大数据 概述 大数据是新处理模式才能具备更多的决策力,洞察力,流程优化能力,来适应海量高增长率,多样化的数据资产. 大数据面临的问题 怎么存储海量数据(kb,mb,gb,tb,pb,eb,zb) 怎么对数据进行降噪处理(对数据进行清洗,使得数据变废为宝,提取有用的数据,减少不必要的数据资源空间的释放) 处理方案 hadoop 是一种分布式文件存储系统来解决存储的问题,其中hdfs用来解决数据存储问题,mapReduce来解决如何进行建造处理 hadoop是什么? 由来? 根据google发布的3…

一.环境搭建 1.  下载安装配置 <OD大数据实战>Hadoop伪分布式环境搭建 2. Hadoop配置信息 1)${HADOOP_HOME}/libexec:存储hadoop的默认环境变量信息 (1)hadoop-config.sh (2)hdfs-config.sh (3)mapred-config.sh (4)yarn-config.sh (5)httpfs-config.sh & kms-config.sh 2)${HADOOP_HOME}/etc/hadoop:搭建环境时配…

分布式文件系统HDFS的工作原理 Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一种被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统.HDFS是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上.它能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用.要理解HDFS的内部工作原理,首先要理解什么是分布式文件系统. 1.分布式文件系统 多台计算机联网协同工作(有时也称为一个集群)就像单台系统一样解决某种问题,这样的系统我们称之为分布式系统. 分布式文件系统是分布式系统的一个子集,它们解决的问题就是数据存储.换句…

这里是大数据小白系列,这是本系列的第四篇,来看一个真实世界Hadoop集群的规模,以及我们为什么需要Hadoop Federation. 首先,我们先要来个直观的印象,这是你以为的Hadoop集群: 这是真实世界的Hadoop集群: 因为,NameNode(下称NN)中的元数据记录了各个数据块的存储位置. 所以,元数据的大小,与数据块的数量成正比. 当集群存储的数据规模到达一定程度时,NN将成为整套系统中的瓶颈所在.NN的存储能力是有限的,不管是磁盘存储还是内存存储. 为了解决这个问题,HDFS…

这里是大数据小白系列,这是本系列的第三篇,介绍HDFS中NameNode选举,JournalNode等概念. 上一期我们说到了为解决NameNode(下称NN)单点失败问题,HDFS中使用了双NN的机制,一个Active NN,一个Standby NN. 现实常常是,解决一个问题的同时,免不了又引入了另外的问题. 谁来担任Active,谁来担任Standby? 两个NN谁也说服不了谁,这个时候需要引入一个外部角色:一个Zookeeper(下称ZK)集群. ZK也是个很有趣的东西,大数据小白系列后…

这里是大数据小白系列,这是本系列的第二篇,介绍一下HDFS中SecondaryNameNode.单点失败(SPOF).以及高可用(HA)等概念. 上一篇我们说到了大数据.分布式存储,以及HDFS中的一些基本概念,为了能更好的理解后续介绍的内容,这里先补充介绍一下NameNode到底是怎么存储元数据的. 首先,在启动的时候,将磁盘中的元数据文件读取到内存,后续所有变化将被直接写入内存,同时被写入一个叫Edit Log的磁盘文件.(如果你熟悉关系型数据库,这个Edit Log有点像Oracle Re…

[注1:结尾有大福利!] [注2:想写一个大数据小白系列,介绍大数据生态系统中的主要成员,理解其原理,明白其用途,万一有用呢,对不对.] 大数据是什么?抛开那些高大上但笼统的说法,其实大数据说的是两件事:一.怎么存储大数据,二.怎么计算大数据. 我们先从存储开始说,如果清晨起床,你的女仆给你呈上一块牛排,牛排太大,一口吃不了,怎么办?拿刀切小. 同样的,如果一份数据太大,一台机器存不了,怎么办?切小了,存到几台机器上. 想要保存海量数据,无限地提高单台机器的存储能力显然是不现实,就好比我们不能把…

一.概述 1.HDFS中的角色 Block数据: HDFS中的文件在物理上是分块存储(block),块的大小可以通过配置参数( dfs.blocksize)来规定,默认大小在hadoop2.x版本中是128M,之前的版本中是64M 基本存储单位,一般大小为64M(配置大的块主要是因为:1)减少搜寻时间,一般硬盘传输速率比寻道时间要快,大的块可以减少寻道时间:2)减少管理块的数据开销,每个块都需要在NameNode上有对应的记录:3)对数据块进行读写,减少建立网络的连接成本) 一个大文件会被拆分成…

HDFS分布式文件系统 文件系统的基本概述 文件系统定义:文件系统是一种存储和组织计算机数据的方法,它使得对其访问和查找变得容易. 文件名:在文件系统中,文件名是用于定位存储位置. 元数据(Metadata):保存文件属性的数据,如文件名,文件长度,文件所属用户组,文件存储位置等. 数据块(Block):存储文件的最小单元.对存储介质划分了固定的区域,使用时按这些区域分配使用. HDFS的概述 HDFS(Hadoop Distributed File System)基于Google发布的GFS论…

随着硬件水平的不断提高,需要处理数据的大小也越来越大.大家都知道,现在大数据有多火爆,都认为21世纪是大数据的世纪.当然我也想打上时代的便车.所以今天来学习一下大数据存储和处理. 随着数据的不断变大,数据的处理就出现了瓶颈:存储容量,读写速率,计算效率等等. google不愧是走在世界前列的大公司,为了处理大数据,google提出了大数据技术,MapReduce,BigTable和GFS. 这个技术给大数据处理带来了巨大的变革. 1.降低了大数据处理的成本,用PC机就可以处理大数据,而不需要采用…