本章内容介绍下 Hadoop 自带的分布式文件系统,HDFS 即 Hadoop Distributed Filesystem.HDFS 能够存储超大文件,可以部署在廉价的服务器上,适合一次写入多次读取的场景.但 HDFS 不适合低延迟,存储大量小文件以及修改文件内容的场景.HDFS 应用比较广泛,如:MR任务.Spark任务.Hive 数据仓库以及 Hbase 数据库,它们的底层存储都可以基于 HDFS .本章将介绍 HDFS 集群的架构设计以及相关的重要概念. HDFS的设计以及概念 HDFS…

作业要求来自于https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3292 利用Shell命令与HDFS进行交互 以”./bin/dfs dfs”开头的Shell命令方式 1.目录操作 在HDFS中为hadoop用户创建一个用户目录(hadoop用户) 在用户目录下创建一个input目录 在HDFS的根目录下创建一个名称为input的目录 删除HDFS根目录中的“input”目录 2.文件操作 使用vim编辑器,在本地Linux文件系统…

一.HDFS 的设计思路 1)思路 切分数据,并进行多副本存储: 2)如果文件只以多副本进行存储,而不进行切分,会有什么问题 缺点 不管文件多大,都存储在一个节点上,在进行数据处理的时候很难进行并行处理,节点可能成为网络瓶颈,很难进行大数据的处理: 存储负载很难均衡,每个节点的利用率很低: 二.HDFS 的设计目标 Hadoop Distributed File System(HDFS):源于Google 的 GFS 论文: 设计目标 分布式存储:根据需要,水平横向增加节点: 运行在普通廉价的硬…

转载请注明来自36大数据(36dsj.com):36大数据 » Hadoop分布式文件系统HDFS的工作原理详述 转注:读了这篇文章以后,觉得内容比较易懂,所以分享过来支持一下. 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…

1 大数据概述 大数据特性:4v volume velocity variety value 即大量化.快速化.多样化.价值密度低 数据量大:大数据摩尔定律 快速化:从数据的生成到消耗,时间窗口小,可用于生成决策的时间非常少:1秒定律,这和传统的数据挖掘技术有着本质区别(谷歌的dremel可以在1秒内调动上千台服务器处理PB级数据) 价值密度低,商业价值高 大数据影响: 对科学研究影响:出现科学研究第四方式数据(前三个分别是实验.理论.计算) 对思维方式影响:全样而非抽样.效率而非准确.相关而非…

分布式文件系统概述 相对于传统的本地文件系统而言,分布式文件系统(Distribute File System)是一种通过网络实现文件在多台主机上进行分布式存储的文件系统.分布式文件系统的设计一般采用“客户/服务机”模式,客户端以特定的通信协议通过网络与服务器建立连接,提出文件访问请求,客户端和服务器可以通过设置访问权限来限制请求方对底层数据存储块的访问. 目前,已经得到广泛应用的分布式文件系统主要包括GFS和HDFS等,后者是针对前者的开源实现. 计算机集群结构 普通的文件系统只需要单个计算机…

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…

大数据技术之Hadoop3.1.2版本完全分布式部署 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.主机环境准备 1>.操作系统环境 [root@node101.yinzhengjie.org.cn ~]# cat /etc/redhat-release CentOS Linux release (Core) [root@node101.yinzhengjie.org.cn ~]# [root@node101.yinzhengjie.org.cn ~]# uname -r…

大数据技术之Hadoop3.1.2版本伪分布式部署 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.主机环境准备 1>.操作系统环境 [root@node101.yinzhengjie.org.cn ~]# cat /etc/redhat-release CentOS Linux release (Core) [root@node101.yinzhengjie.org.cn ~]# [root@node101.yinzhengjie.org.cn ~]# uname -r…

寻找丢失的微服务-HAProxy热加载问题的发现与分析 原创: 单既喜 一点大数据技术团队 4月8日 在一点资讯的容器计算平台中,我们通过HAProxy进行Marathon服务发现.本文记录HAProxy服务热加载后某微服务50%概率失效的问题.设计3组对比实验,验证了陈旧配置的HAProxy在Reload时没有退出进而导致微服务丢失,并给出了解决方案. Keywords:HAProxy热加载.Marathon.端口重用 01…

[摘要] 知乎上一篇很不错的科普文章,介绍大数据技术生态圈(Hadoop.Hive.Spark )的关系. 链接地址:https://www.zhihu.com/question/27974418 [问题] 如何用形象的比喻描述大数据的技术生态?Hadoop.Hive.Spark 之间是什么关系? [答案1] 学习很重要的是能将纷繁复杂的信息进行归类和抽象. 对应到大数据技术体系,虽然各种技术百花齐放,层出不穷,但大数据技术本质上无非解决4个核心问题. 1.存储,海量的数据怎样有效的存储?主要包…

第1章 HBase简介 1.1 什么是HBase HBase的原型是Google的BigTable论文,受到了该论文思想的启发,目前作为Hadoop的子项目来开发维护,用于支持结构化的数据存储. 官方网站:http://hbase.apache.org -- 2006年Google发表BigTable白皮书 -- 2006年开始开发HBase -- 2008年北京成功开奥运会,程序员默默地将HBase弄成了Hadoop的子项目 -- 2010年HBase成为Apache顶级项目 -- 现在很多公…

1.分布式文件系统 计算机集群结构 分布式文件系统把文件分布存储到多个节点(计算机)上,成千上万的计算机节点构成计算机集群. 分布式文件系统使用的计算机集群,其配置都是由普通硬件构成的,与用多个处理器和专用高级硬件的并行化处理装置相比,前者大大降低了硬件上的开销. 分布式文件系统的结构 分布式文件系统在物理结构上是由众多阶段及节点构成的,而这些节点中分为两类.一类是主节点(Master Node),又被称为名称节点(NameNode),另一类是从节点(Slave Node),又被称为数据节点(D…

Hadoop的第一个产品是HDFS,可以说分布式文件存储是分布式计算的基础,也可见分布式文件存储的重要性.如果我们将大数据计算比作烹饪,那么数据就是食材,而Hadoop分布式文件系统HDFS就是烧菜的那口大锅.这些年来,各种计算框架.各种算法.各种应用场景不断推陈出新,让人眼花缭乱,但是大数据存储的王者依然是HDFS. 为什么HDFS的地位如此稳固呢?在整个大数据体系里面,最宝贵.最难以代替的资产就是数据,大数据所有的一切都要围绕数据展开.HDFS作为最早的大数据存储系统,存储着宝贵的数据资产,…

目前大数据已经成为了各家互联网公司的核心资产和竞争力了,其实不仅是互联网公司,包括传统企业也拥有大量的数据,也想把这些数据发挥出作用.在这种环境下,大数据技术的重要性和火爆程度相信没有人去怀疑. 而AI人工智能又是基于大数据技术基础上发展起来的,大数据技术已经很清晰了,但是AI目前还未成熟啊,所以本文就天马行空一下,从大数据的技术变迁历史中来找出一些端倪,猜一猜AI人工智能未来的发展. 最近断断续续的在看<极客时间>中「 从0开始学大数据 」专栏的文章,受益匪浅,学到了很多.尤其是非常喜欢作者…

微信公众号[程序员江湖] 作者黄小斜,斜杠青年,某985硕士,阿里 Java 研发工程师,于 2018 年秋招拿到 BAT 头条.网易.滴滴等 8 个大厂 offer,目前致力于分享这几年的学习经验.求职心得和成长感悟,以及作为程序员的思考和见解.(关注公众号后回复”资料“即可领取 3T 免费技术学习资源) ​       纯干货:Hadoop核心架构HDFS+MapReduce+Hbase+Hive内部机理详解. 通过这一阶段的调研总结,从内部机理的角度详细分析,HDFS.MapReduce.…

16日上午9点,2016云栖大会“开源大数据技术专场” (全天)在阿里云技术专家封神的主持下开启.通过封神了解到,在上午的专场中,阿里云高级技术专家无谓.阿里云技术专家封神.阿里巴巴中间件技术部高级技术专家天梧.阿里巴巴中间件技术部资深技术专家纪君祥将给大家带来Hadoop.Spark.HBase.JStorm Turbo等内容. 无谓:Hadoop过去现在未来,从阿里云梯到E-MapReduce 阿里云高级技术专家 无谓 从开辟大数据先河至现在,风雨十年,Hadoop已成为企业的通用大数据框架…

转自:http://blog.csdn.net/androidlushangderen/article/details/47377543 HDFS系列:http://blog.csdn.net/Androidlushangderen/article/category/5734703 前言 在Hadoop内部,具体实现了许多类的文件系统,当然最最被我们用到的就是他的分布式文件系统HDFS了.但是本篇文章不会讲HDFS的主从架构等东西,因为这些东西网上和资料书中都讲得很多了.所以,我决定以我个人的学…

我秀中国物联网地图服务平台目前接入的监控车辆近百万辆,每天采集GPS数据7亿多条,产生日志文件70GB,使用传统的数据处理方式非常耗时. 比如,仅仅对GPS做一些简单的统计分析,程序就需要几个小时才能跑完一天的数据,完全达不到实时分析的要求,更无法对数据进行一些深层次的挖掘. 另外历史数据的存储也是一个亟待解决的问题,目前大多采用的方式是将日志文件进行压缩后上传到服务器上进行存储. 这种方式既原始又不可靠,一是需要作业员每天定时手动上传数据,操作不方便:二是一旦存储数据的服务器出现问题,可能会造…

大数据技术之Hadoop3.1.2版本HA模式 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.Hadoop的HA特点 1>.主备NameNode 2>.解决单点故障(属性,位置) .主NameNode对外提供服务,备NameNode同步主NameNode元数据一带切换: .所有DataNode同时向两个NameNode汇报数据块信息(位置): .JNN:集群(属性): .Standby:备,完成了edits.log文件的合并产生新的image,推送回ANN: 3>…

  第1章 大数据概论 1.1 大数据概念 大数据概念如图2-1 所示. 图2-1 大数据概念 1.2 大数据特点(4V) 大数据特点如图2-2,2-3,2-4,2-5所示 图2-2 大数据特点之大量 图2-3 大数据特点之高速 图2-4 大数据特点之多样 图2-5 大数据特点之低价值密度 1.3 大数据应用场景 大数据应用场景如图2-6,2-7,2-8,2-9,2-10,2-11所示 图2-6 大数据应用场景之物流仓储 图2-7 大数据应用场景之零售 图2-8 大数据应用场景之旅游 图2-9…

1.HDFS是什么? Hadoop分布式文件系统(HDFS),被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统.它和现有的分布式文件系统有很多共同点. 2.HDFS中的基本概念 (1)块(block)     " 块 " 是固定大小的存储单元,HDFS的文件被分成块进行存储,HDFS的块默认大小是64MB.文件传递过来之后,HDFS会把文件拆分成块进行管理," 块"就是文件存储处理的逻辑单元. (2)HDFS有两类节点: Name…

http://blog.sina.com.cn/s/blog_7ca5799101013dtb.html 目前,虽然大数据与数据库一体机都很火热,但相当一部分人却无法对深入了解这两者的本质区别.这里便对大数据技术(如Hadoop等,主要指MapReduce与NoSQL)与数据库一体机(新一代的主流关系数据库)技术对比如下: 硬件架构 从本质上来讲,两者的硬件架构基本相同,都是采用x86服务器集群的分布式并行模式来应对大规模的数据与计算.但是,数据库一体机的商家大都会对硬件体系进行面向产品化的.系…

大数据的时代已经来了,信息的爆炸式增长使得越来越多的行业面临这大量数据需要存储和分析的挑战.Hadoop作为一个开源的分布式并行处理平台,以其高拓展.高效率.高可靠等优点越来越受到欢迎.这同时也带动了hadoop商业版的发行.这里就通过大快DKhadoop为大家详细介绍一下hadoop大数据平台架构内容. 目前国内的商业发行版hadoop除了大快DKhadoop以外还有像华为云等.虽然发行方不同,但在平台架构上相似,这里就以我比较熟悉的dkhadoop来介绍. 1.大快Dkhadoop,可以说是…

本篇文章内容来自2016年TOP100summitWalmartLabs实验室广告平台首席工程师.架构师粟迪夫的案例分享. 编辑:Cynthia 粟迪夫:WalmartLabs实验室广告平台首席工程师.架构师 在大数据平台架构设计.消息中间件.分布式系统等领域有丰富经验. 作为技术负责人,帮助多家企业搭建了大数据平台和分布式系统. 目前主导WMX大数据平台.广告效益分析系统和实时数据管道的开发. 导读:作为世界上最大的商品零售商,沃尔玛每天都投放大量的广告.产生大量的商品交易,生成大量数据,需要…

原文地址:https://blog.csdn.net/bingdata123/article/details/79927507 Google是大数据时代的奠基者,其大数据技术架构一直是互联网公司争相学习和 研究的重点,也是行业大数据技术架构的标杆和示范. 1.谷歌的数据中心 谷歌已经建立了世界上最快.最强大.最高质量的数据中心,它的8个主要数据中心都远离其位于加州山景城的总部,分别位于美国南卡罗来纳州的伯克利郡,爱荷华州的康瑟尔布拉夫斯,乔治亚州的道格拉斯郡,俄克拉荷马州的梅斯郡,北卡罗来纳州的…

摘要: 本论坛第一次聚集阿里Hadoop.Spark.Hbase.Jtorm各领域的技术专家,讲述Hadoop生态的过去现在未来及阿里在Hadoop大生态领域的实践与探索. 开源大数据技术专场下午场在阿里技术专家封神的主持下开始,参与分享的嘉宾有Spark Commiter.来自Databriks的范文臣,HDFS committer.Intel 研发经理郑锴,逸晗网络科技大数据平台负责人杨智,Intel技术专家毛玮,以及阿里云技术专家木艮.   Databricks范文臣:Deep Dive…

在大数据处理以及分析中 SQL 的普及率非常高,几乎是每一个大数据工程师必须掌握的语言,甚至非数据处理岗位的人也在学习使用 SQL.今天这篇文章就聊聊 SQL 在数据分析中作用以及掌握 SQL 的必要性. SQL解决了什么问题 SQL的中文翻译为:结构化查询语言.这里面有三层含义:首先这是一门编程语言:其次,这是一门查询语言:最后,这是在结构化数据上做查询的语言.结构化数据就是数据库里的二维表,不了解数据库的读者可以把它看做 Excel 里面的表格.虽然 SQL可以解决查询问题,但是 SQL 并…

除Hadoop外的9个大数据技术: 1.Apache Flink 2.Apache Samza 3.Google Cloud Data Flow 4.StreamSets 5.Tensor Flow 6.Apache NiFi 7.Druid 8.LinkedIn WhereHows 9.Microsoft Cognitive Services Hadoop是大数据领域最流行的技术,但并非唯一.还有很多其他技术可用于解决大数据问题.除了Apache Hadoop外,另外9个大数据技术也是必须要了…

2013年12月5日-6日参加了为期两天的2013中国大数据技术大会(Big Data Technology Conference, BDTC2013),本期会议主题是:“应用驱动的架构与技术 ”.大数据概念最近真是火得不行,从大会多达7个的“大数据架构与系统”.“大数据技术”.“大数据应用”.“大数据研究与发展”.“大数据基准测试”“智能交通与大数据”以及“传统行业如何驾驭大数据”主题论坛,再到现场爆棚的人群,可见大家拥抱大数据的高涨热情. 在9月份读完了一本<大数据时代>,后面又听大学老师…