作业要求来自:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3319 1.用自己的话阐明Hadoop平台上HDFS和MapReduce的功能.工作原理和工作过程. HDFS(Hadoop Distributed File System,Hadoop分布式文件系统),它是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上.HDFS能提供高吞吐量的数据访问,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序. 易于扩展的分布式

转自:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6704077 从hadoop框架与MapReduce模式中谈海量数据处理 前言 几周前,当我最初听到,以致后来初次接触Hadoop与MapReduce这两个东西,我便稍显兴奋,觉得它们很是神秘,而神秘的东西常能勾起我的兴趣,在看过介绍它们的文章或论文之后,觉得Hadoop是一项富有趣味和挑战性的技术,且它还牵扯到了一个我更加感兴趣的话题:海量数据处理. 由此,最近凡是空闲时,便在看“Hadoop”

序:终于开始接触hadoop了,从wordcount开始 1. 采用hadoop streamming模式 优点:支持C++ pathon shell 等多种语言,学习成本较低,不需要了解hadoop内部结构 调试方便:cat input | ./map | sort | ./reduce > output hadoop 就是提供了一个分布式平台实现了上述脚本的功能,这是一次mapreduce的过程 一个例子: #!/bin/bash source build.env $hadoop_bin f

1,为什么需要hadoop 数据分析者面临的问题 数据日趋庞大,读写都出现性能瓶颈: 用户的应用和分析结果,对实时性和响应时间要求越来越高: 使用的模型越来越复杂,计算量指数级上升. 期待的解决方案 解决性能瓶颈,在可见的未来不会出现新瓶颈之前的技术可以平稳过渡,如SQL: 转移成本,如软硬件成本,开发成本,技能培养成本,维护成本 2,关系型数据库和MapReduce的比较: 传统关系型数据库 MapReduce 数据大小 GB PB 访问 交互式和批处理 批处理 更新 多次读写 一次写入多次读

网络上关于如何单机模式安装Hadoop的文章很多,按照其步骤走下来多数都失败,按照其操作弯路走过了不少但终究还是把问题都解决了,所以顺便自己详细记录下完整的安装过程. 此篇主要介绍在Ubuntu安装完毕后,如何进行Hadoop的安装和配置. 我所记录的笔记适合没有Linux基础的朋友跟我一起操作,同时欢迎高手参观指导. 环境约定 以下环境基于攥写时间:5th July 2015. 宿主机器:Windows 8 虚拟机环境:WMware Wrokstation 11 Ubuntu版本:Ubuntu

一.实验环境说明 1. 环境登录 无需密码自动登录,系统用户名shiyanlou,密码shiyanlou 2. 环境介绍 本实验环境采用带桌面的Ubuntu Linux环境,实验中会用到桌面上的程序: XfceTerminal: Linux命令行终端,打开后会进入Bash环境,可以使用Linux命令 Firefox:浏览器,可以用在需要前端界面的课程里,只需要打开环境里写的HTML/JS页面即可 GVim:非常好用的编辑器,最简单的用法可以参考课程Vim编辑器 3. 环境使用 使用GVim编辑器

一.神马是高大上的MapReduce MapReduce是Google的一项重要技术,它首先是一个编程模型,用以进行大数据量的计算.对于大数据量的计算,通常采用的处理手法就是并行计算.但对许多开发者来说,自己完完全全实现一个并行计算程序难度太大,而MapReduce就是一种简化并行计算的编程模型,它使得那些没有多有多少并行计算经验的开发人员也可以开发并行应用程序.这也就是MapReduce的价值所在,通过简化编程模型,降低了开发并行应用的入门门槛. 1.1 MapReduce是什么 Hadoop

Hadoop权威指南:MapReduce应用开发 [TOC] 一般流程 编写map函数和reduce函数 编写驱动程序运行作业 用于配置的API Hadoop中的组件是通过Hadoop自己的配置API来配置的 一个Configuration类的实例代表配置属性及其取值的一个集合 Configuration从资源(XML文件)中读取属性值,一个简单的配置文件(configuration-1.xml)如下 <?xml version="1.0"?> <configurat

转载请在页首明显处注明作者与出处 一:说明 此为大数据系列的一些博文,有空的话会陆续更新,包含大数据的一些内容,如hadoop,spark,storm,机器学习等. 当前使用的hadoop版本为2.6.4 此为mapreducer的第二章节 这一章节中有着 计算共同好友,推荐可能认识的人 上一篇:hadoop系列三:mapreduce的使用(一) 一:说明 二:在开发工具在运行mapreducer 2.1:本地模式运行mapreducer 2.2:在开发工具中运行在yarn中 三:mapredu

Hadoop单机模式安装 一.实验介绍 1.1 实验内容 hadoop三种安装模式介绍 hadoop单机模式安装 测试安装 1.2 实验知识点 下载解压/环境变量配置 Linux/shell 测试WordCount程序 1.3 实验环境 hadoop2.7.6 Linux CentOS6终端 1.4 适合人群 本课程难度为一般,属于初级级别课程,适合具有linux基础的用户. 1.5 相关文件 https://pan.baidu.com/s/1a_Pjl8uJ2d_-r1hbN05fWA 二.H

本节内容: Hadoop版本 安装部署Hadoop 一.Hadoop版本 1. Hadoop版本种类 目前Hadoop发行版非常多,有华为发行版.Intel发行版.Cloudera发行版(CDH)等,所有这些发行版均是基于Apache Hadoop衍生出来的,之所以有这么多的版本,完全是由Apache Hadoop的开源协议(http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0)决定的:任何人可以对其进行修改,并作为开源或商业产品发布/销售. 国内绝大多数公司发行

一.Hadoop运行模式 (1)本地模式(默认模式): 不需要启用单独进程,直接可以运行,测试和开发时使用. (2)伪分布式模式: 等同于完全分布式,只有一个节点. (3)完全分布式模式: 多个节点一起运行. 1.1  本地运行Hadoop 案例 1.1.1 官方grep案例 1)创建在hadoop-2.7.6文件下面创建一个input文件夹 [root@master hadoop-2.7.6]# mkdir input 2)将hadoop的xml配置文件复制到input [root@maste

1.简介 2.X版本后namenode支持了HA特性,使得整个文件系统的可用性更加增强. 2.安装前提 zookeeper集群,zookeeper的安装参考[hadoop][会装]zookeeper安装 3.资源规划 xufeng-1 xufeng-2 xufeng-3 zookeeper zookeeper zookeeper JournalNode JournalNode JournalNode NameNode DFSZKFailoverController NameNode DFSZKF

一 安装jdk 下载相应版本的jdk安装到相应目录,我的安装目录是/usr/lib/jdk1.8.0_40 下载完成后,在/etc/profile中设置一下环境变量,在文件最后追加如下内容 export JAVA_HOME=/usr/lib/jdk1..0_40 export JRE_HOME=/usr/lib/jdk1..0_40/jre export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib:$CLASSPATH export PATH=$J

Hadoop运行模式 (1)本地模式(默认模式): 不需要启用单独进程,直接可以运行,测试和开发时使用. 即在一台机器上进行操作,仅为单机版. 本地运行Hadoop官方MapReduce案例 操作命令: 执行案例: hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-example-2.7.2.jar wordcount xxx(文件位置) xxx(输出位置) (2)伪分布式模式: 等同于完全分布式,只有一个节点. 配置集群: 配置:core-s

前言 由于现在要用spark,而学习spark会和hdfs和hive打交道,之前在公司服务器配的分布式集群,离开公司之后,自己就不能用了,后来用ambari搭的三台虚拟机的集群太卡了,所以就上网查了一下hadoop+hive的单机部署,以便自己能进行简单的学习,这里记录一下,本来想把hadoop和hive的放在一起写,由于太多,就分成两篇写了. 1.首先安装配置jdk(我安装的1.8) 2.下载hadoop 下载地址:http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/

Hadoop 中利用 mapreduce 读写 mysql 数据   有时候我们在项目中会遇到输入结果集很大,但是输出结果很小,比如一些 pv.uv 数据,然后为了实时查询的需求,或者一些 OLAP 的需求,我们需要 mapreduce 与 mysql 进行数据的交互,而这些特性正是 hbase 或者 hive 目前亟待改进的地方. 好了言归正传,简单的说说背景.原理以及需要注意的地方: 1.为了方便 MapReduce 直接访问关系型数据库(Mysql,Oracle),Hadoop提供了DBI

转载请在页首明显处注明作者与出处 http://www.cnblogs.com/zhuxiaojie/p/7224772.html 一:说明 此为大数据系列的一些博文,有空的话会陆续更新,包含大数据的一些内容,如hadoop,spark,storm,机器学习等. 当前使用的hadoop版本为2.6.4 上一篇:hadoop系列二:HDFS文件系统的命令及JAVA客户端API 在下面可以看到统计一本小说(斗破苍穹)哪些词语出现了最多. 本来mapreducer只想写一篇的,可是发现写一篇太长了,所

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,MapReduce则为海量的数据提供了计算. HDFS是Google File System(GFS)的开源实现. MapReduce是Google MapReduce的开源实现. HDFS和MapReduce实现是完全分离的,并不是没有HDFS就不能MapReduce运算. 本文主要参考了以下三篇博客学习整理而成. 1. Hadoop示例程序WordCount详解及实例 2. hadoop 学习笔

Hadoop单机模式的配置与安装 单机hadoop集群正常启动后进程情况 ResourceManager NodeManager SecondaryNameNode NameNode DataNode 完全分布式.最少要有三个节点(三台主机) 一个节点用来做:NameNode和JobTracker 一个节点用来做:SecondaryNameNode,随时用来编辑日志,完成向NameNode之间的合并. 一个节点用来做:DateNode,存储数据. HDFS进程有许多属性可以定义其工作路,如  h

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,MapReduce则为海量的数据提供了计算. HDFS是Google File System(GFS)的开源实现,MapReduce是Google MapReduce的开源实现. HDFS和MapReduce实现是完全分离的,并不是没有HDFS就不能MapReduce运算. 本文主要参考了以下三篇博客学习整理而成. 1.Hadoop示例程序WordCount详解及实例 2.hadoop 学习笔记:m