一.前奏 Hadoop是目前大数据领域最主流的一套技术体系,包含了多种技术. 包括HDFS(分布式文件系统),YARN(分布式资源调度系统),MapReduce(分布式计算系统),等等. 有些朋友可能听说过Hadoop,但是却不太清楚他到底是个什么东西,这篇文章就用大白话给各位阐述一下. 假如你现在公司里的数据都是放在MySQL里的,那么就全部放在一台数据库服务器上,我们就假设这台服务器的磁盘空间有2T吧,大家先看下面这张图. 现在问题来了,你不停的往这台服务器的MySQL里放数据,结果数据量越

1.1.   Hadoop架构 Hadoop1.0版本两个核心:HDFS+MapReduce Hadoop2.0版本,引入了Yarn.核心:HDFS+Yarn+Mapreduce Yarn是资源调度框架.能够细粒度的管理和调度任务.此外,还能够支持其他的计算框架,比如spark等. 1.2.   HDFS设计 单台机器的硬件扩展 纵向扩展的问题,是有硬件瓶颈的,包括成本也会指数型增长. 1.3.   namenode工作职责: 1.要知道管理有哪些机器节点,即有哪些datanode.比如ip信息

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表,并提供类SQL查询功能. 本质是:将HQL转化成MapReduce程序 1)Hive处理的数据存储在HDFS 2)Hive分析数据底层的实现是MapReduce 3)执行程序运行在Yarn上 1. Hive架构原理 hive的组成: 可以配置Hive运行引擎Tez: https://www.cnblogs.com/shengyang17/p/10527700.html 2. Hive安装及配置 ()把apache-

Hadoop基础原理 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. 业内有这么一句话说:云计算可能改变了整个传统IT产业的基础架构,而大数据处理,尤其像Hadoop组件这样的技术出现,将是改变IT业务模式的一种技术. 另外,很多小伙伴可能还搞不明白云和Hadoop有什么关系,事实上这是两种截然不同的技术.虽然从某种意义上来讲,他们都是在大规模的计算机集群上来完成的.但是openstack或其它的paas或sas的云环境,他们所指的是所谓的云计算的方式,通常是来讲是用于指定如何

Hadoop架构的初略总结(1) Hadoop是一个开源的分布式系统基础架构,此架构可以帮助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. 首先我们要理清楚几个问题. 1.我们为什么需要Hadoop? 解: 简单来说,我们每天上网浏览,上街购物,都会产生数据.我们处于一个数据量呈爆发式增长的时代.我们需要对这些数据进行分析处理,以获得更多有价值的东西.而Hadoop应时代而生.其次我们应该比较了解传统型关系数据库跟Hadoop之间有何区别.这些在前面的Hadoop第二课我们都有所提到.

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式基础架构,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,而MapReduce则为海量的数据提供了计算,特点是:高可靠性,高扩展性,高效性,高容错性. Hadoop与Google三篇论文 Google-File-System :http://blog.bizcloudsoft.com/wp-content/uploads/Google-File-System%E4%B8%AD%E6%96%87%

该系列总览: Hadoop3.1.1架构体系——设计原理阐述与Client源码图文详解 : 总览 流水线(PipeLine),简单地理解就是客户端向DataNode传输数据(Packet)和接收DataNode回复(ACK)[Acknowledge]的数据通路. 整条流水线由若干个DataNode串联而成,数据由客户端流向PipeLine,在流水线上,假如DataNode A 比 DataNode B 更接近流水线 那么称A在B的上游(Upstream),称B在A的下游(Downstream).

该系列总览: Hadoop3.1.1架构体系——设计原理阐述与Client源码图文详解 : 总览 首先,我们要提出HDFS存储特点: 1.高容错 2.一个文件被切成块(新版本默认128MB一个块)在不同的DataNode存储 3.客户端通过流水线,在NameNode的调节下,将数据以Packet的形式流式地输送到流水线上 如果不清楚NameNode,DataNode等概念请先阅读HDFS架构文档: Hadoop架构中文文档 为了确保上述这些特点,HDFS对块的状态进行了定义,以控制数据块在传输过

该系列总览: Hadoop3.1.1架构体系——设计原理阐述与Client源码图文详解 : 总览 在HDFS中,有三种Recovery 1.Lease Recovery 2.Block Recovery 3.PipeLine Recovery 以下将 一 一 讲解. 一.Lease Recovery 首先很有比要介绍一下Lease(租约) 租约保证HDFS的一读多写机制,当一个客户端(Client)希望打开(Open)HDFS中的某个文件进行append或者truncate操作(追加内容或者减少

大数据体系概览Spark.Spark核心原理.架构原理.Spark特点 大数据体系概览(Spark的地位) 什么是Spark? Spark整体架构 Spark的特点 Spark核心原理 Spark架构原理 spark内核架构 RDD及其特点 Spark SQL VS Hive Spark Streaming VS Storm spark 任务提交流程 小提示:这里,使用axure(原型制作工具),来画图十分方便,个人认为比viso或者是processon等流程图制作工具简单多了. 点击链接,看取

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

NET/ASP.NET Routing路由(深入解析路由系统架构原理) 阅读目录: 1.开篇介绍 2.ASP.NET Routing 路由对象模型的位置 3.ASP.NET Routing 路由对象模型的入口 4.ASP.NET Routing 路由对象模型的内部结构 4.1UrlRoutingModule 对象内部结构 4.2RouteBase.Route.RouteCollection.RouteTable 路由核心对象模型 4.3RouteValueDictionary.RouteData

Hbase的架构原理.核心概念 1.Hbase的表.行.列.列族 2.核心组件: Table和region Table在行的方向上分割为多个HRegion, 一个region由[startkey,endkey)表示,每个HRegion分散在不同的RegionServer中 client作用: 提供用户操作hbase的接口(shell.java的api接口) zookeeper作用: Zookeeper集群存储-ROOT-表的地址和Master地址(-ROOT-表在0.96.0之后已经被替换) R

本课主题 BlockManager 运行實例 BlockManager 原理流程图 BlockManager 源码解析 引言 BlockManager 是管理整个Spark运行时的数据读写的,当然也包含数据存储本身,在这个基础之上进行读写操作,由于 Spark 本身是分布式的,所以 BlockManager 也是分布式的, BlockManager 原理流程图 [下图是 BlockManager 原理流程图] BlockManager 运行實例 从 Application 启动的角度来观察Blo

本文将介绍如何使用Docker Compose搭建Istio.Istio号称支持多种平台(不仅仅Kubernetes).然而,官网上非基于Kubernetes的教程仿佛不是亲儿子,写得非常随便,不仅缺了一些内容,而且还有坑.本文希望能补实这些内容.我认为在学习Istio的过程中,相比于Kubernetes,使用Docker Compose部署更能深刻地理解Istio各个组件的用处以及他们的交互关系.在理解了这些后,可以在其他环境,甚至直接在虚拟机上部署Istio.当然,生产环境建议使用Kuber

一.相关概念介绍 1)集群(cluster) 一个集群(cluster)由一个或多个节点组成. 这些节点具有相同的cluster.name,它们协同工作,分享数据和负载.当加入新的节点或者删除一个节点时,集群就会感知到并平衡数据. 2)节点(node) 一个节点(node)就是一个Elasticsearch实例. 集群中一个节点会被选举为主节点(master),它将临时管理集群级别的一些变更,例如新建或删除索引.增加或移除节点等.主节点不参与文档级别的变更或搜索,这意味着在流量增长的时候,该主节

一.Spark集群基础概念 将DAG划分为多个stage阶段,遵循以下原则: 1.将尽可能多的窄依赖关系的RDD划为同一个stage阶段. 2.当遇到shuffle操作,就意味着上一个stage阶段结束,下一个stage阶段开始 关于RDD中的分区,在默认情况下(也就是未指明分区数的情况) 1.如果从HDFS中读取数据创建RDD,在默认情况下 二.spark架构原理 1.Spark架构原理 Driver 进程                    编写的Spark程序就在Driver上, 由Dr

Hadoop架构的初略总结(2) 回顾一下前文,我们总结了以下几个方面.我们为什么需要Hadoop:Hadoop2.0生态系统的构成:Hadoop1.0中HDFS和MapReduce的结构模型. 我们大致了解了1.0,现在我们来说说2.0. 首先,我们需要理清以下几个问题: 1.Hadoop1.0自身有哪些缺陷呢? 解:从两个大的方面来说,HDFS和MapReduce. HDFS: 1)    NameNode中的单点故障问题. 针对Hadoop1.0中HDFS单点故障进行以下解释: HDFS仿

架构原理 本书作为 Elastic Stack 指南,关注于 Elasticsearch 在日志和数据分析场景的应用,并不打算对底层的 Lucene 原理或者 Java 编程做详细的介绍,但是 Elasticsearch 层面上的一些架构设计,对我们做性能调优,故障处理,具有非常重要的影响. 所以,作为 ES 部分的起始章节,先从数据流向和分布的层面,介绍一下 ES 的工作原理,以及相关的可控项.各位读者可以跳过这节先行阅读后面的运维操作部分,但作为性能调优的基础知识,依然建议大家抽时间返回来了

RocketMQ(1)-架构原理 RocketMQ是阿里开源的分布式消息中间件,跟其它中间件相比,RocketMQ的特点是纯JAVA实现:集群和HA实现相对简单:在发生宕机和其它故障时消息丢失率更低. 一.RocketMQ专业术语 先讲专业术语的含义,后面会画流程图来更好的去理解它们. Producer 消息生产者,位于用户的进程内,Producer通过NameServer获取所有Broker的路由信息,根据负载均衡策略选择将消息发到哪个Broker,然后调用Broker接口提交消息. Prod