spark优势在于基于内存计算,速度很快,计算的中间结果也缓存在内存,同时spark也支持streaming流运算和sql运算 Mesos是资源管理框架,作为资源管理和任务调度,类似Hadoop中的Yran Tachyon是分布式内存文件系统 Spark是核心计算引擎,能够将数据并行大规模计算 Spark Streaming是流式计算引擎,将每个数据切分成小块采用spark运算范式进行运算 Spark SQL是Spark的SQL ON Hadoop,能够用sql来对数据进行查询等功能 Graph…

master为主节点 一个集群中可能运行多个application,因此也可能会有多个driver DAG Scheduler就是讲RDD Graph拆分成一个个stage 一个Task对应一个SparkEnv 客户端提交请求,然后master生成driver,生成对应的SparkContext,然后将任务拆分为多个RDD,对应上述流程 用户自定义Spark程序并且提交后,生成Driver Program,然后生成多个Job,每个JOB根据RDD的宽依赖关系来生成多个stage,一个stage对…

ABC技术:AI:Python神经网络和自然语言处理(NLP):C ++ 机器学习和神经网络:Java自然语言处理.搜索算法.神经网络:Lisp归纳逻辑项目和机器学习.Big Date:R.Python.Java.Hadoop和Hive.Scala.Kafka和Storm.GO.国内Cloud:openstack 阿里.腾讯.金山云.中国电信和Ucloud.美国Clound:亚马逊AWS.微软Azure.谷歌Alphabet.IBM SoftLayer路径不明.Oracle公有云刚刚起步. 下一…

步骤一 若是,不会HBase开发环境搭建的博文们,见我下面的这篇博客. HBase 开发环境搭建(Eclipse\MyEclipse + Maven) 步骤一里的,需要补充的.如下: 在项目名,右键, 然后,编写pom.xml,这里不多赘述.见 HBase 开发环境搭建(Eclipse\MyEclipse + Maven) 完成之后呢,编写好代码,对吧. 步骤二  HBase 开发环境搭建后的一些步骤(export导出jar包方式  或 Ant 方式) 这里,不多说,玩过大数据一段时间的博友们,…

王家林简介 Spark亚太研究院院长和首席专家,中国目前唯一的移动互联网和云计算大数据集大成者. 在Spark.Hadoop.Android等方面有丰富的源码.实务和性能优化经验.彻底研究了Spark从0.5.0到0.9.1共13个版本的Spark源码,并已完成2014年5月31日发布的Spark1.0源码研究. Hadoop源码级专家,曾负责某知名公司的类Hadoop框架开发工作,专注于Hadoop一站式解决方案的提供,同时也是云计算分布式大数据处理的最早实践者之一: Android架构师.高…

一.MapReduce的概念 MapReduce是hadoop的核心组件之一,hadoop要分布式包括两部分,一是分布式文件系统hdfs,一部是分布式计算框就是mapreduce,两者缺一不可,也就是说,可以通过mapreduce很容易在hadoop平台上进行分布式的计算编程. 1.MapReduce编程模型 MapReduce采用"分而治之"的思想,把对大规模数据集的操作,分发给一个主节点管理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.简单地说,MapRed…

Hadoop是什么,为什么要学习Hadoop?     Hadoop是一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发.用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力高速运算和存储.Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS.HDFS有着高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上.而且它提供高传输率(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据…

本课程主要讲解目前大数据领域最热门.最火爆.最有前景的技术——Spark.在本课程中,会从浅入深,基于大量案例实战,深度剖析和讲解Spark,并且会包含完全从企业真实复杂业务需求中抽取出的案例实战.课程会涵盖Scala编程详解.Spark核心编程.Spark SQL和Spark Streaming.Spark内核以及源码剖析.性能调优.企业级案例实战等部分.完全从零起步,让学员可以一站式精通Spark企业级大数据开发,提升自己的职场竞争力,实现更好的升职或者跳槽,或者从j2ee等传统软件开发工程…

      Hadoop是一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发.用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力高速运算和存储.Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS.HDFS有着高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上.而且它提供高传输率(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序…

[Cloud Computing]Hadoop环境安装.基本命令及MapReduce字数统计程序 1.虚拟机准备 1.1 模板机器配置 1.1.1 主机配置 IP地址:在学校校园网Wifi下连接下 VMWare自己DHCP分配的是 192.168.190.xxx 内存:4G(根据自己机器确定 我需要三台机器 我的内存是16G) 硬盘:50G OS:CentOS7 x64 1.1.2 环境工具安装 ping www.baidu.com先查看能否正常上网 yum install -y epel-re…

一.Hadoop引言 Hadoop是在2006年雅虎从Nutch(给予Java爬虫框架)工程中剥离一套分布式的解决方案.该方案参考了Goggle的GFS(Google File System)和MapReduce论文,当时发布的版本称为Hadoop-1.x,并且在2010年雅虎对Hadoop做又一次升级,该次升级的目的是优化了Hadoop的MapReduce框架,使得Hadoop更加易用,用户只需要少许配置,就可以使用hadoop实现海量数据存储和大规模数据集的分析.一个由Apache基金会所开…

本地模式 环境介绍 一共三台测试机 master   192.168.4.91 slave1   192.168.4.45 slave2   192.168.4.96 操作系统配置 1.Centos7操作系统 2.防火墙,selinux都关闭(在学习的时候,基本都是关闭防火墙,生产环境,防火墙都是打开的,不仅有Linux自带的主机防火墙,还有其他的物理防火墙) *** 以下操作需要root权限 *** () Centos7关闭防火墙命令 #systemctl stop firewalld #sy…

前几天刚着实研究spark,spark安装与配置是入门的关键,本人也是根据网上各位大神的教程,尝试配置,发现版本对应最为关键.现将自己的安装与配置过程介绍如下,如有兴趣的同学可以尝试安装.所谓工欲善其事必先利其器,下面咱们将进入安装教程. 2016-12-06  10:17:07 环境 本教程使用了Ubuntu 14.04 64位作为系统环境,用到的安装程序有:jdk 1.7.spark-1.6.0 .scala-2.10.6.scala-SDK-4.4.1-vfinal-2.11-linux.…

Spark使用Java读取mysql数据和保存数据到mysql 一.pom.xml 二.spark代码 2.1 Java方式 2.2 Scala方式 三.写入数据到mysql中 四.DataFrameLoadTest 五.读取数据库中的数据写到 六.通过jdbc方式编程 七.spark:scala读取mysql的4种方法 八.读取csv数据插入到MySQL 部分博文原文信息 一.pom.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8&qu…

一.Hadoop环境配置概述 三台虚拟机,操作系统为:Ubuntu 16.04. Hadoop版本:2.7.2 NameNode:192.168.72.132 DataNode:192.168.72.135,192.168.72.136 注:具配置过程,不具备介绍了,网上很多. 二.eclipse(JAVA)环境配置概述 操作系统:Windows 10 eclipse版本:Mars.2 Release (4.5.2) 1.hadoop-eclipse-plugin-2.7.2.jar组件放plu…

1.Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架,实现了Google的MapReduce编程模型和框架,能够把应用程序分割成许多小的工作单元放到任何集群节点上执行. 作业(job):一个准备提交执行的应用程序: 任务(task):从一个作业划分出的.运行于各计算节点的工作单元: HDFS:主要负责各个节点上的数据存储,并实现高吞吐率的数据读写: 2.在分布式存储和分布式计算方面,Hadoop使用主/从(Master/Slave)架构,在集群中运行一系列后台程序 (1)NameNod…

按数值排序 示例:按气温字段对天气数据集排序问题:不能将气温视为Text对象并以字典顺序排序正统做法:用顺序文件存储数据,其IntWritable键代表气温,其Text值就是数据行常用简单做法:首先,增加偏移量以消除所有负数:其次,在数字面前加0,使所有数字的长度相等:最后,用字典法排序.streaming的做法:-D mapred.text.key.comparator.options="-k1n -k2nr" 第一个year字段按数值顺序排序,第二个temp字段按数值顺序方向排序…

在刚刚入手视频图像分析时,有点不知所措,后来经过查找了很多资料.本篇文章主要叙述图像的分析处理,至于视频,实际上视频本身就是一个大文件,hadoop对于大文件处理是高效的,所以在MapReduce的处理上需要使用ffmepg将视频切割为图像后再将图像转换为javacv可识别的流数据即可.在其他的环节处理视频和图像总体来说都是一样的. 有关图像分析的处理总结如下: 1.视频与图像文件在HDFS的存储,若文件较小需要做合并处理,或采用HBASE存储图像,mapreduce通过HBase生成的HFil…

一.本课程是怎么样的一门课程(全面介绍)    1.1.课程的背景       作为企业Hadoop应用的核心产品,Hive承载着FaceBook.淘宝等大佬 95%以上的离线统计,很多企业里的离线统计甚至全由Hive完成,如我所在的电商.       Hive在企业云计算平台发挥的作用和影响愈来愈大,如何优化提速已经显得至关重要.       Hive作业的规模决定着优化层级,一个Hive作业的优化和一万的Hive作业的优化截然不同.       拥有1万多个Hive作业的大电商如何进行Hiv…

课程大纲及内容简介: 每节课约35分钟,共不下40讲 第一章(11讲) ·分布式和传统单机模式 ·Hadoop背景和工作原理 ·Mapreduce工作原理剖析 ·第二代MR--YARN原理剖析 ·Cloudera Manager 4.1.2安装 ·Cloudera Hadoop 4.1.2 安装 ·CM下集群管理一 ·CM下集群管理二 ·Hadoop fs 命令详解 ·cloudera manager管理集群·cloudera manager下集群高级管理 第二章(约10讲) ·Hive数据表和…

离线数据分析平台是一种利用hadoop集群开发工具的一种方式,主要作用是帮助公司对网站的应用有一个比较好的了解.尤其是在电商.旅游.银行.证券.游戏等领域有非常广泛,因为这些领域对数据和用户的特性把握要求比较高,所以对于离线数据的分析就有比较高的要求了. 讲师本人之前在游戏.旅游等公司专门从事离线数据分析平台的搭建和开发等,积累了一些这方面比较实用的技能点,特意整理录制成视频,本项目全程手敲,适合各层次学员学习本视频的知识点.当然对于对hadoop有一定了解的学员而言,大家一看就知道是对hado…

Hadoop是什么?Hadoop的起源Hadoop发展史Hadoop的四大特性(优点)Hadoop的版本如何选择Hadoop版本 Hadoop是什么? Hadoop: 适合大数据的分布式存储和计算平台 Hadoop不是指具体一个框架或者组件,它是Apache软件基金会下用Java语言开发的一个开源分布式计算平台.实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算.适合大数据的分布式存储和计算平台. Hadoop1.x中包括两个核心组件:MapReduce和Hadoop Distributed…

概述 hadoop2中NameNode可以有多个(目前只支持2个).每一个都有相同的职能.一个是active状态的,一个是standby状态的.当集群运行时,只有active状态的NameNode是正常工作的,standby状态的NameNode是处于待命状态的,时刻同步active状态NameNode的数据.一旦active状态的NameNode不能工作,standby状态的NameNode就可以转变为active状态的,就可以继续工作了. 2个NameNode的数据其实是实时共享的.新HDF…

一.hadoop简介 相信你或多或少都听过hadoop这个名字,hadoop是一个开源的.分布式软件平台.它主要解决了分布式存储(hdfs)和分布式计算(mapReduce)两个大数据的痛点问题,在hadoop平台上你可以轻易地使用和扩展数千台的计算机而不用关心底层的实现问题.而现在的hadoop更是形成了一个生态体系,如图: 上图大体展示了hadoop的生态体系,但并不完整.总而言之,随着hadoop越来越成熟,也会有更多地成员加入hadoop生态体系中. hadoop官方网站:http://…

HBase 的优化3.1.高可用在 HBase 中 Hmaster 负责监控 RegionServer 的生命周期,均衡 RegionServer 的负载,如果Hmaster 挂掉了,那么整个 HBase 集群将陷入不健康的状态,并且此时的工作状态并不会维持太久.所以 HBase 支持对 Hmaster 的高可用配置.1) 关闭 HBase 集群(如果没有开启则跳过此步) $ bin/stop-hbase.sh2) 在 conf 目录下创建 backup-masters 文件 $ touch c…

1.使用hadoop命令查看hdfs下文件 [root@localhost hadoop-2.7.2]# hadoop fs -ls hdfs://192.168.211.129:9000/  (最后一定要加/) 开始在xshell上执行这条命令失败,使用netstat -nltp命令查看监听的9000端口,是127.0.0.1:9000,没有找到办法更改这个监听的IP和端口 后来就把etc/hadoop/core-site.xml配置下的localhost改为192.168.211.129,保…

上一篇blog我们完成了Hadoop伪分布式环境的搭建,伪分布式模式也叫单节点集群模式, NameNode.SecondaryNameNode.DataNode.JobTracker.TaskTracker所有的守护进程全部运行在K-Master节点之上.在本篇blog我们将搭建完全分布式环境,运行NameNode.SecondaryNameNode.JobTracker守护进程在主节点上,运行DataNode.TaskTracker在从节点上.特别注意:在搭建Hadoop完全分布式环境前请确保…

1.分布式数据库特点   说到数据库,我们最熟悉的是类似于mysql这样的关系型数据库,称为RDBMS.关系型数据库作为一种数据存储和数据检索的关键技术,它支持SQL语言的结构化查询,但是它天生不是为大规模的数据设计的,面对海量数据很难实现横向的扩展.   另一方面,我们熟知的关系型数据库有很强的约束,要求事务必须满足ACID四大特性,即原子性.一致性.隔离性.持久性.扩展到分布式的相应理论上,由于分布式的特点,容易发生单点故障和部分失败等问题,很难严格满足这四大特性,分布式CAP理论也告诉我们…

第2节 mapreduce深入学习:14.mapreduce数据压缩-使用snappy进行压缩 文件压缩有两大好处,节约磁盘空间,加速数据在网络和磁盘上的传输. 方式一:在代码中进行设置压缩 代码: FlowMain: public static void main(String[] args) throws Exception {// 设置我们的map阶段的压缩Configuration configuration = new Configuration(); configuration.se…

第2节 mapreduce深入学习:7.MapReduce的规约过程combiner 每一个 map 都可能会产生大量的本地输出,Combiner 的作用就是对 map 端的输出先做一次合并,以减少在 map 和 reduce 节点之间的数据传输量,以提高网络IO 性能,是 MapReduce 的一种优化手段之一.    combiner 是 MR 程序中 Mapper 和 Reducer 之外的一种组件    combiner 组件的父类就是 Reducer    combiner 和…