摘要:Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构.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,则MapReduce为海量的数据提供了计算. 1.hadoop核心组件—HDFS ■  HDFS的文件被分成块进行存储,块的默认大小64M,块是文件存储处理的逻辑单元 ■  HDFS中有两类节点NameNode和DataNode: NameNode是管理节点,存放文件元数据:1)文件与数据块的映射表2)数据块与数据节点的映射表

一.大数据介绍 1.大数据指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工,在合理时间内达到截取.管理.处理.并整理成为人类所能解读的形式的信息. 2.大数据,可帮助我们能察觉商业趋势.判断研究质量.避免疾病扩散.打击犯罪或测定即时交通路况等. 3.麦肯锡全球研究院(MGI)预测,到2020年,全球数据使用量预计达到35ZB(1ZB=1000EB,1EB=1000PB,1PB=1000TB,1TB=1000GB). 4.Google每天要处理的数据高达几百PB.百度每天处理数据几十PB.腾讯微信活跃用

目录 一.配置时间同步 二.部署zookeeper(master节点) 1.使用xftp上传软件包至~ 2.解压安装包 3.创建 data 和 logs 文件夹 4.写入该节点的标识编号 5.修改配置文件 zoo.cfg 6.配置环境变量zookeeper.sh 7.修改目录的归属用户 8.拷贝文件到slave 9.修改目录的归属用户 10.写入每个节点的标识编号 三.启动 ZooKeeper master节点 slave1节点 slave2节点 四.部署HBase 五.启动hadoop 六.启

Hadoop版本演进 当前Hadoop有两大版本:Hadoop 1.0和Hadoop 2.0. Hadoop1.0被称为第一代Hadoop,由分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapReduce组成,其中,HDFS由一个NameNode和多个DataNode组成,MapReduce由一个JobTracker和多个TaskTracker组成,对应Hadoop版本为0..x..x.其中0..x是比较稳定的版本,最后演化为1. x,变成稳定版本..x则增加了NameNode HA等新特性. 第二代

忘的差不多了, 先补概念, 然后开始搭建集群实战 ... . 一 Hadoop版本 和 生态圈 1. Hadoop版本 (1) Apache Hadoop版本介绍 Apache的开源项目开发流程 : -- 主干分支 : 新功能都是在 主干分支(trunk)上开发; -- 特性独有分支 : 很多新特性稳定性很差, 或者不完善, 在这些分支的独有特定很完善之后, 该分支就会并入主干分支; -- 候选分支 : 定期从主干分支剥离, 一般候选分支发布, 该分支就会停止更新新功能, 如果候选分支有BUG修

忘的差不多了, 先补概念, 然后开始搭建集群实战 ... . 一 Hadoop版本 和 生态圈 1. Hadoop版本 (1) Apache Hadoop版本介绍 Apache的开源项目开发流程 : -- 主干分支 : 新功能都是在 主干分支(trunk)上开发; -- 特性独有分支 : 很多新特性稳定性很差, 或者不完善, 在这些分支的独有特定很完善之后, 该分支就会并入主干分支; -- 候选分支 : 定期从主干分支剥离, 一般候选分支发布, 该分支就会停止更新新功能, 如果候选分支有BUG修

>20161011 :数据导入研究    0.sqoop报warning,需要安装accumulo:    1.下载Microsoft sql server jdbc, 使用ie下载,将42版jar包放入sqoop的lib下,注意所有自动安装的hadoop相关软件被置于/usr/hdp目录下    2.sqoop list-databases --connect jdbc:sqlserver://172.4.25.98 --username sa --password sa12345    3.

Hadoop 集群安装及原理:hdfs命令行操作:Java操作hdfs的常用API接口:动态添加删除数据节点. HBase 集群安装及原理:Hbase命令行操作:Java操作Hbase的常用API接口. Hadoop高级 MapReduce开发:Flume抽取日志:Hive安装及命令行操作及JDBC操作:通过Sqoop进行Hive和 MySQL之间的数据交换:MaHout入门: 分布式集群管理zookeeper集群安装及原理及Java常用操作接口. 大数据交换 Kafka集群安装及原理:Kafk

前言 本人是由java后端转型大数据方向,目前也有近一年半时间了,不过我平时的开发平台是阿里云的Maxcompute,通过这么长时间的开发,对数据仓库也有了一定的理解,ETL这些经验还算比较丰富.但是由于Maxcompute是一个更简单的大数据开发平台,导致个人在分布式计算的底层一些知识比较薄弱,所以这次决定花几个月时间好好学习一下hadoop,后续当然也会开始spark的学习.个人感觉这块学习的东西还是比较多,同时也要不断的实践的,所以这趟学习之旅,希望能够记录自己的一些心得体会,供自己参考,

一.版本建议 Centos V7.5 Java V1.8 Hadoop V2.7.6 Hive V2.3.3 Mysql V5.7 Spark V2.3 Scala V2.12.6 Flume V1.80 Sqoop V1.4.5 二.Hadoop JDK地址: http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html Hadoop地址: http://hadoop.apache.org

安装过程分3步走: 1.安装namenode主机一台; 2.安装datanode主机三台; 3.启用集群的三大组件: HDFS,Mapreduce,Yarn. 重要的事情: 新建的虚拟机,预备安装hadoop的disk必须扩容到至少20G,否则后面集群起不来.如果遗漏,请重启主机和服务,扩容才会生效. 一, 安装namenode主机一台,命名主机名称为nn1 1. 配置主机名为nn01,ip为192.168.1.60,配置yum源 [root@nn1 ~]# vim /etc/yum.repos

安装与Spark相关的其他组件的时候,例如JDK,Hadoop,Yarn,Hive,Kafka等,要考虑到这些组件和Spark的版本兼容关系.这个对应关系可以在Spark源代码的pom.xml文件中查看. 一. 下载Spark源代码 打开网址https://github.com/apache/spark,例如选择v2.4.0-rc5版本,再点击“Clone or download”按钮,点击下方的“Download ZIP”进行下载. 二.查看pom.xml文件将下载的源代码压缩包解压后,打开里

yum remove -y hadoop_* zookeeper* ranger* hbase_* ranger* hbase_* ambari-* hadoop_* zookeeper_* hbase* range* pig* hive* tez* mysql-* bigtop-* tuned-* ambari-* apache-maven* postgresql* hdp-select* cd /usr/lib/ rm -rf hadoop hbase zookeeper hcatalog

Cascading: hadoop上面的workflow Sqoop(发音:skup)是一款开源的工具,主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql.postgresql...)间进行数据的传递 2) Nutch,互联网数据及Nutch搜索引擎应用 3) HDFS,Hadoop的分布式文件系统 5) MapReduce,分布式计算框架 6) Flume.Scribe,Chukwa数据收集,收集非结构化数据的工具. 7) Hiho.Sqoop,讲关系数据库中的数据导入HDFS的工具

目录: 一.本地数据集上传到数据仓库Hive 二.Hive的基本操作 三.Hive.Mysql.HBase数据互导 正文: 一.本地数据集上传到数据仓库Hive 1.实验数据集的下载 2.数据集的预处理 ⁃ 1)删除文件第一行记录 ⁃ sed -i '1d' filename #1d表示删除第一行,同理,nd表示删除第n行 ⁃ 2)对字段进行预处理 3.把得到的.txt文件导入Hive 基本思路:先将.txt文件上传到分布式文件系统HDFS,然后在Hive中创建一个外部表,完成导入 • 1)启动

1.1.启动集群 sbin/start-dfs.sh注:这个启动脚本是通过ssh对多个节点的namenode.datanode.journalnode以及zkfc进程进行批量启动的. 1.2.启动NameNode sbin/hadoop-daemon.sh start namenode1.3.启动DataNode sbin/hadoop-daemon.sh start datanode1.4. 启动 MR的HistoryServer sbin/mr-jobhistory-daemon.sh st

目录 HBase实验步骤: 1.配置时间同步(所有节点) 2.部署HBase(master节点) 3.配置HBase(master节点) 4.拷贝文件到slave节点 5.修改权限,切换用户(所有节点) 6.启动hadoop(master节点) 7.启动hbase(master节点) 8.查看浏览器页面 9.hbase语法应用(master节点) 10.关闭hbase(master节点) HBase实验步骤: 需要在Hadoop-全分布式配置的基础上进行配置 1.配置时间同步(所有节点) [ro

Why? Hadoop集群组件太多，默认端口无法记住，有事后需要查看，就在这里罗列下这里包含我们使用到的组件：HDFS, YARN, Hbase, Hive, ZooKeeper。 What? 端口 作用 9000 fs.defaultFS，如：hdfs://172.25.40.171:9000 9001 dfs.namenode.rpc-address，DataNode会连接这个端口 50070 dfs.namenode.http-address 50470 dfs.namenode.http

Ambari介绍1Apache Ambari是一种基于Web的工具,支持Apache Hadoop集群的供应.管理和监控.Ambari已支持大多数Hadoop组件,包括HDFS.MapReduce.Hive.Pig. Hbase.Zookeper.Sqoop和Hcatalog等. Apache Ambari 支持HDFS.MapReduce.Hive.Pig.Hbase.Zookeper.Sqoop和Hcatalog等的集中管理.也是5个顶级hadoop管理工具之一. 建议需对hadoop生态圈

原文地址:大数据技术Hadoop入门理论系列之一----hadoop生态圈介绍   1. hadoop 生态概况 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. 具有可靠.高效.可伸缩的特点. Hadoop的核心是YARN,HDFS和Mapreduce 下图是hadoop生态系统,集成spark生态圈.在未来一段时间内,hadoop将于spark共存,hadoop与spark 都能

Technorati 标记: hadoop,生态圈,ecosystem,yarn,spark,入门 1. hadoop 生态概况 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. 具有可靠.高效.可伸缩的特点. Hadoop的核心是YARN,HDFS和Mapreduce 下图是hadoop生态系统,集成spark生态圈.在未来一段时间内,hadoop将于spark共存,hadoop与