1.Hadoop是什么? 适合大数据的分布式存储与计算平台 HDFS: Hadoop Distributed File System分布式文件系统 MapReduce:并行计算框架 解决的问题: HDFS: 海量数据的存储 MapReduce:海量数据的分析 2.Hadoop生态圈 ①HBase Google Bigtable的开源实现 列式数据库 可集群化 可以使用shell.web.api等多种方式访问 适合高读写(insert)的场景 HQL查询语言 NoSQL的典型代表产品 ②Hive

原文地址:大数据技术Hadoop入门理论系列之一----hadoop生态圈介绍   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spark 都能

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

大数据和Hadoop生态圈 一.前言: 非常感谢Hadoop专业解决方案群:313702010,兄弟们的大力支持,在此说一声辛苦了,经过两周的努力,已经有啦初步的成果,目前第1章 大数据和Hadoop生态圈小组已经翻译完成,在此对:译者:贾艳成 QQ:496830205 表示感谢. 二.意见征集: 本章节由<Hadoop专业解决方案群:313702010>翻译小组完成,为小组校验稿,已经通过小组内部校验通过,特此面向网络征集意见,如果对本章节内容有任何异议,请在评论中加以说明,说明时,请标明行

Hadoop生态圈-Knox网关的应用案例 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.Knox网关简介 据Knox官网所述(http://knox.apache.org/):Apache Knox Gateway是用于与Apache Hadoop部署的RESTAPI和UI交互的应用程序网关.Knox Gateway为与Apache Hadoop集群的所有REST和HTTP交互提供一个单一的访问点.KNOX提供三组面向用户的服务: 代理服务:Apache Knox项目的

Hadoop生态圈-构建企业级平台安全方案 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. 能看到这篇文章的小伙伴,估计你对大数据集群的部署对于你来说应该是手到擒来了吧.我之前分享过关于“离线方式部署Cloudera Manager5.15.1”和“离线方式部署Ambari2.6.0.0”的笔记.不管你的集群是使用CDH还是HDP亦或是使用的Apache Hadoop部署的,但是这样一套出事状态的服务只能被成为学习或者实验环境,他们还不足以担当起企业级大数据平台的重任.为什么这

大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具.锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合.你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮.但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪的组合也能工作,但是未必是最佳选择. 大数据,首先你要能存的下大数据. 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器.HDFS(Hadoop Distributed FileSystem)的设计本质上是为了大量的数据

Hadoop生态圈-大数据生态体系快速入门篇 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.大数据概念 1>.什么是大数据 大数据(big data):是指无法在一定时间范围内用常规软件进行捕捉,管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力,洞察发现力和流程优化能力的海量,高增长率和多样化的信息资产. 大数据技术主要解决两个问题,即海量的存储和海量的数据的分析计算. 2>.数据存储单位介绍 按照顺序给出数据存储单位如:Bit,Byte,KB,MB,GB,T

Hadoop生态圈-Azkaban实战之Command类型多job工作流flow 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. Azkaban内置的任务类型支持command.java. 一.Command类型单一job示例 1>.创建job描述文件 2>.将job资源文件打包成zip文件 3>.通过azkaban的web管理平台创建project并上传job压缩包(首先创建project) 4>.上传zip包 5>.启动执行该job 6>.设置周期

Hadoop生态圈-Azkaban部署实战 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.Azkaban部署流程 1>.上传azkaban程序并创建解压目录 [yinzhengjie@s101 data]$ pwd /home/yinzhengjie/data [yinzhengjie@s101 data]$ ll total -rw-r--r-- yinzhengjie yinzhengjie Apr : azkaban-exec-server-.tar.gz -rw

Hadoop生态圈-flume日志收集工具完全分布式部署 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.   目前为止,Hadoop的一个主流应用就是对于大规模web日志的分析和处理,因此想要把web服务的日志导入到Hadoop来进行分析就得借助日志收集工具了.目前主流的Hadoop日志收集工具能够跟Hadoop进行交接的有三个工具,即flume,scribe和chukwa.本篇博客的主角是Apache的flume. 一.主流日志收集工具简介 1>.flume Flume是Cl

一.前言: 非常感谢Hadoop专业解决方案群:313702010,兄弟们的大力支持,在此说一声辛苦了,经过两周的努力,已经有啦初步的成果,目前第1章 大数据和Hadoop生态圈小组已经翻译完成,在此对:译者:贾艳成 QQ:496830205 表示感谢. 二.意见征集: 本章节由<Hadoop专业解决方案群:313702010>翻译小组完成,为小组校验稿,已经通过小组内部校验通过,特此面向网络征集意见,如果对本章节内容有任何异议,请在评论中加以说明,说明时,请标明行号,也可以以修订的方式,发送

Hadoop生态圈-注册并加载协处理器(coprocessor)的三种方式 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. 到目前为止,大家已经掌握了如何使用过滤器来减少服务器端通过网络返回到客户端的数据量.HBase中还有一些特性让用户甚至可以把一部分计算也移动到数据的存放端,他就是本篇博客的主角:协处理器(coprocessor). 一.协处理器简介 使用客户端API,配合筛选机制,例如,使用过滤器或限制列族的范围,都可以控制被返回到客户端的数据量.如果可以更进一步优化会更

Hadoop生态圈-Hive快速入门篇之HQL的基础语法 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. 本篇博客的重点是介绍Hive中常见的数据类型,DDL数据定义,DML数据操作以及常用的查询操作.如果你没有hive的安装环境的话,可以参考我之前分析搭建hive的笔记:https://www.cnblogs.com/yinzhengjie/p/9154324.html 一.Hive常见的属性配置 1>.Hive数据仓库位置配置 >.Default数据仓库的最原始位置在“h

Hadoop生态圈-Hive快速入门篇之Hive环境搭建 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.数据仓库(理论性知识大多摘自百度百科) 1>.什么是数据仓库 数据仓库,英文名称为Data Warehouse,可简写为DW或DWH.数据仓库,是为企业所有级别的决策制定过程,提供所有类型数据支持的战略集合.它是单个数据存储,出于分析性报告和决策支持目的而创建. 为需要业务智能的企业,提供指导业务流程改进.监视时间.成本.质量以及控制. 2>.数据仓库的特点 第一:数

本帖最后由 howtodown 于 2015-4-2 23:15 编辑 问题导读 1.Hadoop生态圈介绍了哪些组件,分别都是什么? 2.大数据与Hadoop是什么关系? 本章主要内容: 理解大数据的挑战 了解Hadoop生态圈 了解Hadoop发行版 使用基于Hadoop的企业级应用 你可能听别人说过,我们生活在“大数据”的环境中.技术驱动着当今世界的发展,计算能力飞速增长,电子设备越来越普遍,因特网越来越容易接入,与此同时,比以往任何时候都多的数据正在被传输和收集. 企业正在以惊人的速度产

一篇了解大数据架构及Hadoop生态圈 阅读建议,有一定基础的阅读顺序为1,2,3,4节,没有基础的阅读顺序为2,3,4,1节. 第一节 集群规划 大数据集群规划(以CDH集群为例),参考链接: https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/latest/topics/cm_ig_host_allocations.html https://blog.csdn.net/xuefenxi/article/details/81563033 Clou

前言 2016年,Hadoop迎来了自己十周岁生日.过去的十年,Hadoop雄霸武林盟主之位,号令天下,引领大数据技术生态不断发展壮大,一时间百家争鸣,百花齐放.然而,兄弟多了不好管,为了抢占企业级市场,各家都迭代出自己的一套访问控制体系,不管是老牌系统(比如HDFS.HBase),还是生态新贵(比如Kafka.Alluxio),ACL(Access Control List)支持都是Roadmap里被关注最高的issue之一. 历史证明跳出混沌状态的最好方式就是--出台标准.于是,Hadoop

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

1.Hadoop是什么? 适合大数据的分布式存储与计算平台 HDFS: Hadoop Distributed File System分布式文件系统 MapReduce:并行计算框架 解决的问题: HDFS: 海量数据的存储 MapReduce:海量数据的分析 2.Hadoop生态圈 ①HBase Google Bigtable的开源实现 列式数据库 可集群化 可以使用shell.web.api等多种方式访问 适合高读写(insert)的场景 HQL查询语言 NoSQL的典型代表产品 ②Hive