Hadoop是什么?Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台,是Appach的一个用java语言实现开源软件框架,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. Hadoop框架中最核心设计就是:HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量数据的存储,MapReduce提供了对数据的计算. 数据在Hadoop中处理的流程可以简单的按照下图来理解:数据通过Haddop的集群处理后得到结果. HDFS:Hadoop Distributed File System,Hadoop…

关于大数据,一看就懂,一懂就懵. 一.概述 本文介绍如何搭建hadoop分布式集群环境,前面文章已经介绍了如何搭建hadoop单机环境和伪分布式环境,如需要,请参看:大数据Hadoop学习之搭建hadoop平台(2.1).hadoop独立环境和伪分布式环境都无法发挥hadoop的价值,若想利用hadoop进行一些有价值的工作,必须搭建hadoop分布式集群环境. 下文以三台虚拟机为基础搭建集群环境,系统版本为CentOS-7,虚拟机地址分别为:192.168.1.106.192.168.1.10…

Pig是一个客户端应用程序,就算你要在Hadoop集群上运行Pig,也不需要在集群上装额外的东西.Pig的配置非常简单: 1.下载pig,网址http://pig.apache.org/ 2.在机器上安装完成hadoop和jdk等. 3.修改配置文件(.profile) export JAVA_HOME=/home/hadoop/sf/jdk1.7.0_07/ export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH export PIG_HOME=/home/hadoop/sf/pig…

From:http://tech.uc.cn/?p=817 问题背景: 初步了解Impala的应用 重点测试Impala的查询速度是否真的如传说中的比Hive快3~30倍 写作目的: 了解Impala的安装过程 初步了解Impala的使用 比较Impala与Hive的性能测试 适合阅读对象: 想了解Impala安装的读者 想了解Impala与Hive性能比较的读者 不涉及的内容: 如何安装Hadoop(假设你已经安装好了Hadoop) 如何安装Hive(假设你已经安装好了Hive) 关于Hado…

大数据Hadoop学习之搭建hadoop平台(2.2)   关于大数据,一看就懂,一懂就懵. 一.概述 本文介绍如何搭建hadoop分布式集群环境,前面文章已经介绍了如何搭建hadoop单机环境和伪分布式环境,如需要,请参看:大数据Hadoop学习之搭建hadoop平台(2.1).hadoop独立环境和伪分布式环境都无法发挥hadoop的价值,若想利用hadoop进行一些有价值的工作,必须搭建hadoop分布式集群环境. 下文以三台虚拟机为基础搭建集群环境,系统版本为CentOS-7,虚拟机地址…

下载Pig 能够执行在Hadoop 0.20.* http://mirror.bit.edu.cn/apache/pig/pig-0.11.1/pig-0.11.1.tar.gz 也能够依据你的Hadoop版本号选择相应的版本号下载:http://hadoop.apache.org/pig/releases.html 我当前的Hadoop 版本号是 hadoop-0.20.2  tar -xvf pig-0.11.1.tar.gz 为了方便,能够把Pig的程序文件夹放到命令行路径里.比方: %…

hadoop应历史之潮流,随着理论探索.科学技术试验的不断开展,hadoop终于2006年问世,惊天地泣鬼神! hadoop雏形开始于2002年的Apache的Nutch,Nutch是一个开源Java实现的搜索引擎.它提供了运行搜索引擎所需的全部工具.包括全文搜索和Web爬虫. 在2003年Google发表了一篇技术学术论文谷歌文件系统(GFS).GFS也就是google File System,是google公司为了存储海量搜索数据而设计的专用文件系统. 2004年Nutch创始人Doug C…

1.果断先上结论 1.如果想增加map个数,则设置mapred.map.tasks 为一个较大的值. 2.如果想减小map个数,则设置mapred.min.split.size 为一个较大的值. 3.如果输入中有很多小文件,依然想减少map个数,则需要将小文件merger为大文件,然后使用准则2.     2.原理与分析过程 看了很多博客,感觉没有一个说的很清楚,所以我来整理一下. 先看一下这个图 输入分片(Input Split):在进行map计算之前,mapreduce会根据输入文件计算输入…

译序 非常多朋友问时下如火如荼的 Hadoop 是否适合引进我们自己的项目,什么时候用 SQL.什么时候用 Hadoop,它们之间怎样取舍?Aaron Cordova 用一张图来回答你这个问题,对于不同的数据场景,怎样选取正确的数据存储处理工具进行了具体描写叙述.Aaron Cordova 是美国大数据分析及架构专家.Koverse CTO 及联合创始人. 原文正文 Twitter 上的 @merv 转发了一篇博客<三角形的统计>.这是一篇关于怎样统计一张图形里的三角形的博客.并将使用 Ver…

Hadoop的数据管理,主要包括Hadoop的分布式文件系统HDFS.分布式数据库HBase和数据仓库工具Hive的数据管理. 1.HDFS的数据管理 HDFS是分布式计算的存储基石,Hadoop分布式文件系统和其他分布式文件系统有很多类似的特质: 对于整个集群有单一的命名空间: 具有数据一致性.适合一次写入多次读取的模型,客户端在文件没有被成功创建之前是无法看到文件存在的: 文件会被分割成多个文件块,每个文件块被分配存储到数据节点上,而且会根据配置由复制文件块来保证数据的安全性. HDFS通过…

开篇概述 随着计算机网络基础设施的完善,社交网络和电商的发展以及物连网的推进,产生了越来越多的大数据,使得人工智能最近几年也有了长足的发展(可供机器学习的样本数据量足够大了),大数据的存储和处理也越来越重要,国家对此也比较重视(可上网搜索关键字"大数据白皮书"关键字,以了解详细情况),会长决定和年轻人也一块儿学习一下,于是报了网易云课堂的课程,不定时将学习到的东西整理为博客,此乃开篇. 学习大数据必先学习Hadoop,因为它是目前世界上最流行的分布式数据处理框架. Tips:所谓大数据…

MapReduce编程模型 在Google的一篇重要的论文MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters中提到,Google公司有大量的诸如Web请求日志.爬虫抓取的文档之类的数据需要处理,由于数据量巨大,只能将其分散在成百上千台机器上处理,如何处理并行计算.如何分发数据.如何处理错误,所有这些问题综合在一起,需要大量的代码处理,因此也使得原本简单的运算变得难以处理. 为了解决上述复杂的问题,Google设计一个新的抽象模型,使用这…

第一部分:              初识Hadoop 一.             谁说大象不能跳舞 业务数据越来越多,用关系型数据库来存储和处理数据越来越感觉吃力,一个查询或者一个导出,要执行很长时间,这是因为数据的吞吐量太大了,导致整个程序看上去像一只体型庞大.行动笨拙的大象. Hadoop天生就是来解决数据吞吐量太大的,它可以使大数据的存储和处理变的快速.使得应用程序运行的更加的轻盈.像<Hadoop权威指南>封皮上那句话:"谁说大象不能跳舞?!". 二.     …

在之前的文章中介绍了如何直接在Ubuntu中安装Hadoop.但是对于64位的Ubuntu来说,官方给出的Hadoop包是32位的,运行时会得到警告: WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable 所以我们最好是自己在Ubuntu中编译Hadoop.先介绍一下我的环境是Ubuntu 1…

从字面上来看,ZooKeeper表示动物园管理员,这是一个十分奇妙的名字,我们又想起了Hadoop生态系统中,许多项目的Logo都采用了动物,比如Hadoop采用了大象的形象,所以我们可以猜测ZooKeeper就是对这些动物进行一些管理工作的. 一.ZooKeeper基础介绍 1.1 动物园也要保障安全 zookeeper是hadoop下面的一个子项目,用来协调跟hadoop相关的一些分布式的框架,如hadoop, hive, pig等, 其实他们都是动物,所以叫zookeeper ——“动物园…

一.HBase的安装配置 1.1 伪分布模式安装 伪分布模式安装即在一台计算机上部署HBase的各个角色,HMaster.HRegionServer以及ZooKeeper都在一台计算机上来模拟. 首先,准备好HBase的安装包,我这里使用的是HBase-0.94.7的版本,已经上传至百度网盘之中(URL:http://pan.baidu.com/s/1pJ3HTY7) (1)通过FTP将hbase的安装包拷贝到虚拟机hadoop-master中,并执行一系列操作:解压缩.重命名.设置环境变量 ①…

一.Sqoop基础:连接关系型数据库与Hadoop的桥梁 1.1 Sqoop的基本概念 Hadoop正成为企业用于大数据分析的最热门选择,但想将你的数据移植过去并不容易.Apache Sqoop正在加紧帮助客户将重要数据从数据库移到Hadoop.随着Hadoop和关系型数据库之间的数据移动渐渐变成一个标准的流程,云管理员们能够利用Sqoop的并行批量数据加载能力来简化这一流程,降低编写自定义数据加载脚本的需求. Apache Sqoop(SQL-to-Hadoop) 项目旨在协助 RDBMS 与…

阅读目录 序 Maven 安装 构建 示例下载 系列索引 本文版权归mephisto和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并给出原文链接,谢谢合作. 文章是哥(mephisto)写的,SourceLink 序 上一篇,我们编写了第一个MapReduce,并且成功的运行了Job,Hadoop1.x是通过ant来管理工程的,后来到了2.x就开始使用maven来管理了. 那么我们就有理由用maven来构建我们的Hadoop工程. Maven 一:说明 使用前,有必要简单的对maven做个简单的介绍…

前言 经过前三篇文章的介绍,已经通过VMware安装了Hadoop的集群环境,当然,我相信安装的过程肯定遇到或多或少的问题,这些都需要自己解决,解决的过程就是学习的过程,本篇的来介绍几个Hadoop环境中需要用到的软件,确切的说是两款:VSFTP和SecureCRT. 闲言少叙,进入本篇的正题. 背景 这里简要说明下这两款软件的作用. 1.VSFTP这个从字面就能理解就是搭建FTP服务器用的,为什么要搭建FTP服务呢? 我相信,如果按部就班的按照我之前的文章全装Hadoop的童鞋会发现一个很繁琐…

前言 关于时下最热的技术潮流,无疑大数据是首当其中最热的一个技术点,关于大数据的概念和方法论铺天盖地的到处宣扬,但其实很多公司或者技术人员也不能详细的讲解其真正的含义或者就没找到能被落地实施的可行性方案,更有很多数据相关的项目比如弄几张报表,写几个T-SQL语句就被冠以“大数据项目”,当然了,时下热门的话题嘛,先把“大数据”帽子扣上,这样才能显示出项目的高大上,得到公司的重视或者高层领导的关注. 首先,关于大数据的概念或者架构一直在各方争议的背景下持续的存在着.目前,关于大数据项目可以真正被落地…

我们常说的分布式系统,其实就是分布式软件系统,支持分布式处理的软件系统.他是在通信网络互联的多处理机体系结构上执行任务.   hadoop是分布式软件系统中文件系统层的软件,他实现了分布式文件系统和部分分布式数据库系统.hadoop中的分布式文件系统hdfs可以实现数据在计算机集群组成的云上,高效的存储和管理.hadoop中的并行编程框架mapreduce可以让用户编写hadoop应用程序.   mapreduce应用程序开发是基于mapreduce编程模型,mapreduce编程的原理是:利用…

启动Hadoop 当完成所有的必要配置后,将HADOOP_CONF_DIR目录中的所有配置文件复制到所有机器,建议将HDFS和YARN后台进程一不同的用户身份运行,比如运行HDFS进程们的用户为hdfs,运行YARN进程们的用户为yarn. 启动Hadoop会同时启动 HDFS 和 YARN 相关进程. 一.启动HDFS 使用hdfs身份登录运行 1.首次使用HDFS,需要先格式化,格式化的目的是写入文件系统,就像我们格式化硬盘一样,可以把所有运行HDFS进程的节点看作一个大的磁盘,格式化的目的…

作者:Aitian Ma链接:https://www.zhihu.com/question/24965053/answer/102858134来源:知乎著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权. Hadoop的HDFS和Hadoop的面试问题1)列出Hadoop集群的Hadoop守护进程和相关的角色.Namenode:它运行上Master节点上,负责存储的文件和目录所有元数据.它管理文件的块信息,以及块在集群中分布的信息. Datanode:它是一个存储实际数据的Slave节点.它定时向Name…

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行.其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析. Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架.它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储.查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机…

一.MapReduce简介 1.1MapReduce概述 MapReduce是一种分布式计算模型,由Google提出,主要用于搜索领域,解决海量数据的计算问题.MR由两个阶段组成:Map和Reduce,用户只需要实现map()和reduce()两个函数,即可实现分布式计算,其执行流程如图1.这两个函数的形参是key.value对,表示函数的输入信息. 图 1 1.1.1 map任务处理 <1> 读取输入文件内容,解析成key.value对.对输入文件的每一行,解析成key.value对.每一个…

开始聊mapreduce,mapreduce是hadoop的计算框架,我学hadoop是从hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解hadoop框架的意义,hdfs和mapreduce是密不可分,所以当我写分布式文件系统时候,总是感觉自己的理解肤浅…

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 Architecture HDFS Architecture(HDFS 架构) Introduction(简介) Assumptions and Goals(假设和目标) Hardware Failure(硬件失效是常态) Streaming Data Access(支持流式访问) Large Data Sets(大数据集) Simple Coherency Model(简单一致性模型) "Moving Computation is Cheaper than Moving Data&q…

时至今日,已然看到第十章,似乎越是焦躁什么时候能翻完这本圣经的时候也让自己变得更加浮躁,想想后面还有一半的行程没走,我觉得这样“有口无心”的学习方式是不奏效的,或者是收效甚微的.如果有幸能有大牛路过,请指教如何能以效率较高的方式学习Hadoop. 我已经记不清圣经<hadoop 实战2>在我手中停留了多久,但是每一页每一章的翻过去,还是在脑壳里留下了点什么. 一段时间以来,我还是通过这本书加深以及纠正了我对于MapReduce.HDFS乃至Hadoop的新的认识.本篇主要介绍MapReduce…

说起hadoop这个东西,只能说真是个伟大的发明,而本人对cutting大神也是无比的崇拜,记得刚接触hadoop的时候,还觉得这个东西挺多余的,但是现在想想,这个想法略傻逼...... 2006-2016,hadoop至今已经走过了10个年头,版本也已经发展到2.7了,现在hadoop3.0也快出来了,虽然spark,flink这些优秀的框架近几年的势头非常的强劲,但是我认为,近几年内并不会有哪个框架会取代hadoop,所以其实还是挺值得研究的. 那么我这系列的文章呢,主要是想讲讲Hadoop…