从看<Hadoop权威指南>第一眼开始,我一直觉得Hadoop很难,很难.....看着这本书,我觉得好像是文言文,我是真的看不懂,我的一腔热血瞬间冷了下来!很幸运,但是也不幸运,我来到了一个小公司!幸运的是,我接触到了云,不幸运的是这并不是我想要的云. 我曾经告诉过自己:我今后做事要当机立断,对于一些东西,要抱着宁缺勿滥的心态!可惜我没有做到! 自学之路很漫长,受挫很正常,贵在持之以恒! 我要坚持写下去,不为什么,只觉得印象深刻!只是很喜欢我在写的过程中的一种状态!…

1. MapReduce Architecture MapReduce是一套可编程的框架,大部分MapReduce的工作都能够用Pig或者Hive完毕.可是还是要了解MapReduce本身是怎样工作的,由于这才是Hadoop的核心,而且能够为以后优化和自己写做准备.   Job Client, 就是用户 Job Tracker和Task Tracker也是一种Master - Slave构建   工作流程(MapReduce Pipeline)   Job Client提交了MapReduce的…

2017-06-21 朱洁 Docker很热,怎么形容?感觉开源除了spark技术,就是docker了,甚至把Go语言也带火了,把Go在TIOBE的排名从百名外带入主流语言的行列. Docker快成救世主了,这么牛逼的技术,docker和hadoop碰撞出什么火花来呢,是不是得赶紧用上呢? 就不介绍具体什么是docker了,不是一门全新的技术,是基于LXC的高级容器引擎,从linux内核发展出来的轻量隔离技术.相比单纯的隔离,核心是标准化了镜像打包,部署和发布这个过程,相当于标准化了开发过程.就…

Hadoop2 和 Hadoop1 区别 Namenode NameNode其实是Hadoop的一个目录服务,它包含着整个集群存储的文件的元数据. 早期发行的Hadoop1版本将所有HDFS目录和文件的元数据存储到一个NameNode单点.整个集群的数据状态取决于这个单点的成败.随后的版本添加了一个secondary NameNode节点,作为冷备份的从NameNode节点.Secondary NameNode节点周期性地将写日志(edit log)和NameNode的映象文件(image fi…

看完SQL Server 2014 Q/A答疑集锦:想不升级都难! 转载自:http://mp.weixin.qq.com/s/5rZCgnMKmJqeC7hbe4CZ_g 本期嘉宾为微软技术中心技术架构师韩凯(社区ID:Chris_Han0015),主要负责大数据和云计算领域.在美国取得系统工程硕士学位后,服务于华尔街主要银行与金融机构.从事流程再造与创新与商务智能方案设计实施. IT名人堂栏目对微软技术中心技术架构师韩凯进行了独家访谈,揭秘了SQL Server 2014不可不知的那些事儿.…

紧接着<Hadoop入门学习笔记---part3>中的继续了解如何用java在程序中操作HDFS. 众所周知,对文件的操作无非是创建,查看,下载,删除.下面我们就开始应用java程序进行操作,前提是按照<Hadoop入门学习笔记---part2>中的已经在虚拟机中搭建好了Hadoop伪分布环境:并且确定现在linux操作系统中hadoop的几个进程已经完全启动了. 好了,废话不多说!实际的例子走起. 在myeclipse中新建一个java工程: 在项目工程中新建一个lib包用于存放…

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…

最近要写一个数据量较大的程序,所以想搭建一个hbase平台试试.搭建hbase伪分布式平台,需要先搭建hadoop平台.本文主要介绍伪分布式平台搭建过程. 目录: 一.前言 二.环境搭建 三.命令测试 四.启动YARN 五.web查看 一.前言 1.开始搭建前上官网看了一下,发现最新版本是3.0,但一想到跨版本而且又是最新版本的一般都会出现各种不一样的问题,所以决定使用了2.7.3,hadoop2的最新版本,至于跟后面搭建hbase的版本兼不兼容的情况等遇到再看怎么处理(实验证明最新版本的hba…

强迫症必治: WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable 为了去掉这个警告! 这个本地库是需要根据当前所用的环境编译的,否则就会出现这个警告,但是对我们的任务处理没什么影响. (但有博主提出:官方给的编译后的包是基于32位jvm编译的,在64位jvm上运行,不能发挥性能优势),既然不…

之前有幸在MOOC学院抽中小象学院hadoop体验课. 这是小象学院hadoop2.X概述第八章的笔记 主要介绍HBase,一个分布式数据库的应用案例. 案例概况: 1)时间序列数据库(OpenTSDB) 用HBase储存时间序列数据,每时每刻都在解决,数据库为开源 2)HBase爬虫调度库 垂直搜索爬虫 大规模爬虫(全网爬虫) 这里界定URL爬虫调度 3)HBase文档库 储存文档数据库,偏重于储存 4)银行人民币查询系统 不在博客园上阅读时才会看到的,这篇博文归http://www.cnbl…

摘要:Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构.Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce.HDFS为海量的数据提供了存储,则MapReduce为海量的数据提供了计算. 1.hadoop核心组件—HDFS ■  HDFS的文件被分成块进行存储,块的默认大小64M,块是文件存储处理的逻辑单元 ■  HDFS中有两类节点NameNode和DataNode: NameNode是管理节点,存放文件元数据:1)文件与数据块的映射表2)数据块与数据节点的映射表…

一.引言: Hadoop的HDFS集群非常容易出现机器与机器之间磁盘利用率不平衡的情况,比如集群中添加新的数据节点,节点与节点之间磁盘大小不一样等等.当hdfs出现不平衡状况的时候,将引发很多问题,比如MR程序无法很好地利用本地计算的优势,机器之间无法达到更好的网络带宽使用率,机器磁盘无法利用等等. 二.问题: 因业务需要搭建一个新hadoop集群,并将老的hadoop集群中的数据迁移至新的hadoop集群,而且datanode节点不能全部上线,其中还可能会出现节点上线或下线的情况,这个时候就很…

Hadoop核心之HDFS 架构设计   老嗨 2015-09-18 16:55:00 浏览225 评论0 摘要: 概述:HDFS即Hadoop Distributed File System分布式文件系统,它的设计目标是把超大数据集存储到分布在网络中的多台普通商用计算机上,并且能够提供高可靠性和高吞吐量的服务.分布式文件系统要比普通磁盘文件系统复杂,因为它要引入网络编程,分布式文件系统要容忍... 概述:HDFS即Hadoop Distributed File System分布式文件系统,它的…

由于从各光伏电站采集的数据量较大,必须解决海量数据的查询.分析的问题.目前主要考虑两种方式:1.  Hadoop大数据技术:2.  Oracle(数据仓库)+BI:    本文仅介绍hadoop的技术要应用特征. Hadoop 基本介绍 hadoop是一个平台,是一个适合大数据的分布式存储和计算的平台.什么是分布式存储?这就是后边我们要讲的hadoop核心之一HDFS(Hadoop Distributed File System):什么是分布式计算?这是我们后边要讲的hadoop另外一个重要的核…

继续研究hadoop,有童鞋问我,为啥不接着写hive的文章了,原因主要是时间不够,我对hive的研究基本结束,现在主要是hdfs和mapreduce,能写文章的时间也不多,只有周末才有时间写文章,所以最近的文章都是写hdfs和mapreduce.不过hive是建立在hdfs和mapreduce之上,研究好hdfs和mapreduce也是真正用好hive的前提. 今天的内容是mapreduce,经过这么长时间的学习,我对hadoop的相关技术理解更加深入了,这回我会尽全力讲解好mapreduce…

前言:来园子已经有8个月了,当初入园凭着满腔热血和一脑门子冲动,给自己起了个响亮的旗号“大数据 小世界”,顿时有了种世界都是我的,世界都在我手中的赶脚.可是......时光飞逝,岁月如梭~~~随手一翻自己的博客,可视化已经快占据了半壁江山,思来想去,还是觉得把一直挂在嘴头,放在心头的大数据拿出来说说,哦不,是拿过来学学.入园前期写了有关Nutch和Solr的自己的一些阅读体会和一些尝试,挂着大数据的旗号做着爬虫的买卖.可是,时间在流失,对于大数据的憧憬从未改变,尤其是Hadoop一直让我魂牵梦绕…

一.前言 为了运行summingbird demo,笔者走了很多的弯路,并且在国内基本上是查阅不到任何的资料,耗时很久才搞定了demo的运行.真的是一把辛酸泪,有兴趣想要研究summingbird的园友且听笔者一一道来,大体可以将summingbird理解为Storm + Hadoop. 二.大数据处理快速预览 大数据时代的来临,将大数据处理分为了批量处理与实时处理两个方向,批量处理的优势在于容错性好,因为数据时先存在本地或者是分布式的进行存储,可以重复对数据进行处理,劣势在于速度慢,要等到数据…

半个月前看到博客园有人说.NET不行那篇文章,我只想说你们有时间去抱怨不如多写些实在的东西.  1.SQLSERVER优点和缺点? 优点:支持索引.事务.安全性以及容错性高 缺点:数据量达到100万以上就需要开始优化了,一般我们会对 表进行水平拆分,分表.分区和作业同步等,这样做大大提高了逻辑的复杂性,难以维护,只有群集容错,没有多库负载均衡并行计算功能.  2.SQLSERVER真的不能处理大数据? 答案:当然可以的,打个比方:操作单一数据库称为一维操作,如果操作相同结构,分布在多个服务器上的…

1. Hadoop 最出名的是 MapReduce和 HDFS,不过也有很多其他有用的子项目. 技术栈如下: Core 一系列分布式文件系统和通用I/O的组件和接口(序列化.Java RPC和持久化数据结构) Avro 一种提供高效.跨语言RPC的数据序列系统,持久化数据存储. MapReduce 分布式数据处理模式和执行环境,运行于大型商用机集群. HDFS 分布式文件系统,运行于大型商用机集群. Pig 一种数据流语言和运行环境,用以检索非常大的数据集.Pig运行在MapReduce和HDF…

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…

原 Hadoop MapReduce 框架的问题 原hadoop的MapReduce框架图 从上图中可以清楚的看出原 MapReduce 程序的流程及设计思路: 首先用户程序 (JobClient) 提交了一个 job,job 的信息会发送到 Job Tracker 中,Job Tracker 是 Map-reduce 框架的中心,他需要与集群中的机器定时通信 (heartbeat), 需要管理哪些程序应该跑在哪些机器上,需要管理所有 job 失败.重启等操作. TaskTracker 是 Ma…

安装篇: 安装是最基本的,也是最难的.俗话说的好,万事开头难啊!的确如此.刚开始,自己折腾,总会是这样那样的问题,也许一个小的问题,就要推倒了重来.我现在就将这几天(2014-2-16~2014-2-18)折腾Hadoop的经验做个简单的分享. 一.准备 所谓不打无准备的战,是也.准备是一件很重要的事情. 我的准备如下: 硬件: 两台电脑:一台笔记本(1G内存,XP,),一台台式机(2G内存,XP) 移动硬盘(500G),硬件可视条件而定,至少的有一台电脑,并且要能上网的啊. 软件准备: 操作系…

在Hadoop1(版本<=0.22)中,由于NameNode和JobTracker存在单点中,这制约了hadoop的发展,当集群规模超过2000台时,NameNode和JobTracker已经不堪重负.于是,全新架构的hadoop2(版本>=0.23)诞生了,可以支持分布式NameNode.NameNode HA(NameNode High Available),实现了NameNode的横向扩展,使得集群规模最大可支持上万个节点. 一.Hadoop2介绍 1.Hadoop1局限性  NameN…

[转:http://www.csdn.net/article/2015-07-07/2825150] 在深度学习(Deep Learning)的热潮下,Caffe作为一个高效.实用的深度学习框架受到了广泛的关注.了解Caffe研发的背景.愿景.技术特色.路线图及其开发者的理念,对于我们选择合适的工具更好地进行深度学习应用的迭代开发大有裨益.<程序员>记者近日深度对话Caffe作者贾扬清,剖析Caffe的起源.目标.差异性.现存的一些问题和改进工作,以及未来的规划. 起源故事 <程序员&g…

1.概述 最近收到一些同学和朋友的邮件,说能不能整理一下 Hadoop 生态圈的相关内容,然后分享一些,我觉得这是一个不错的提议,于是,花了一些业余时间整理了 Hadoop 的生态系统,并将其进行了归纳总结,进而将其以表格的形式进行了罗列.涉及的内容有以下几点: 分布式文件系统 分布式编程模型 NoSQL 数据库 SQL-On-Hadoop 数据采集 编程服务中间件 调度系统 系统部署 数据可视化 2.内容 2.1 分布式文件系统 2.1.1 Apache HDFS 在分布式文件系统当中,首先为…

1.简单模式 这种模式,配置简单,使用简单. core-site.xml添加 <property> <name>hadoop.security.authorization</name> <value>true</value> </property> <property> <name>hadoop.security.authentication</name> <value>simple&l…

昨天折腾hadoop2X的eclipse插件,从https://github.com/winghc/hadoop2x-eclipse-plugin把源码搞下来后,很快搞定出来一个,但是...New Hadoop Location时,窗口出不来,汗死,原因后面会说明的.源码难下,最后我会附上源码包的. 仔细看了ant和ivy的文件之后,我发现了一个坑爹的现象,编译一个插件,需要ivy么?! ant用了好久了,还是自己写一个的好. 查看了jar包,都是hadoop安装目录里面存在的,还需要连个毛线的…

Hadoop 2.2中正式启用了hdfs nfs功能,使得hdfs的通用性迈进了一大步.在公司让小朋友搭建了一下,然后我自己进行了一点简单的试验,有一点收获,记录在此. 理论 使用hdfs nfs功能的话,数据访问路径如上图:用户或程序通过Linux自带的nfs client访问hdfs nfs服务,然后再由nfs网关作为hdfs的客户端访问hdfs. 这张图中,中间的节点就是nfs代理服务器(hdfs nfs proxy)或nfs网关(hdfs nfs gateway).蓝色代表该模块是一个进…

1. MapReduce - 映射.化简编程模型 1.1 MapReduce 的概念 1.1.1 map 和 reduce 1.1.2 shufftle 和 排序 MapReduce 保证每个 reducer 的输入都已经按键排序. 1.1.3 MapReduce 类型和输入输出 MapReduce 中的 map 和 reduce 函数遵循以下形式: map: (K1, V1) ----> list(K2, V2) reduce: (K2, list(V2)) ----> list (K3,…

1.列出安装Hadoop流程步骤 a) 创建hadoop账号 b) 更改ip c) 安装Java 更改/etc/profile 配置环境变量 d) 修改host文件域名 e) 安装ssh 配置无密码登录 f) 解压hadoop g) 配置hadoop  conf下面的配置文件 h) Hadoop namenode -format  格式化 i) Start 启动 2.列出hadoop集群启动中的所有进程和进程的作用 a) Namenode 管理集群  记录namenode文件信息 b) Seco…