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一.环境搭建 1. <OD大数据实战>Hadoop伪分布式环境搭建 2. <OD大数据实战>Hive环境搭建 3. <OD大数据实战>Sqoop入门实例 4. <OD大数据实战>Flume入门实例 5. <OD大数据实战>Kafka入门实例 6. <OD大数据实战>Oozie环境搭建 7. <OD大数据实战>HBase环境搭建 二.数据分析平台架构 https://www.processon.com/diagraming/…
一.搭建hadoop环境 <OD大数据实战>hadoop伪分布式环境搭建 二.Hive环境搭建 1. 准备安装文件 下载地址: http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/ hive-0.13.1-cdh5.3.6.tar.gz 2. 解压 -cdh5.3.6.tar.gz -C /opt/modules/cdh/ 3. 修改配置 cd /opt/modules/cdh/hive--cdh5.3.6/conf mv hive-env.sh.template h…
第15章 大数据与MapReduce 大数据 概述 大数据: 收集到的数据已经远远超出了我们的处理能力. 大数据 场景 假如你为一家网络购物商店工作,很多用户访问该网站,其中有些人会购买商品,有些人则随意浏览后就离开. 对于你来说,可能很想识别那些有购物意愿的用户. 那么问题就来了,数据集可能会非常大,在单机上训练要运行好几天. 接下来:我们讲讲 MapRedece 如何来解决这样的问题 MapRedece Hadoop 概述 Hadoop 是 MapRedece 框架的一个免费开源实现. Ma…
基本信息 作者: Spark亚太研究院   王家林 丛书名:决胜大数据时代Spark全系列书籍 出版社:电子工业出版社 ISBN:9787121247446 上架时间:2015-1-6 出版日期:2015 年1月 开本:16 页码:812 版次:1-1 所属分类: 计算机 > 数据库 > 数据库存储与管理 编辑推荐 Life is short, you need Spark! Spark是当今大数据领域最活跃最热门的高效的大数据通用计算平台.基于RDD,Spark成功地构建起了一体化.多元化的…
锁粒度与并发性能怎么样? 数据库的读写并发性能与锁的粒度息息相关,不管是读操作还是写操作开始运行时,都会请求相应的锁资源,如果请求不到,操作就会被阻塞.读操作请求的是读锁,能够与其它读操作共享,但是当写操作请求数据库时,它所申请的是写锁,具有排它性. MongoDB在2.2之前的版本,锁的粒度是非常粗的,它会锁住整个mongod实例.这意味着当一个数据库上的写锁被请求后,对mongod实例上管理的其它数据库的操作都会被阻塞.2.2版本降低了锁的粒度,引入了单个数据库范围的锁,也就是说读写操作的锁…
下了这本<大数据Spark企业级实战版>, 另外还有一本<Spark大数据处理:技术.应用与性能优化(全)> 先看前一篇. 根据书里的前言里面,对于阅读顺序的建议.先看最后的Scala实践三部曲吧. scala学习,我觉得这一段写的很好: object Hello{ def main(args: Array[String]): Unit = { val ret = sum(x=> x*x)(1)(2) println(ret) } def sum(f: Int => I…
本章来简单介绍下 Hadoop MapReduce 中的 Combiner.Combiner 是为了聚合数据而出现的,那为什么要聚合数据呢?因为我们知道 Shuffle 过程是消耗网络IO 和 磁盘IO 比较大的操作,如果我们能减少 Shuffle 过程的数据量,那就可以提升整个 MR 作业的性能.我在<大数据技术 - MapReduce的Shuffle及调优> 一文中写到 Shuffle 中会有两次调用 Combiner 的过程,有兴趣的朋友可以再翻回去看看.接下来我们还是以 WordCou…
一.关机后服务重新启动 1. 启动hadoop服务 sbin/hadoop-daemon.sh start namenode sbin/hadoop-daemon.sh start datanode sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver sbin/hadoop-daemon.sh…
第十五章 大数据与Maprudece 一.引言 实际生活中的数据量是非常庞大的,采用单机运行的方式可能需要若干天才能出结果,这显然不符合我们的预期,为了尽快的获得结果,我们将采用分布式的方式,将计算分布到不同的机器上.Mapreduce就是一个典型的分布式框架,Hadoop则是用java编写的一个Mapreduce实现. 分布式和并行的区别在于分布式它将数据分布到不同的机器上,而并行只是将数据分布到同一簇中的不同节点上,它们的区别主要体现在物理载体层面上. 二.Mapreduce简介 Mapre…