目前,Hadoop还只是数据仓库产品的一个补充,和数据仓库一起构建混搭架构为上层应用联合提供服务. Hadoop集群具体来说包含两个集群:HDFS集群和YARN集群,两者逻辑上分离,但物理上常在一起. (1)HDFS集群:负责海量数据的存储,集群中的角色主要有 NameNode / DataNode/SecondaryNameNode. (2)YARN集群:负责海量数据运算时的资源调度,集群中的角色主要有 ResourceManager /NodeManager (3)MapReduce:它其实…

Technorati 标记: hadoop,生态圈,ecosystem,yarn,spark,入门 1. hadoop 生态概况 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构. 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进行高速运算和存储. 具有可靠.高效.可伸缩的特点. Hadoop的核心是YARN,HDFS和Mapreduce 下图是hadoop生态系统,集成spark生态圈.在未来一段时间内,hadoop将于spark共存,hadoop与…

HDFS简单介绍 HDFS全称是Hadoop Distribute File System,是一个能运行在普通商用硬件上的分布式文件系统. 与其他分布式文件系统显著不同的特点是: HDFS是一个高容错系统且能运行在各种低成本硬件上: 提供高吞吐量,适合于存储大数据集: HDFS提供流式数据访问机制. HDFS起源于Apache Nutch,现在是Apache Hadoop项目的核心子项目. HDFS设计假设和目标 硬件错误是常态 在数据中心,硬件异常应被视作常态而非异常态. 在一个大数据环境下,…

Hadoop有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上.以下是由应届毕业生网小编J.L为您整理推荐的面试笔试题目和经验,欢迎参考阅读. 单项选择题 1. 下面哪个程序负责 HDFS 数据存储. a)NameNode b)Jobtracker c)Datanode d)secondaryNameNode e)tasktracker 2. HDfS 中的 block 默认保存几份? a)3 份 b)2 份 c)1 份 d)不确定 3. 下列哪个程序通常与 NameNode…

1. 下面哪个程序负责 HDFS 数据存储.答案C datanode a)NameNodeb)Jobtrackerc)Datanode d)secondaryNameNodee)tasktracker NameNode:负责调度,比如你需要存一个640m的文件 如果按照64m分块 那么namenode就会把这10个块(这里不考虑副本)分配到集群中的datanode上 并记录对于关系 .当你要下载这个文件的时候namenode就知道在哪些节点上给你取这些数据了...它主要维护两个map 一个是文件…

所有的内容都来源与 Hadoop 官方文档 一.Hadoop 伪分布式安装步骤 1)JDK安装 解压:tar -zxvf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz -C ~/app 添加到系统环境变量: ~/.bash_profile export JAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk1.7.0_79 export PATH=$TAVA_HOME/bin:$PATH 环境变量生效:source ~/bash_profile 验证Java是否配置成功:java -…

一.概念 Hadoop是由java语言编写的,在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式分析应用的开源框架,其核心部件是HDFS与MapReduce.HDFS是一个分布式文件系统,类似mogilefs,但又不同于mogilefs,hdfs由存放文件元数据信息的namenode和存放数据的服务器datanode组成:hdfs它不同于mogilefs,hdfs把元数据信息放在内存中,而mogilefs把元数据放在数据库中:而对于hdfs的元数据信息持久化是依靠secondary name node…

Hadoop简介 Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台,为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构. Hadoop是基于Java语言开发的,具有很好的跨平台特性,并且可以部署在廉价的计算机集群中. Hadoop的核心是分布式文件系统(Hadoop Distributed File System,HDFS)和MapReduce. Hadoop被公认为行业大数据标准开源软件,在分布式环境下提供了海量数据的处理能力. Hadoop的特性 Hadoop是一个能够对大量数据进…

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…

  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…