供了类似回调函数的功能 自定义组件想要使用Spring 容器底层的一些组件(Application Context,Bean Factory);自定义组件需要实现xxxAware接口:在创建对象的时候,会调用接口规定的方法注入相关组件 package org.springframework.beans.factory; public interface Aware { } 23.1 ApplicationContext…

Hadoop原理 分为HDFS与Yarn两个部分.HDFS有Namenode和Datanode两个部分.每个节点占用一个电脑.Datanode定时向Namenode发送心跳包,心跳包中包含Datanode的校验等信息,用来监控Datanode.HDFS将数据分为块,默认为64M每个块信息按照配置的参数分别备份在不同的Datanode,而数据块在哪个节点上,这些信息都存储到Namenode上面.Yarn是MapReduce2,可以集成更多的组件,如spark.mpi等.MapReduce包括Job…

目前,Hadoop还只是数据仓库产品的一个补充,和数据仓库一起构建混搭架构为上层应用联合提供服务. Hadoop集群具体来说包含两个集群:HDFS集群和YARN集群,两者逻辑上分离,但物理上常在一起. (1)HDFS集群:负责海量数据的存储,集群中的角色主要有 NameNode / DataNode/SecondaryNameNode. (2)YARN集群:负责海量数据运算时的资源调度,集群中的角色主要有 ResourceManager /NodeManager (3)MapReduce:它其实…

远程调试对应用程序开发十分有用.例如,为不能托管开发平台的低端机器开发程序,或在专用的机器上(比如服务不能中断的 Web 服务器)调试程序.其他情况包括:运行在内存小或 CUP 性能低的设备上的 Java 应用程序(比如移动设备),或者开发人员想要将应用程序和开发环境分开,等等. 为了进行远程调试,必须使用 Java Virtual Machine (JVM) V5.0 或更新版本. JPDA 简介 Sun Microsystem 的 Java Platform Debugger Archite…

最近在学习传智播客吴超老师的Hadoop视频,里面他在讲解RPC通信原理的过程中给了一个RPC的小例子,但是自己编写的过程中遇到一个小错误,整理如下: log4j:WARN No appenders could be found for logger (org.apache.hadoop.metrics2.lib.MutableMetricsFactory).log4j:WARN Please initialize the log4j system properly.log4j:WARN See…

很喜欢曾经看到的一句话:以输出倒逼输入.以输出的形式强制自己学习,确实是高效的学习方式,真的很棒.以下仅为个人学习理解,如有错误,欢迎指出,共同学习. 1. 什么是Lightning Component框架? Lightning Component框架是一个UI框架,用于为移动和台式设备开发Web应用程序.这是一个单页面Web应用框架,用于为Lightning Platform应用程序构建具有动态,响应式用户界面的单页应用程序.它在客户端使用JavaScript,在服务器端使用Apex. Lig…

数据流 MapReduce作业(job)是客户端执行的单位:它包括输入数据.MapReduce程序和配置信息.Hadoop把输入数据划分成等长的小数据发送到MapReduce,称之为输入分片.Hadoop为每个分片创建一个map任务,由它来运行用户自定义的map函数来分析每个分片中的记录. 这里分片的大小,如果分片太小,那么管理分片的总时间和map任务创建的总时间将决定作业的执行的总时间.对于大数据作业来说,一个理想的分片大小往往是一个HDFS块的大小,默认是64MB(可以通过配置文件指定) m…

看了两天的各种博客,终于把MapReduce的原理理解了个大概.花了1个小时画了个流程图.大家看看,有不对的地方欢迎指正. 关键步骤: Map, Reduce就不多说了.记录一下我看了很久的部分: 1. Shuffle :指的是从Map输出到Reduce输入之间的操作.期间有三次排序操作,Partition与Combine如果选择了也在Shuffle过程中. 2. Partitioner :是在使用多个Reduce端的时候决定数据发往哪个Reduce端的,默认是对Key哈希,保证同一个Key值的…

Hadoop适用于少量的大文件场景,而不是大量的小文件场景(这里的小文件通常指文件大小显著小于HDFS Block Size的文件),其主要原因是因为FileInputFormat在为这些小文件生成切片的时候,会为每一个小文件生成一个切片,如果小文件数目众多,会导致大量的Map Task,每个Map Task仅仅处理很少量的数据(即一个小文件的全部数据),这种情况会带来很大的运行开销且耗时较长.   CombineFileInputFormat设计目的就是用来应对小文件的场景,FileInput…

HDFS原理 首先说明下,hadoop的各种搭建方式不再介绍,相信各位玩hadoop的同学随便都能搭出来. 楼主的环境: 操作系统:Ubuntu 15.10 hadoop版本:2.7.3 HA:否(随便搭了个伪分布式) 文件上传 下图描述了Client向HDFS上传一个200M大小的日志文件的大致过程: 首先,Client发起文件上传请求,即通过RPC与NameNode建立通讯. NameNode与各DataNode使用心跳机制来获取DataNode信息.NameNode收到Client请求后,…

1 hello world 引入vue.min.js 代码: ----2.0+版本 <div id="test"> {{str}} </div> <script> var app = new Vue({ el: '#test', data: { str: 'hello world vuejs' } }); </script> 2 v-bind 指令(v-) v-bind:title='str' 绑定到title,title显示的时候就会触…

一 . 前言 Django 提供了admin 组件 为项目提供基本的管理后台功能(对数据表的增删改查). 本篇文章通过 admin源码 简单分析admin 内部原理 ,扩展使用方式,为以后进行定制和自己开发组件做铺垫. 二. 简单使用 1.在app 目录下的admin.py 中通过注册表 from django.contrib import admin from blog01.models import * admin.site.register([UserInfo,User,Blog]) #…

在学习Hadoop,慢慢的从使用到原理,逐层的深入吧 第一部分:MapReduce工作原理   MapReduce 角色 •Client :作业提交发起者. •JobTracker: 初始化作业,分配作业,与TaskTracker通信,协调整个作业. •TaskTracker:保持JobTracker通信,在分配的数据片段上执行MapReduce任务. 提交作业 •在作业提交之前,需要对作业进行配置 •程序代码,主要是自己书写的MapReduce程序. •输入输出路径 •其他配置,如输出压缩等.…

一.序 上一篇介绍了如何从零开发微信小程序,博客园审核变智障了,每次代码都不算篇幅,好好滴一篇原创,不到3分钟从首页移出来了.这篇介绍一下组件封装和我的踩坑历程. 二.封装微信小程序可复用组件 首先模块化的思想是通用的,在这不做过多解释了.直接上代码,然后解释代码: // wxml <view class="c-menu"> <view wx:for="{{menuList}}" wx:key="{{item}}" class=…

1. Map输入合并小文件对应参数:set mapred.max.split.size=256000000;  #每个Map最大输入大小set mapred.min.split.size.per.node=100000000; #一个节点上split的至少的大小 set mapred.min.split.size.per.rack=100000000; #一个交换机下split的至少的大小set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.Com…

1.  如何用通俗的方法解释MapReduce MapReduce是Google开源的三大技术之一,是对海量数据进行“分而治之”计算框架.为了简单的理解并讲述给客户理解.我们举下面的例子来说明. 首先,面对一堆杂乱的东西,有若干个汉堡.若干个冰淇淋.若干个可乐.如果级别都是上万数量的情况下,有没有方法把他们较快的分析出来? 第一步,调度员简单的将这一堆东西分解成若干堆. 第二步,调度员为每堆物品分配一个分拣员,注意只分拣不计数,分拣员对应MAPReduce中的Map角色.分拣员干的事情,就是将物…

使用 使用使用 使用 HDFS 保存大量小文件的缺点:1.Hadoop NameNode 在内存中保存所有文件的“元信息”数据.据统计,每一个文件需要消耗 NameNode600 字节内存.如果需要保存大量的小文件会对NameNode 造成极大的压力.2.如果采用 Hadoop MapReduce 进行小文件的处理,那么 Mapper 的个数就会跟小文件的个数成线性相关(备注:FileInputFormat 默认只对大于 HDFS Block Size的文件进行划分).如果小文件特别多,MapR…

MapReduce原理 MapRedcue采用‘分而治之’的思想,对大规模数据集的操作,分发给一个主节点下的各个分节点共同完成,然后通过整合各个节点的中间结果,得到最终结果.Mapreduce就是任务的分解,与结果的汇总 MapReduce任务机器有两个一个是jobTracker,另一个是TaskTracher,JobTracker用于调度的工作,TaskTracher用于执行工作,一个hadoop集群只有一个JobTracker. 在分布式计算中,MapReduce框架负责处理了并行编程中分布…

hadoop 是当前很火的一个  大数据运行框架和平台, 对于这个神奇的大家伙我甚是搞不清楚,前段时间闲来无视便把 HADOOP 运行起来, 看着它的操作记录存储部分(操作日志), IMAGE 记录着平台所有的文件操作记录,比如  创建文件,删除文件,改名 等等, 以下是我的一些小观察. 格式化----初始化 这是 fsimage  最初的样子,因为只是将磁盘格式化,并没有任何操作.一个序号为0 的IMAGE ,  md5校验文件,   版本号文件. 格式化后开启集群 无任何操作---1小时后…

在前面的博文<Hadoop中WritableComparable 和 comparator>中,对于WritableComparator说的不够细致,下面说说具体的实现原理! 1.WritableComparator主要提供了两个功能: 提供了对原始compara()方法的一个默认实现,默认实现是先反序列化成对象,在对对象进行比较 public int compare(byte[] b1, int s1, int l1, byte[] b2, int s2, int l2) { try { b…

引言 面试中面试官喜欢问组件的实现原理,尤其是常用技术,我们平时使用了SpringCloud还需要了解它的实现原理,这样不仅起到举一反三的作用,还能帮助轻松应对各种问题及有针对的进行扩展.以下是 课程讲到的部分原理附图,现在免费开放给大家,让大家轻松应对原理面试题. 服务注册发现组件Eureka工作原理 服务网关组件Zuul工作原理 跨域时序图 Eureka与Ribbon整合工作原理 解决分布式一致性 级联故障流程 断路器组件Hystrix工作原理 分布式追踪Sleuth工作原理 SpringB…

开源免费插件,diy特有的页面机制,搭配30+自定义组件,让你的站点每一个页面都可以完全自定义,可无缝对接任意小程序,如有疑问加入qq壹度小程序交流群:302866773:或wx:liu2417301781. 配置 1.在app.json中配置插件参数 "plugins": { "myPlugin": { "version": "1.0.1", "provider": "wx0c1e00758a9…

上一例是直接用SequenceFile的createWriter来实现,本例采用mapreduce的方式. 1.把小文件整体读入需要自定义InputFormat格式,自定义InputFormat格式需要先定义RecordReader读取方式,为了整体读入,RecordReader使用一次性读入所有字节. 1.1 继承RecordReader泛型,重写这个类. import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop…

声明:    1)本文由我原创撰写,转载时请注明出处,侵权必究. 2)本小实验工作环境为Ubuntu操作系统,hadoop1-2-1,jdk1.8.0. 3)统计词频工作在单节点的伪分布上,至于真正实际集群的配置操作还没有达到,希望能够由本文抛砖引玉. (一)Hadoop的配置修正 网上有很多Hadoop的配置教程,可自行寻找,这一部分主要是根据自身实际情况,结合自身特点,设置Hadoop.因为有时候根据别人的教程,设置总是不成功,因为别人的教程依赖于别人的软件或操作环境特点. 本部分也不可能提…

Vue.js之组件嵌套的小demo项目 第一步:初始化一个wabpack项目,这里不在复述.第二步:在components文件夹下新建Header.vue Footer.vue和Users.vue三个组件文件 Header.vue文件: <!--1模板:html结构 --> <template> <header> <h1>{{title}}</h1> </header> </template> <!--2行为:处理逻…

1.spark是什么? 快速,通用,可扩展的分布式计算引擎 2.弹性分布式数据集RDD RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合.RDD具有数据流模型的特点:自动容错.位置感知性调度和可伸缩性.RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中,后续的查询能够重用工作集,这极大地提升了查询速度. RDD的属性 1)一组分片(Partition),即数据集的基本组…