1 hadoop1.0时期架构 2 hadoop2.0时期架构 3 hdfs架构 [Active Namenode]:主 Master(只有一个),管理 HDFS 的名称空间,管理数据块映射信息:配置副本策略:处理客户端读写请求 [Secondary NameNode]:NameNode 的热备:定期合并 fsimage 和 fsedits,推送给 NameNode:当 Active NameNode 出现故障时,快速切换为新的 Active NameNode. [Datanode]:Slave

1.概述 今天补充一篇关于Flume的博客,前面在讲解高可用的Hadoop平台的时候遗漏了这篇,本篇博客为大家讲述以下内容: Flume NG简述 单点Flume NG搭建.运行 高可用Flume NG搭建 Failover测试 截图预览 下面开始今天的博客介绍. 2.Flume NG简述 Flume NG是一个分布式,高可用,可靠的系统,它能将不同的海量数据收集,移动并存储到一个数据存储系统中.轻量,配置简单,适用于各种日志收集,并支持Failover和负载均衡.并且它拥有非常丰富的组件.Fl

摘要 研究背景: 1. 互联网的图片数据急剧膨胀 2. Hadoop平台下的Hdfs分布式文件系统能够很好的处理海量数据 研究内容: 1. Hadoop平台工作原理 2. Hadoop平台下图片存储系统的设计与实现 3. Hadoop平台与Web的整合 创新点: 1. 通过Web方式来访问Hdfs 2. 存储性能测试自动化 第一章 绪论 Pass 第二章 Hadoop工作原理 本章可以参考对照Hadoop相关手册,不在此纠结. 第三章 Hadoop图片存储系统设计 模块划分: 1. 普通用户模块

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

1.Hadoop系统运行于一个由普通商用服务器组成的计算集群上,能提供大规模分布式数据存储资源的同时,也提供了大规模的并行化计算资源. 2.Hadoop生态系统 3.MapReduce并行计算框架 MapReduce并行计算框架是一个并行化程序执行系统.它提供了一个包含Map和Reduce两个阶段的并行处理模型和过程,提供了一个并行化编程模型和接口,让程序员可以方便快速地编写出大数据并行处理程序.MapReduce以键值对数据输入方式来处理数据,并能自动完成数据的划分和调度管理. 在程序执行时,

1.概述 在<高可用Hadoop平台-Oozie工作流>一篇中,给大家分享了如何去单一的集成Oozie这样一个插件.今天为大家介绍如何去使用Oozie创建相关工作流运行与Hadoop上,已经在创建过程当中需要注意的事项,下面是今天的分享目录: Oozie简介 任务工作流 截图预览 下面开始今天的内容分享. 2.Oozie简介 在Oozie中有几个重要的概念,他们分别是: WorkFlow:工作流,控制工作流的开始和结束过程,以及工作流Job的执行路径,并提供一种机制来控制工作流执行路径(比如:

1.概述 前面一篇博客<高可用Hadoop平台-Ganglia安装部署>,为大家介绍了Ganglia在Hadoop中的集成,今天为大家介绍另一款工具——Hue,该工具功能比较丰富,下面是今天为大家分享的内容目录: Hue简述 Hue In Hadoop 截图预览 本文所使用的环境是Apache Hadoop-2.6版本,下面开始今天的内容分享. 2.Hue简述 Hue是一个开源的Apache Hadoop UI系统,由Cloudera Desktop演化而来,最后Cloudera公司将其贡献给

1.概述 最近,有朋友私密我,Hadoop有什么好的监控工具,其实,Hadoop的监控工具还是蛮多的.今天给大家分享一个老牌监控工具Ganglia,这个在企业用的也算是比较多的,Hadoop对它的兼容也很好,不过就是监控界面就不是很美观.下次给大家介绍另一款工具——Hue,这个界面官方称为Hadoop UI,界面美观,功能也比较丰富.今天,在这里主要给大家介绍Ganglia这款监控工具,介绍的内容主要包含如下: Ganglia背景 Ganglia安装部署.配置 Hadoop集群配置Ganglia

1.概述 今天补充一篇HBase集群的搭建,这个是高可用系列遗漏的一篇博客,今天抽时间补上,今天给大家介绍的主要内容目录如下所示: 基础软件的准备 HBase介绍 HBase集群搭建 单点问题验证 截图预览 那么,接下来我们开始今天的HBase集群搭建学习. 2.基础软件的准备 由于HBase的数据是存放在HDFS上的,所以我们在使用HBase时,确保Hadoop集群已搭建完成,并运行良好.若是为搭建Hadoop集群,请参考我写的<配置高可用的Hadoop平台>来完成Hadoop平台的搭建.另

1.概述 这篇博客不涉及到具体的编码,只是解答最近一些朋友心中的疑惑.最近,一些朋友和网友纷纷私密我,我总结了一下,疑问大致包含以下几点: 我学 Hadoop 后能从事什么岗位? 在遇到问题,我该如何去寻求解决方案? 针对以上问题,我在这里赘述下个人的经验,给即将步入 Hadoop 行业的同学做个参考. 2.我学 Hadoop 后能从事什么岗位 目前 Hadoop 相关的工作大致分为三类:应用,运维,二次开发 2.1 应用 这方面的主要工作是编写MapReduce作业,利用Hive之类的套件来进

1.概述 今天这篇博客就是<高可用Hadoop平台>的尾声篇了,从搭建安装到入门运行 Hadoop 版的 HelloWorld(WordCount 可以称的上是 Hadoop 版的 HelloWorld ),在到开发中需要用到的各个套件以及对套件的安装使用,在到 Hadoop 的实战,一路走来我们对在Hadoop平台下开发的基本流程应该都熟悉了.今天我们来完成在高可用Hadoop平台开发的最后一步,导出数据. 2.导出数据目的 首先,我来说明下为什么要导出数据,导出数据的目的是为了干嘛? 我们

1.概述 今天继续<高可用的Hadoop平台>系列,今天开始进行小规模的实战下,前面的准备工作完成后,基本用于统计数据的平台都拥有了,关于导出统计结果的文章留到后面赘述.今天要和大家分享的案例是一个基于电商网站的用户行为分析,这里分析的指标包含以下指标: 统计每日PV 每日注册用户 每日IP 跳出用户 其他指标可以参考上述4个指标进行拓展,下面我们开始今天的分析之旅. 2.流程 首先,在开发之前我们需要注意哪些问题?我们不能盲目的按照自己的意愿去开发项目,这样到头来得不到产品的认可,我们的工作

1.概述 这篇博客是接着<高可用Hadoop平台>系列讲,本篇博客是为后面用 Hive 来做数据统计做准备的,介绍如何在 Hadoop HA 平台下集成高可用的 Hive 工具,下面我打算分以下流程来赘述: 环境准备 集成并配置 Hive 工具 使用 Java API 开发 Hive 代码 下面开始进行环境准备. 2.环境准备 Hive版本:<Hive-0.14> HAProxy版本:<HAProxy-1.5.11> 注:前提是 Hadoop 的集群已经搭建完成,若还没

1.概述 最近有同学反应,如何在配置了HA的Hadoop平台运行MapReduce程序呢?对于刚步入Hadoop行业的同学,这个疑问却是会存在,其实仔细想想,如果你之前的语言功底不错的,应该会想到自动重连,自动重连也可以帮我我们解决运行MapReduce程序的问题.然后,今天我赘述的是利用Hadoop的Java API 来实现. 2.介绍 下面直接附上代码,代码中我都有注释. 2.1Java操作HDFS HA的API 代码如下: /** * */ package cn.hdfs.mr.examp

1.概述 上篇<高可用Hadoop平台-启航>博客已经让我们初步了解了Hadoop平台:接下来,我们对Hadoop做进一步的探索,一步一步的揭开Hadoop的神秘面纱.下面,我们开始赘述今天的探索之路. 2.探索 在探索之前,我们来看一下Hadoop解决了什么问题,Hadoop就是解决了大数据(大到单台服务器无法进行存储,单台服务器无法在限定的时间内进行处理)的可靠存储和处理. HDFS:在由普通或廉价的服务器(或PC)组成的集群上提供高可用的文件存储,通过将块保存多个副本的办法解决服务器或硬

1.概述 在上篇博客中,我们搭建了<配置高可用Hadoop平台>,接下来我们就可以驾着Hadoop这艘巨轮在大数据的海洋中遨游了.工欲善其事,必先利其器.是的,没错:我们开发需要有开发工具(IDE):本篇文章,我打算讲解如何搭建和使用开发环境,以及编写和讲解WordCount这个例子,给即将在Hadoop的海洋驰骋的童鞋入个门.上次,我在<网站日志统计案例分析与实现>中说会将源码放到Github,后来,我考虑了下,决定将<高可用的Hadoop平台>做一个系列,后面基于这

Hadoop系统运行于一个由普通商用服务器组成的计算集群上,该服务器集群在提供大规模分布式数据存储资源的同时,也提供大规模的并行化计算资源. 在大数据处理软件系统上,随着Apache Hadoop系统开源化的发展,在最初包含HDFS.MapReduce.HBase等基本子系统的基础上,至今Hadoop平台已经演进为一个包含很多相关子系统的完整的大数据处理生态系统.图1-15展示了Hadoop平台的基本组成与生态系统. 1.MapReduce并行计算框架 MapReduce并行计算框架是一个并行化

Hadoop平台配置汇总 @(Hadoop) Hadoop hadoop-env.sh和yarn-env.sh中export log和pid的dir即可和JAVA_HOME. core-site.xml <configuration> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://ns1</value> </property> <property> <

由于实验室任务方向变更,本文不再更新~ 有段时间没有操作过,发现自己忘记一些步骤了,这篇文章会记录相关步骤,并随时进行补充修改. 1 基础步骤,即相关环境部署及数据准备 数据文件类型为.csv文件,excel直接另存为即可,以逗号为分隔符 2 IDEA编辑代码,打jar包 参考以下链接: IntelliJ IDEA Windows下Spark开发环境部署 IDEA开发Spark的漫漫摸索(一) IDEA开发Spark的漫漫摸索(二) k-means聚类代码参考: package main.sca

    Hadoop平台K-Means聚类算法分布式实现+MapReduce通俗讲解 在Hadoop分布式环境下实现K-Means聚类算法的伪代码如下: 输入:参数0--存储样本数据的文本文件inputfile: 参数1--存储样本数据的SequenceFile文件inputPath: 参数2--存储质心数据的SequenceFile文件centerPath: 参数3--存储聚类结果文件(SequenceFile文件)所处的路径clusterPath: 参数4--类的数量k: 输出:k个类 Be

前言 这是小的第一次搭建hadoop平台,写下这篇博客有以下几个目的(ps:本博只记录在linux系统下搭建hadoop的步骤,如果需要了解在其他平台上搭建hadoop的步骤,还请移步): 1.希望大牛可以指出小的在搭建hadoop平台中的错误的打开方式 2.希望可以帮助到那些需要在linux平台上搭建hadoop的人们 3.记录下搭建过程,以便以后很好的回顾 准备工作 1.linux中java环境的搭建(ps:java环境的搭建不是本博的重点,如果不知道搭建方法,请自行百度) 2.硬件需求至少