一.Hadoop-HA 1.1 Hadoop1.x带来的问题 1.单点故障 a. 每个群集只有一个NameNode,NameNode存在单点故障(SPOF). ​ b. 如果该计算机或进程不可用,则整个群集在整个NameNode重新启动或在另一台计算机上启 动之前将不可用 ​ c. 如果发生意外事件(例如机器崩溃),则在操作员重新启动NameNode之前,群集将不可 用. ​ d. 计划内的维护事件,例如NameNode计算机上的软件或硬件升级,将导致群集停机时间的延 长 2.水平扩展 将来服务

1.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. 2.SequeuesFile 适用于非文体格式,可作小文件容器,并可压缩: 3.CombineFileInputFormat 将多个文件合并成一个split作为输入,减少map输入与HDFS块的耦合: 4.Java代码实现,使用HDF

Hadoop是一个利用大规模计算机集群,可处理大量数据的分布式并行框架. Hadoop 官网 Hadoop的核心设计包括HDFS和MapReduce. HDFS HDFS(Hadoop Distributed File System)是一种分布式文件系统. 主要特点:1.高容错性:2.高吞吐量访问:3.线性扩展(扩充容量只是增加DataNode数量,可在不停止系统的情况下做扩展) HDFS架构图: 一篇优秀的介绍HDFS原理的blog:HDFS的运行原理 MapReduce MapReduce是

1.HDFS的基本概念 答:块(Block).NameNode.DataNode.HDFS的文件被分成块进行存储,默认块的大小为64M,所以说块是文件存储和处理的逻辑单元.NameNode是管理节点,存储文件元数据,包括文件与数据块的映射.数据块与数据节点的映射表.DataNode是HDFS的工作节点,用来存放数据块的. 2.HDFS体系结构 3.HDFS中数据管理和容错 4.HDFS中文件的读写流程  5.HDFS的特点 答:1.数据冗余,硬件容错.2.流式的数据访问,一次写入,多次读取,无法

在Yarn框架中,调度器是一块很重要的内容.有了合适的调度规则,就可以保证多个应用可以在同一时间有条不紊的工作.最原始的调度规则就是FIFO,即按照用户提交任务的时间来决定哪个任务先执行,但是这样很可能一个大任务独占资源,其他的资源需要不断的等待.也可能一堆小任务占用资源,大任务一直无法得到适当的资源,造成饥饿.所以FIFO虽然很简单,但是并不能满足我们的需求. yarn默认还提供了两种调度规则,capacity和fair share.本篇就主要介绍下capacity调度器: 1.什么是capa

1.组成部分HDFS和MapReduce 2.HDFS这几架构

大数据特征:volume(数量).variety(多样性).velocity(产生的速度) 大数据特征:多.乱.快.杂 数据的来源:业务数据.日志.管理文档(OCR).互联网.物联网.外购

Hadoop之HDFS的概念及用法 1.概念介绍 Hadoop是Apache旗下的一个项目.他由HDFS.MapReduce.Hive.HBase和ZooKeeper等成员组成. HDFS是一个高度容错的分布式文件系统.他能够提高吞吐量的数据访问,适合存储海量的大文件. HDFS由四部分构成:HDFS client.NameNode.DataNode.Secondary NameNode. 各组件概念:   1.HDFS client 2.NameNode 用于维护集群内元数据,也就是保存文件存

1.列出安装Hadoop流程步骤 a) 创建hadoop账号 b) 更改ip c) 安装Java 更改/etc/profile 配置环境变量 d) 修改host文件域名 e) 安装ssh 配置无密码登录 f) 解压hadoop g) 配置hadoop  conf下面的配置文件 h) Hadoop namenode -format  格式化 i) Start 启动 2.列出hadoop集群启动中的所有进程和进程的作用 a) Namenode 管理集群  记录namenode文件信息 b) Seco

Hadoop - MapReduce 一.MapReduce设计理念 map--->映射 reduce--->归纳 mapreduce必须构建在hdfs之上的一种大数据离线计算框架 在线:实时数据处理 离线:数据处理时效性没有在线那么强,但是相对也需要很快得到结果 mapreduce不会马上得到结果,他会有一定的延时(磁盘IO) 如果数据量小,使用mapreduce反而不合适 杀鸡焉用宰牛刀 原始数据-->map(Key,Value)-->Reduce 分布式i计算 将大的数据切分

第一部分:              初识Hadoop 一.             谁说大象不能跳舞 业务数据越来越多,用关系型数据库来存储和处理数据越来越感觉吃力,一个查询或者一个导出,要执行很长时间,这是因为数据的吞吐量太大了,导致整个程序看上去像一只体型庞大.行动笨拙的大象. Hadoop天生就是来解决数据吞吐量太大的,它可以使大数据的存储和处理变的快速.使得应用程序运行的更加的轻盈.像<Hadoop权威指南>封皮上那句话:"谁说大象不能跳舞?!". 二.     

1. MapReduce - 映射.化简编程模型 1.1 MapReduce 的概念 1.1.1 map 和 reduce 1.1.2 shufftle 和 排序 MapReduce 保证每个 reducer 的输入都已经按键排序. 1.1.3 MapReduce 类型和输入输出 MapReduce 中的 map 和 reduce 函数遵循以下形式: map: (K1, V1) ----> list(K2, V2) reduce: (K2, list(V2)) ----> list (K3,

一.笔记本触摸板关闭方法 1.在windows下有官方驱动. 2.ubuntu下没有 操作方法如下: 1,终端操作 临时禁止触摸板:sudo modprobe -r psmouse 开启触摸板:sudo modprobe -a psmouse 永远禁用触摸板: sudo vi /etc/modprobe.d/blacklist.confblacklist psmouse 那就用第二种. 2,在软件中心中搜索"pointing-device"安装, 选择disabled touched.

----------------------------------------------------------------------------- [申明:资料来源于互联网] 本文链接:http://blog.csdn.net/sdksdk0/article/details/51695341 编辑:朱培   ID:sdksdk0 ----------------------------------------------------------------- 以下资料来源于互联网,很多都

引言:我们维护hadoop系统的时候,必不可少需要对HDFS分布式文件系统做操作,例如拷贝一个文件/目录,查看HDFS文件系统目录下的内容,删除HDFS文件系统中的内容(文件/目录),还有HDFS管理信息,单独启动停止 namenode  datanode  jobtracker  tasktracker等等一系列的操作.大家跟着做一遍呢!就会对HDFS的体系架构有更加深入的理解,不多说我们开始吧.环境操作系统:centos 6.0hadoop版本:0.20.2部署目录:/home/grid/h

1. 下列哪项通常是集群的最主要瓶颈(C) A. CPU B. 网络 C. 磁盘IO D. 内存 2. 下列哪项可以作为集群的管理工具?(C) A.Puppet B.Pdsh C.ClouderaManager D.Zookeeper 3. 下列哪个是Hadoop 运行的模式?(ABC) A. 单机版 B. 伪分布式 C. 完全分布式 4. 列举几个hadoop 生态圈的组件并做简要描述 Zookeeper:是一个开源的分布式应用程序协调服务,基于zookeeper 可以实现同步服务, 配置维

你会发现hadoop-daemon.sh用于启动单独的本机节点 而hadoop-daemons.sh 会批量的ssh到别的机器启动 前记: 这些天一直学习hadoop,学习中也遇到了许多的问题,主要是对hadoop的shell脚本和hadoop的源码概念不够清楚,所以我就对hadoop的bin目录下的shell脚本进行了研究,有一些成果想记录下来,也希望大家前来批评指正. 分析原因: 很多hadoop的初学者对hadoop的脚本不是很清楚,不知道为什么可以在命令行中启动hadoop,也不知道为什

本文原名"Don't use Hadoop when your data isn't that big ",出自有着多年从业经验的数据科学家Chris Stucchio,纽约大学柯朗研究所博士后,搞过高频交易平台,当过创业公司的CTO,更习惯称自己为统计学者.对了,他现在自己创业,提供数据分析.推荐优化咨询服务,他的邮件是:stucchio@gmail.com .       有人问我,"你在大数据和Hadoop方面有多少经验?"我告诉他们,我一直在使用Hadoop

hadoop资料 云端云计算2G基础课程 (Hadoop简介.安装与范例) 炼数成金3G视频分享下载 虚拟机三种网络模式该如何上网指导此为视频 Hadoop传智播客七天hadoop(3800元)视频,持续更新 Hadoop传智播客最新的hadoop学习资料第一季(1)需要简单了解Linux操作系统(本课程使用CentOS6.4操作系统):(2)需要java基础,因为hadoop是java语言写的,课程中会对hadoop源码进行简析.第一天资料:传智播客hadoop教程01-课程介绍以及hadoo

Hadoop 本文介绍Hadoop- The Definitive Guide一书中的NCDC数据准备,为后面的学习构建大数据环境; 环境 3节点 Hadoop 2.7.3 集群; java version "1.8.0_111" 1 下载数据 从NCDC下载20,21世纪天历史气数据;官网按年份命名文件夹,每个文件内包含N个gz打包的(*.op.gz)全年各地区天气数据文件和一个全年天气数据打包tar文件,比如1971年; 034700-99999-1971.op.gz 035623

介绍 此Refcard提供了Apache Hadoop,这是最流行的软件框架,可使用简单的高级编程模型实现大型数据集的分布式存储和处理.我们将介绍Hadoop最重要的概念,描述其架构,指导您如何开始使用它以及在Hadoop上编写和执行各种应用程序. 简而言之,Hadoop是Apache Software Foundation的一个开源项目,可以安装在服务器集群上,以便这些服务器可以通信并协同工作来存储和处理大型数据集.Hadoop近年来因其有效处理大数据的能力而变得非常成功.它允许公司将所有数据