Hadoop在国内主要以互联网公司为主,下面主要介绍大规模使用Hadoop或研究Hadoop的公司. 1. 百度 百度在2006年就关注了Hadoop并开始调研和使用,截止2012年,总的集群规模超过7个集群,单集群超过2800台机器节点,Hadoop机器总数超过15000台机器,总的存储容量超过100PB,已经使用的超过74PB,每天提交的作业数目超过6600个,每天的输入数据量已经超过7500TB,输出超过1700TB. 百度的Hadoop集群为整个公司的数据团队大搜索团队社区产品团队广告团

1. Hadoop介绍 1.1 什么是Hadoop 开源的,可靠的,分布式的,可伸缩的 提供的功能: 利用服务器集群,根据用户的自定义业务逻辑,对海量数据进行分布式处理 1.2 处理方式 大众角度 数据量大,海量 技术人员角度 如何存储 如何计算 公司决策层 1.3 分布式 由分布在不同主机上的进程协同在一起,构成整个应用. 分布式软件系统 该软件系统会划分成多个子系统或模块,各自运行在不同的机器上,子系统或者模块之间通过网络通信进行写协作,实现最终整体功能 1.4 Hadoop产生背景 HAD

程序员就得不停地学习啊,故步自封不能满足公司的业务发展啊!所以我们要有搞事情的精神.都说现在是大数据的时代,可以我们这些码农还在java的业务世界里面转悠呢.好不容易碰到一个可能会用到大数据技术的场景时可惜你又没这个技术把这一票接下来!书到用时方恨少.所以我们也要与时代同进步,搞搞大数据.分布式的基础架构现在有hadoop和spark.虽然spark目前比较火,但是国内大厂因为最开始学习大数据的先锋们给公司搭架构都是使用hadoop,以至于spark火起来都不能撼动hadoop的地位(大家不会吃

Hadoop Hadoop适合海量数据分布式存储和分布式计算 运行用户使用简单的编程模型实现跨机器集群对海量数据进行分布式计算处理 1. 概述 1.1 简介 Hadoop核心组件 HDFS (分布式文件存储系统):解决海量数据存储 YARN(集群资源管理和任务调度框架):解决资源任务调度 MapReduce(分布式计算框架):解决海量数据计算 Hadoop发展简史 Hadoop起源于Apache Lucen子项目:Nutch Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎 问题:如何解决数十亿

前言 任何计算任务的运行都离不开计算资源,比如CPU.内存等,那么如何对于计算资源的管理调度就成为了一个重点.大数据领域中的Hadoop之所以一家独大,深受市场的欢迎,和他们设计了一个通用的资源管理调度平台Yarn密不可分,那Yarn是如何做进行资源管理的呢?它的通用性体现在哪里呢?它是如何保证Hadoop绝对的统治地位的呢?希望看了本文你心中有了答案. YARN简介 在早期的Hadoop 1.0时代是没有Yarn这东西的,计算任务MapReduce程序分发到大数据集群中是通过 TaskTrac

http://baike.baidu.com/link?url=-lfWMjGNGBJxKC1QKKhefXvB7Wou6Ztn8mgeZf8u-1iH5fcf25lbRfqpW1SGwOmQL0JIk3P1PmfFb_ygARZn5a   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. [1]  Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File

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. [1]  Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS.HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上:而且它提供高吞吐量(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应

经过了至少4年的激烈争论,现在是对NoSQL的现状做一个阶段性结论的时候了.围绕着NoSQL发生了如此之多的事情,以至于很难对其作出一个简单概括,也很难判断它达到了什么目标以及在什么方面没有达到预期. 在很多领域,NoSQL不仅在行业内也在学术领域中取得了成功.大学开始认识到NoSQL必须要加入到课程中.只是反复讲解标准数据库已经不够了.当然,这不意味着深入学习关系型数据库是错误的.相反,NoSQL是很好的很重要的补充. 发生了什么? NoSQL领域在短短的4到5年的时间里,爆炸性地产生了50到

ylbtech-杂项:Hadoop 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.Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS.HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上:而且它提供高吞吐量(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large

一.前言 从20世纪90年代数字化医院概念提出到至今的20多年时间,数字化医院(Digital Hospital)在国内各大医院飞速的普及推广发展,并取得骄人成绩.不但有数字化医院管理信息系统(HIS).影像存档和通信系统(PACS).电子病历系统(EMR)和区域医疗卫生服务(GMIS)等成功实施与普及推广,而且随着日新月异的计算机技术和网络技术的革新,进一步为数字化医院带来新的交互渠道譬如:远程医疗服务,网上挂号预约. 随着IT技术的飞速发展,80%以上的三级医院都相继建立了自己的医院信息系统

定于2月17日--2月23日的某一天,邀请咱们学员分享一下hadoop工作经验.对于没工作过的同学或者没从事过hadoop工作的同学,抓住机会啊,你可以提前准备自己关心的各种问题! 具体时间请关注QQ群(3群261520795),超人学院其他群的朋友不必重复加到3群,每个群都会发公告的. 你的未来或许因为这次聆听而改变! 分享内容大纲原文如下: 1.分享内容 漫谈**移动互联网公司hadoop环境下**业务的报表研发流程.技术及其他相关内容 2.面向观众 初入职场和对数据处理有兴趣的同学.提示:

前言 本文主要通过对hadoop2.2.0集群配置的过程加以梳理,所有的步骤都是通过自己实际测试.文档的结构也是根据自己的实际情况而定,同时也会加入自己在实际过程遇到的问题.搭建环境过程不重要,重要点在于搭建过程中遇到的问题,解决问题的过程. 可能自己遇到的问题在一些由经验的老者手上都不是问题,但是这些问题着实让自己耽误了很长时间,最后问题解决也是费了太大心血.也通过这篇文档,表现出来,算是总结,为后者提供意见. Hadoop2.2.0体系结构 要想理解本节内容,首先需要了解hadoop1的体系

本章内容 什么是Hadoop Hadoop项目及其结构 Hadoop的体系结构 Hadoop与分布式开发 Hadoop计算模型—MapReduce Hadoop的数据管理 小结 1.1 什么是Hadoop 1.1.1 Hadoop概述 Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台.以Hadoop分布式文件系统HDFS(Hadoop Distributed Filesystem)和MapReduce(Google MapReduce的开源实现)为核心的Hadoop为用户提供了系

Hadoop 中疑问解析 FAQ问题剖析 一.HDFS 文件备份与数据安全性分析1 HDFS 原理分析1.1 Hdfs master/slave模型 hdfs采用的是master/slave模型,一个hdfs cluster包含一个NameNode和一些列的DataNode,其中NameNode充当的是master的角色,主要负责管理hdfs文件系统,接受来自客户端的请求:DataNode主要是用来存储数据文件,hdfs将一个文件分割成一个或多个的block,这些block可能存储在一个Data

6.1 测量MapReduce和环境的性能指标 性能调优的基础系统的性能指标和实验数据.依据这些指标和数据,才能找到系统的性能瓶颈.性能指标和实验数据要通过一系列的工具和过程才能得到. 这部分里,将介绍Hadoop自带的工具和性能指标.还将捎带介绍性能监控工具. 6.1.1 作业统计数据抽取工具 这一章中介绍的很多技术都需要从Hadoop中抽取作业和任务的性能指标.有以下三种办法抽取这些统计数据: 用JobTracker UI来查看作业和任务的计数器. 用Hadoop CLI(命令行界面)来查看

简介 本篇文章主要介绍了Hadoop系统的发展历史以及商业化现状, 科普文. 如果你喜欢本博客,请点此查看本博客所有文章:http://www.cnblogs.com/xuanku/p/index.html 历史发展过程 2002~2004 当时第一轮互联网泡沫刚刚破灭, 一个对搜索引擎特别了解但是同时又失去工作的屌丝Doug Cutting(1), 当时主要靠写点技术专栏文章赚赚稿费. 同时, 他联合了另外一个RDMike Cafarella, 当时两人觉得以后搜索被一个大公司给一统天下是一个

http://www.kuqin.com/database/20120715/322528.html Hadoop这个单词如今铺天盖地,几乎成了大数据的代名词.仅仅数年时间,Hadoop从边缘技术迅速成长为一个事实标准.如今想玩转大数据,搞企业分析或者商业智能,没有Hadoop还真不行.但Hadoop狂热的背后却酝酿着一场技术变革,Hadoop的核心技术在Google那里已经过时,因为Hadoop并不擅长处理“快数据”. 今天,Hadoop似乎已经毫无争议地成了企业大数据技术标准,看上去Hado

http://wenku.baidu.com/link?url=R-QoZXhc918qoO0BX6eXI9_uPU75whF62vFFUBIR-7c5XAYUVxDRX5Rs6QZR9hrBnUdMdVHNSHdjYtv7i28lCSng1iuWO620ML_wqJZYFge Hadoop源代码分析(一) 关键字: 分布式云计算 Google的核心竞争技术是它的计算平台.Google的大牛们用了下面5篇文章,介绍了它们的计算设施. GoogleCluster:http://research.g

摘要:Hadoop已经成为大数据的代名词.短短几年间,Hadoop从一种边缘技术成为事实上的标准.而另一方面,MapReduce在谷歌已不再显赫.当企业瞩目MapReduce的时候,谷歌好像早已进入到了下一个时代.      Hadoop技术已经无处不在.不管是好是坏,Hadoop已经成为大数据的代名词.短短几年间,Hadoop从一种边缘技术成为事实上的标准.看来,不仅现在Hadoop是企业大数据的标准,而且在未来,它的地位似乎一时难以动摇.谷歌文件系统与MapReduce     我们先来探讨

转自:http://news.sequoiadb.com/cn/Detail-id-42 2015-03-20   Strata+Hadoop World(SHW)大会是全世界最大的大数据大会之一.   SHW大会为各种技术提供了深度交流的机会,还会看到最领先的大数据技术.最广泛的应用场景.最有趣的用例教学以及最全面的大数据行业和趋势探讨. SequoiaDB 作为现场的参展商之一,也是中国唯一一家参展的厂商,我们也在展会中着重了解了跟我们的产品息息相关的部分,也就是新型数据库.大会现场不仅有多