看过Tom White写的Hadoop权威指南(大象书)的朋友一定得从第一个天气预报的Map Reduce程序所吸引, 殊不知,Tom White大牛虽然在书中写了程序和讲解了原理,但是他以为你们都会部署了,这里轻描淡写给 带过了,这样就给菜鸟们留了课题,其实在跑书中的程序的时候,如果没经验,还是会踩坑的. 这里笔者就把踩过的坑说一下,以防后来人浪费时间了. 1. 首先,你得下载书中的ncdc气象原始数据,这个可以从书中的官网下载. 作者比较做人家,只给了2年的历史数据,无妨,2年也可以运行.

紧跟之前Hadoop 开源调度系统zeus(一) 本节主要介绍一下zeus的架构: 先给一个zeus的架构图 无论Master还是Worker都有一套WEB UI,无论从哪个上面去看,看到的结果都是一样的,实际上一般仅仅看主 Master:调度内核,在启动时启动一个TCP服务,同一时候将全部任务读到内存中,在任务能够运行时,加到运行队列,下发到client Worker:启动后连接Master,并定时向Master发送心跳,当收到Master的任务后,封装任务运行shell,并将任务运行结果通知

1 Hadoop的三种创建模式 单机模式操作是Hadoop的默认操作模式,当首次解压Hadoop的源码包时,Hadoop无法了解硬件安装环境,会保守地选择最小配置,即单机模式.该模式主要用于开发调试MapReduce程序的应用逻辑,而不会和守护进程交互,避免增加额外的复杂性. 伪分布模式操作是指在“单节点集群”上运行Hadoop,其中所有的守护进程都运行在同一台机器上.该模式在单机模式操作之上多了代码调试功能,可以查阅内存的使用情况.HDFS的输入输出以及守护进程之间的交互. 全分布模式操作是指

常见工作流调度系统 Oozie, Azkaban, Cascading, Hamake 各种调度工具特性对比 特性 Hamake Oozie Azkaban Cascading 工作流描述语言 XML XML (xPDL based) text file with key/value pairs Java API 依赖机制 data-driven explicit explicit explicit 是否要web容器 No Yes Yes No 进度跟踪 console/log messages

一.NameNode维护着2张表: 1.文件系统的目录结构,以及元数据信息 2.文件与数据块列表的对应关系 存放在fsimage中,在运行的时候加载到内存中的. 操作日志写到edits中   二.DataNode 使用block形式存储.在hadoop2中,默认的大小是128MB. 使用副本形式保存数据的安全,默认的数量是3个.   使用shell访问hdfs bin/hdfs dfs –xxx   三.RPC(remote procedure call) 远程过程调用要有一个服务端(对外暴露方

前言 本文介绍如何在Ubuntu Kylin操作系统上搭建Hadoop平台. 配置 1. 操作系统: Ubuntu Kylin 14.04 2. 编程语言: JDK 1.8 3. 通信协议: SSH 2. 云计算项目版本: Hadoop 1.2.1 第一步:安装最新版本的JDK (若已经安装过请忽略这一步) 1. 去官网下载JDK1.8并解压 (当前安装包为:jdk-8u25-linux-x64.gz) 2. 将解压后的安装包复制到 /usr/lib/jvm 目录下 (jvm目录需要自行创建)

https://blog.csdn.net/csdn_wangchen/article/details/79402097 继上一次的redis集成后,有了很大的改观,但是缺少数据的同步.------>集成quartz SpringBoot封装了对Quartz的集成 ,使用非常方便. 添加依赖:compile('org.springframework.boot:spring-boot-starter-quartz') ① 编写任务类 public class WeatherDataSyncJob

Hadoop日志分析系统 项目需求: 需要统计一下线上日志中某些信息每天出现的频率,举个简单的例子,统计线上每天的请求总数和异常请求数.线上大概几十台 服务器,每台服务器大概每天产生4到5G左右的日志,假设有30台,每台5G的,一天产生的日志总量为150G. 处理方案: 方案1:传统的处理方式,写个JAVA日志分析代码,部署到每台服务器进行处理,这种方式部署起来耗时费力,又不好维护. 方案2:采用Hadoop分布式处理,日志分析是Hadoop集群系统的拿手好戏.150G每天的日志也算是比较大的数

从8月份到现在12月份,中间有四个月的时间没有学习hadoop系统了.其实适应新的环境,到现在一切尘埃落定,就应该静下心来,好好学习一下hadoop以及我之前很想学习的mahout.个人对算法比较感兴趣,不希望自己能够研究出点啥,只求我自己能够明白和运用牛人们已经研究出来的东西.所以,今天在搭建了三台centos机器,准备搭建hadoop平台. 系统 系统版本: CentOS release 6.5 (Final) CPU: model name      : Intel(R) Core(TM)

前提 笔者目前需要搭建数据平台,发现了Windows系统下,Hadoop和Hive等组件的安装和运行存在大量的坑,而本着有坑必填的目标,笔者还是花了几个晚上的下班时候在多个互联网参考资料的帮助下完成了Windows10系统下Hadoop和Hive开发环境的搭建.这篇文章记录了整个搭建过程中的具体步骤.遇到的问题和对应的解决方案. 环境准备 基于笔者的软件版本洁癖,所有选用的组件都会使用当前(2020-10-30)最高的版本. 软件 版本 备注 Windows 10 操作系统 JDK 8 暂时不要

天气预报API开发 一.        寻觅篇 最近想要跟着视频练习一下利用API开发一个天气预报系统,就在网上找了一下可以用的API,结果好多都已经失效了... 1.       百度车联网天气预报API(失败) 首先是找了视频了的百度开发者平台 – LBS – 车联网 – 天气预报API,结果发现已经在2015年12月停止服务了 2.       中国天气网API(失败) 没办法,既然百度不鸟我了,只能继续找找看有没有别的了.难道就百度一家做生意么? 百度了一下“天气预报API”(^-^),

作为Hadoop程序员,他要做的事情就是: 1.定义Mapper,处理输入的Key-Value对,输出中间结果.2.定义Reducer,可选,对中间结果进行规约,输出最终结果.3.定义InputFormat 和OutputFormat,可选,InputFormat将每行输入文件的内容转换为Java类供Mapper函数使用,不定义时默认为String.4.定义main函数,在里面定义一个Job并运行它. 然后的事情就交给系统了. 1.基本概念:Hadoop的HDFS实现了google的GFS文件系

1 Hadoop是什么? Google公司发表了两篇论文:一篇论文是“The Google File System”,介绍如何实现分布式地存储海量数据:另一篇论文是“Mapreduce:Simplified Data Processing on Large Clusters”,介绍如何对分布式大规模数据进行处理.Doug Cutting在这两篇论文的启发下,基于OSS(Open Source software)的思想实现了这两篇论文中的原理,从而Hadoop诞生了. Hadoop是一种开源的适合

我们主要使用Hadoop的2个部分:分布式文件存储系统(HDFS)和MapReduce计算模型. 关于这2个部分,可以参考一下Google的论文:The Google File System 和 MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters OK,有了上面的这些理论基础,就可以开始体验我们的Hadoop了. 参考官方文档中的:Hadoop Quick Start ,先搭建起来一个最基本的单机运行模式,在Linux系统中运行系统提供

 下面内容主要说明在Windows虚拟机上面,怎么搭建一个Hadoop伪分布式,并如何运行wordcount程序和网页查看HDFS文件系统. 1 相关软件下载和安装 APACH官网提供hadoop版本是32bit的.如果要在64bit Linux环境运行,需要重新编译hadoop,网盘提供的是64bit hadoop. 本文采用Hadoop 2.0.0-cdh4.2.1.下载 http://pan.baidu.com/s/1gdsC1TT 操作系统ubuntu 64-bit,下载 http://

1.Hadoop生态系统 2.HDFS(Hadoop分布式文件系统) 源自于Google的GFS论文,发表于2003年10月,HDFS是GFS克隆版. 是Hadoop体系中数据存储管理的基础.它是一个高度容错的系统,能检测和应对硬件故障,用于在低成本的通用硬件上运行.HDFS简化了文件的一致性模型,通过流式数据访问,提供高吞吐量应用程序数据访问功能,适合带有大型数据集的应用程序. Client:切分文件:访问HDFS:与NameNode交互,获取文件位置信息:与DataNode交互,读取和写入数

不多说,直接上代码. Hadoop 自身提供了几种机制来解决相关的问题,包括HAR,SequeueFile和CombineFileInputFormat. Hadoop 自身提供的几种小文件合并机制 Hadoop HAR 将众多小文件打包成一个大文件进行存储,并且打包后原来的文件仍然可以通过Map-reduce进行操作,打包后的文件由索引和存储两大部分组成         缺点:一旦创建就不能修改,也不支持追加操作,还不支持文档压缩,当有新文件进来以后,需要重新打包.     SequeuesF

1.概述 在调度 Hadoop 的相关作业时,有以下几种方式: 基于 Linux 系统级别的 Crontab. Java 应用级别的 Quartz. 第三方的调度系统. 自行开发 Hadoop 应用调度系统. 对于前两种,使用 Crontab 和 Quartz 是基本可以满足业务需求,但有其弊端.在 Job 数量庞大的情况下,Crontab 脚本的编写,变得异常复杂.其调度的过程也不能透明化,让管理变得困难.Quartz 虽然不用编写脚本,实现对应的调度 API 即可,然其调度过程不透明,不涵盖

一.Hadoop项目简介 1. Hadoop是什么 Hadoop是一个适合大数据的分布式存储与计算平台. 作者:Doug Cutting:Lucene,Nutch. 受Google三篇论文的启发 2. Hadoop核心项目 HDFS: Hadoop Distributed File System 分布式文件系统 MapReduce:并行计算框架 3. Hadoop架构 3.1 HDFS架构 (1) 主从结构 •主节点,只有一个: namenode •从节点,有很多个: datanodes (2)

1.        MapReduce程序开发步骤 编写map 和 reduce 程序–> 单元测试 -> 编写驱动程序进行验证-> 本地数据集调试 ->  部署到集群运行 用到的工具: Junit.Mockito.Ant 2.        使用Configuration 关键点: 1.  Configuration类可以加载配置文件,包括系统的和自定义的 2.  addResource方法后面的配置文件会覆盖前面的 3.  配置文件的几个特性:name.value.descri

近些年来Hadoop生态系统发展迅猛,它本身包含的软件越来越多,同时带动了周边系统的繁荣发展.尤其是在分布式计算这一领域,系统繁多纷杂,时不时冒出一个系统,号称自己比MapReduce或者Hive高效几十倍,几百倍.有一些无知的人,总是跟着瞎起哄,说Impala将取代Hive,Spark将取代Hadoop MapReduce等.本文则从问题域触发,解释说明Hadoop中每个系统独特的作用/魅力以及它们的不可替代性. Hadoop作为一个生态系统,每个系统只解决某一个特定的问题域(甚至可能很窄),