一, 下面一张图为传统架构和Hadoop的区别 主要讲以下横向扩展和扩展横向扩展:(Mpp 是hash分布,具有20节点)添加新的设备和现有的设备一起提供负载能力.Hadoop中系统扩容时,系统平台增加新节点之后,系统自动在所有节点之间均衡数据.纵向扩展:(oracle两个节点)向上扩展,指的是替换掉已经不能满足需求的硬件设备.采购更高性能的硬件设备,从而提升系统的负载能力. 二,Hadoop集群是一种专门为存储和分析海量非结构化数据而设计的特定类型的集群.本质上,它是一种计算集群,即将数据分析

1.Hadoop数据仓库架构设计 如上图. ODS(Operation Data Store)层:ODS层通常也被称为准备区(Staging area),它们是后续数据仓库层(即基于Kimball维度建模生成的实时表和维度表层,以及基于事实表和明细表 加工的汇总层数据)加工数据的来源,同时ODS层也存储着历史的增量和或全量数据. 数据仓库层(DW:Data Warehouse): 是Hadoop数据平台的主体内容.数据仓库层的数据是ODS层数据经过ETL清洗.转换.加载生成的.Hadoop数据仓

微信公众号[程序员江湖] 作者黄小斜,斜杠青年,某985硕士,阿里 Java 研发工程师,于 2018 年秋招拿到 BAT 头条.网易.滴滴等 8 个大厂 offer,目前致力于分享这几年的学习经验.求职心得和成长感悟,以及作为程序员的思考和见解.(关注公众号后回复”资料“即可领取 3T 免费技术学习资源) ​       纯干货:Hadoop核心架构HDFS+MapReduce+Hbase+Hive内部机理详解. 通过这一阶段的调研总结,从内部机理的角度详细分析,HDFS.MapReduce.

摘要: Hive灵活易用且易于维护,十分适合数据仓库的统计分析,什么样的结构让它具备这些特性?我们如何才能灵活操作hive呢? 博主福利 给大家推荐一套hadoop视频课程 [百度hadoop核心架构师,首次内部分享的企业级项目视频,价值3980元] 免费赠送100份,先到先得.联系老师微信ganshiyu1026,备注OSchina. 部分视频截图展示 Hive hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的sql查询功能,Hive 定义了

转自:http://blog.csdn.net/iamdll/article/details/20998035 分类: 分布式 2014-03-11 10:31 156人阅读 评论(0) 收藏 举报 目录(?)[+] Hadoop核心架构HDFS+MapReduce+Hbase+Hive内部机理详解 通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS.MapReduce处理过程,以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍,基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心.

Flume在企业大数据仓库架构中位置及功能 hadoop 数据仓库 flume 数据仓库架构 1.如下图所示,外部数据中,关系型数据库导入到HDFS用sqoop,由Nginx产生的文件实时监控用Flume获得. 在HDFS或Hbase中,如果要进行实时查询用Impala(内存),如果是分析可以用Hive,Mapreduce分析.用Oozie来调用工作流执行任务. 2.左边是数据的来源:系统日志文件,应用文件(应用系统收集APP产生的日志),点击流(点击产生的日志),销售点(订单信息).通过Flu

今天跟一个朋友在讨论hadoop体系架构,从当下流行的Hadoop+HDFS+MapReduce+Hbase+Pig+Hive+Spark+Storm开始一直讲到HDFS的底层实现,MapReduce的模型计算,到一个云盘如何实现,再到Google分布式史上那最伟大的三篇文章. 这几个名词刚问到初学者的时候肯定会一脸懵逼包括我自己,整个Hadoop家族成员很多,“势力”很庞大,下面画个图,简单概括下. 到这里本文内容已结束,下文是摘自网络上一些比较经典或者浅显易懂的相关文字,有兴趣的继续往下看.

Hadoop的架构模型 1.x的版本架构模型介绍 架构图 HDFS分布式文件存储系统(典型的主从架构) NameNode:集群当中的主节点,主要用于维护集群当中的元数据信息,以及接受用户的请求,处理用户的请求 SecondaryNameNode:主要是辅助NameNode管理元数据信息 DataNode:集群当中的从节点,主要用于存储数据 什么是元数据? 元数据就是描述数据的数据.简单的来说,一个文件的存放位置.文件名称.打开方式.创建人.修改时间.文件大小.文件权限等这些都是描述性的数据,都可

Hadoop 由许多元素构成.其最底部是 Hadoop Distributed File System(HDFS),它存储 Hadoop 集群中所有存储节点上的文件.HDFS(对于本文)的上一层是MapReduce 引擎,该引擎由 JobTrackers 和 TaskTrackers 组成.通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS.MapReduce处理过程,以及数据仓库工具Hive和分布式数据库 Hbase的介绍,基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心.[4]  

1. Yahoo数据仓库的整体架构 Yahoo数据仓库在基础架构上由hadoop集群和Oracle集群组成,hadoop集群是一个计算平台,完成所有ETL数据处理过程:Oracle集群只是一个查询环境. 数据通过Data highway从源系统加载进入数据仓库的ODS层,ODS层数据保持与源系统数据结构一样.EDW数据层并没有严格意义的数据层次的逻辑细分,它可能有 多层的ETL加工过程:多层的数据存储.这一个层数据主要采用维度建模的方法,根据应用需求建立数据模型.数据采用列式存储的数据结构存储.

1.1          Hadoop 概念:hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构.是根据google发表的GFS(Google File System)论文产生过来的. 优点: 1. 它是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架.以一种可靠.高效.可伸缩的方式进行数据处理. 2. 高可靠性,因为它假设计算元素和存储会失败,因此它维护多个工作数据副本,确保能够针对失败的节点重新分布处理. 3. 高效性,因为它以并行的方式工作,通过并行处理加快处理速度. 4. 可伸缩

HDFS的体系架构 整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持,并通过MR来实现对分布式并行任务处理的程序支持. HDFS采用主从(Master/Slave)结构模型,一个HDFS集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成的(在最新的Hadoop2.2版本已经实现多个NameNode的配置-这也是一些大公司通过修改hadoop源代码实现的功能,在最新的版本中就已经实现了).NameNode作为主服务器,管理文件系统命名空间和客户端对文件的访问操作.Da

在大数据的发展过程中,出现了一批专门应用与大数据的处理分析工具,如Hadoop,Hbase,Hive,Spark等,我们先从最基础的Hadoop开始进行介绍 Hadoop是apache基金会下所开发的分布式基础架构,实现了一个分布式文件系统(HDFS),HDFS拥有高容错性.高可靠性.高扩展性.高效性.低成本的特性,可以让用户在不了解相关的底层源码的情况下,在廉价的机器上搭配一台完整的服务器进行分布式程序开发,利用集群的高速运算和存储处理自己的业务. 一个应用程序无非就是计算和存储两个部分,Ha

HDFS 简介 Hadoop Distributed File System,简称HDFS,是一个分布式文件系统. HDFS是高容错性的,可以部署在低成本的硬件之上,HDFS提供高吞吐量地对应用程序数据访问,它适合大数据集的应用程序.它具有以下几个特点: 1)适合存储非常大的文件 2)适合流式数据读取,即适合“只写一次,读多次”的数据处理模式 3)适合部署在廉价的机器上 但HDFS不适合以下场景(任何东西都要分两面看,只有适合自己业务的技术才是真正的好技术): 1)不适合存储大量的小文件,因为受

一.Hadoop系统架构图 Hadoop1.0与hadoop2.0架构对比图 YARN架构: ResourceManager –处理客户端请求 –启动/监控ApplicationMaster –监控NodeManager –资源分配与调度 NodeManager –单个节点上的资源管理 –处理来自ResourceManager的命令 –处理来自ApplicationMaster的命令 ApplicationMaster –数据切分 –为应用程序申请资源,并分配给内部任务 –任务监控与容错   Y

YARN是开源项目Hadoop的一个资源管理系统,最初设计是为了解决Hadoop中MapReduce计算框架中的资源管理问题,但是现在它已经是一个更加通用的资源管理系统,可以把MapReduce计算框架作为一个应用程序运行在YARN系统之上,通过YARN来管理资源.如果你的应用程序也需要借助YARN的资源管理功能,你也可以实现YARN提供的编程API,将你的应用程序运行于YARN之上,将资源的分配与回收统一交给YARN去管理,可以大大简化资源管理功能的开发.当前,也有很多应用程序已经可以构建于Y

hadoop 简单来说就是用 java写的分布式 ,处理大数据的框架,主要思想是 “分组合并” 思想. 分组:比如 有一个大型数据,那么他就会将这个数据按照算法分成多份,每份存储在 从属主机上,并且在从属主机上进行计算,主节点主要负责Hadoop两个关键功能模块HDFS.Map Reduce的监督.        合并:将每个机器上的计算结果合并起来 再在一台机器上计算,得到最终结果.这就是mapreduce 算法. Hadoop主要的任务部署分为3个部分,分别是:Client机器,主节点和从节

Hadoop 由两部分组成,分别是分布式文件系统和分布式计算框架 MapReduce. 其中分布式文件系统主要用于大规模数据的分布式存储,而 MapReduce 则构建在分布式文件系统之上,对存储在分布式文件系统中的数据进行分布式计算.本文主要涉及 MapReduce,但考虑到它的一些功能跟底层存储机制相关,因而会首先介绍分布式文件系统. 在 Hadoop 中, MapReduce 底层的分布式文件系统是独立模块, 用户可按照约定的一套接口实现自己的分布式文件系统, 然后经过简单的配置后, 存储

1.hadoop1.0与hadoop2.0的区别:

引言 Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合执行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统.它和现有的分布式文件系统有非常多共同点.但同一时候,它和其它的分布式文件系统的差别也是非常明显的.HDFS是一个高度容错性的系统,适合部署在便宜的机器上.HDFS能提供高吞吐量的数据訪问.非常适合大规模数据集上的应用. HDFS放宽了一部分POSIX约束,来实现流式读取文件系统数据的目的. HDFS在最開始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架构而开发的.