Hadoop的主核心有2部分: 1,HDFS 2, MapReduce 首先: HDFS HDFS(Hadoop Distributed File System,Hadoop分布式文件系统),它是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上.HDFS能提供高吞吐量的数据访问,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序. HDFS的设计特点是: 1.大数据文件,非常适合上T级别的大文件或者一堆大数据文件的存储,如果文件只有几个G甚至更小就没啥意思了. 2.文件分块存储,HDF…

编写可扩展.分布式的数据密集型程序和基础知识 理解Hadoop和MapReduce 编写和运行一个基本的MapReduce程序   1.什么是Hadoop   Hadoop是一个开源的框架,可编写和运行分布式应用处理大规模数据.   Hadoop与众不同之处在于以下几点: 方便——Hadoop运行在由一般商用机器构成的大型集群上,或者云计算服务之上: 健壮——Hadoop致力于在一般商用硬件上运行,其架构假设硬件会频繁地出现失效: 可扩展——Hadoop通过增加集群节点,可以线性地扩展以处理更大…

Openstack是云操作系统,是将物理机虚拟化的云服务平台,包含各种管理组件及API.Hadoop则是“云计算”中分布式计算核心:存储与计算.但其两者面向是不同层面的.举个例子:比如现有多台底层的物理机(服务器,PC等),Openstack是将物理机进行虚拟化,一台物理机可以虚拟出多个虚拟机(其实也可以把Openstack的工作的一部分想象为VMware),然后对虚拟机进行各种管理,只是VMware面向的是单台PC,而Openstack面向的是很多狠多台的群集管理,然后在部分的虚拟机中安装操作…

Hadoop(MapReduce&HDFS) 1.学习目的(前言) 在从业了六年IT生涯里,做个实施顾问.业务顾问.BA需求分析师.项目经理,现在重新定位自己,在新公司做起了开发顾问,虽然经历过很多转折.跨度也有点大.但是抓住了机会,开始接触大数据行业了.虽然目前工作中的都是使用Hive SQL进行开发,没有涉及太多真正大数据的东西,但是觉得学习大数据还是很有必要,所以利用项目的空余时间对Hadoop进行了学习整理,内容可能对于现在的Hadoop来说已经有点过时了,但是我觉得老知识还是根基,于是…

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…

HDFS是Hadoop的核心模块之一,围绕HDFS是什么.HDFS的设计思想和HDFS的体系结构三方面来介绍. Hadoop的设计思想受到Google公司的GFS设计思想的启示,基于一种开源的理念实现的分布式分布式文件系统.HDFS的设计基础与目标如下. 1)硬件错误(Hardware Failure)是常态,因而需要数据冗余技术. 2)流失数据访问(Streaming Data Access),即数据批量读取而非随机读写,Hadoop擅长做数据分析而不是事务处理. 3)大规模数据集(Large…

6.2 诊断性能瓶颈 有的时候作业的执行时间会长得惊人.想靠猜也是很难猜对问题在哪.这一章中将介绍如何界定问题,找到根源.涉及的工具中有的是Hadoop自带的,有的是本书提供的. 系统监控和Hadoop任务 在Hadoop的0.20.x版本中,并没有提供MapReduce任务的CPU和内存的性能指标的抽取方法.不过在0.22版本中,CPU和内存性能指标将会被写道作业的历史信息文件中.并且可以通过Hadoop的用户界面来查看这些. 6.2.1 理解MapReduce作业性能的影响因子 从大的方面来…

前言 本人是由java后端转型大数据方向,目前也有近一年半时间了,不过我平时的开发平台是阿里云的Maxcompute,通过这么长时间的开发,对数据仓库也有了一定的理解,ETL这些经验还算比较丰富.但是由于Maxcompute是一个更简单的大数据开发平台,导致个人在分布式计算的底层一些知识比较薄弱,所以这次决定花几个月时间好好学习一下hadoop,后续当然也会开始spark的学习.个人感觉这块学习的东西还是比较多,同时也要不断的实践的,所以这趟学习之旅,希望能够记录自己的一些心得体会,供自己参考,…

Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一种分布式文件系统.它与现有的分布式文件系统有许多相似之处.但是,与其他分布式文件系统的差异是值得我们注意的: HDFS具有高度容错能力,旨在部署在低成本硬件上.(高容错) HDFS提供对数据的高吞吐量访问,适用于具有海量数据集的应用程序.(高吞吐量) HDFS放宽了一些POSIX要求,以实现对文件系统数据的流式访问.(流式访问) HDFS最初是作为Apache Nutch网络搜索引擎项目的基础设施而构建的.HDFS是Apache Hadoop Core项…

1.概念 1.1什么是hadoop? hadoop 是大数据存储和处理的框架,主要组成为文件存储系统hdfs和分布式计算框架mapreduce. 1.2能做什么,擅长做什么,不擅长做什么? 1.2.1能做什么,如何做? hadoop 支持处理TB,PB级别的文件.举个栗子:如100M的文件,过滤出含有helloword的行,写个java pyhton程序就很快完成了,但是1T,1P的文件能做吗?就算能做,需要多长时间,需要多大硬件资源?从传统的设计来讲,在存储和计算上都存在困难.而hdfs文件系…