基于Hadoop2.7.3集群数据仓库Hive1.2.2的部署及使用 HBase是一种分布式.面向列的NoSQL数据库,基于HDFS存储,以表的形式存储数据,表由行和列组成,列划分到列族中.HBase不提供类SQL查询语言,要想像SQL这样查询数据,可以使用Phonix,让SQL查询转换成hbase的扫描和对应的操作,也可以使用现在说讲Hive仓库工具,让HBase作为Hive存储. Hive是运行在Hadoop之上的数据仓库,将结构化的数据文件映射为一张数据库表,提供简单类SQL查询语言,称为

一.引言: Hadoop的HDFS集群非常容易出现机器与机器之间磁盘利用率不平衡的情况,比如集群中添加新的数据节点,节点与节点之间磁盘大小不一样等等.当hdfs出现不平衡状况的时候,将引发很多问题,比如MR程序无法很好地利用本地计算的优势,机器之间无法达到更好的网络带宽使用率,机器磁盘无法利用等等. 二.问题: 因业务需要搭建一个新hadoop集群,并将老的hadoop集群中的数据迁移至新的hadoop集群,而且datanode节点不能全部上线,其中还可能会出现节点上线或下线的情况,这个时候就很

一.引言: Hadoop的HDFS集群非常容易出现机器与机器之间磁盘利用率不平衡的情况,比如集群中添加新的数据节点,节点与节点之间磁盘大小不一样等等.当hdfs出现不平衡状况的时候,将引发很多问题,比如MR程序无法很好地利用本地计算的优势,机器之间无法达到更好的网络带宽使用率,机器磁盘无法利用等等. 二.问题: 因业务需要搭建一个新hadoop集群,并将老的hadoop集群中的数据迁移至新的hadoop集群,而且datanode节点不能全部上线,其中还可能会出现节点上线或下线的情况,这个时候就很

TDW 是腾讯最大的离线数据处理平台.本文主要从需求.挑战.方案和未来计划等方面,介绍了TDW在建设单个大规模集群中采取的 JobTracker 分散化和 NameNode 高可用两个优化方案. TDW(Tencent distributed Data Warehouse,腾讯分布式数据仓库)基于开源软件 Hadoop 和 Hive 进行构建,打破了传统数据仓库不能线性扩展.可控性差的局限,并且根据腾讯数据量大.计算复杂等特定情况进行了大量优化和改造. TDW服务覆盖了腾讯绝大部分业务产品,单集

随着业务的快速增长,TDW的节点数也在增加,对单个大规模Hadoop集群的需求也越来越强烈.TDW需要做单个大规模集群,主要是从数据共享.计算资源共享.减轻运营负担和成本等三个方面考虑. 数据共享.TDW之前在多个IDC部署数十个集群,主要是根据业务分别部署,这样当一个业务需要其他业务的数据,或者需要公共数据时,就需要跨集群或者跨IDC访问数据,这样会占用IDC之间的网络带宽.为了减少跨IDC的数据传输,有时会将公共数据冗余分布到多个IDC的集群,这样又会带来存储空间浪费. 计算资源共享.当一个

TDW(Tencent distributed Data Warehouse,腾讯分布式数据仓库)基于开源软件Hadoop和Hive进行构建,打破了传统数据仓库不能线性扩展.可控性差的局限,并且根据腾讯数据量大.计算复杂等特定情况进行了大量优化和改造. TDW服务覆盖了腾讯绝大部分业务产品,单集群规模达到4400台,CPU总核数达到10万左右,存储容量达到100PB:每日作业数100多万,每日计算量4PB,作业并发数2000左右:实际存储数据量80PB,文件数和块数达到6亿多:存储利用率83%左

使用yum安装CDH Hadoop集群 2013.04.06 Update: 2014.07.21 添加 lzo 的安装 2014.05.20 修改cdh4为cdh5进行安装. 2014.10.22 添加安装 cdh5.2 注意事项. 1.cdh5.2 发布了,其中 YARN 的一些配置参数做了修改,需要特别注意. 2.Hive 的元数据如果使用 PostgreSql9.X,需要设置 standard_conforming_strings 为 off 环境 CentOS 6.4 x86_64 C

2.MapReduce与MySQL交互 MapReduce技术推出后,曾遭到关系数据库研究者的挑剔和批评,认为MapReduce不具备有类似于关系数据库中的结构化数据存储和处理能力.为此,Google和MapReduce社区进行了很多努力.一方面,他们设计了类似于关系数据中结构化数据表的技术(Google的BigTable,Hadoop的HBase)提供一些粗粒度的结构化数据存储和处理能力:另一方面,为了增强与关系数据库的集成能力,Hadoop MapReduce提供了相应的访问关系数据库库的编

转自:http://www.uml.org.cn/sjjm/201508103.asp  作者:Uri Margalit 来源:InfoQ 发布于:2015-8-10 TDW(Tencent distributed Data Warehouse,腾讯分布式数据仓库)基于开源软件Hadoop和Hive进行构建,打破了传统数据仓库不能线性扩展.可控性差的局限,并且根据腾讯数据量大.计算复杂等特定情况进行了大量优化和改造. TDW服务覆盖了腾讯绝大部分业务产品,单集群规模达到4400台,CPU总核数达

1.MySQL安装 MySQL下载地址:http://www.mysql.com/downloads/ 1.1 Windows平台 1)准备软件 MySQL版本:mysql-5.5.21-win32.msi 2)安装环境: 操作系统:Windows 7旗舰版 3)开始安装 第一步:双击"msi"安装文件,出现如图1.1-1界面——"MySQL安装向导",按"Next"继续. 图1.1-1 MySQL安装向导 第二步:在"I accept

1:Hadoop分布式计算平台是由Apache软件基金会开发的一个开源分布式计算平台.以Hadoop分布式文件系统(HDFS)和MapReduce(Google MapReduce的开源实现)为核心的Hadoop为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构. Hadoop 中的分布式文件系统 HDFS 由一个管理结点 ( NameNode )和N个数据结点 ( DataNode )组成,每个结点均是一台普通的计算机.在使用上同我们熟悉的单机上的文件系统非常类似,一样可以建目录,创建,复制,删除文

1:Hadoop分布式计算平台是由Apache软件基金会开发的一个开源分布式计算平台.以Hadoop分布式文件系统(HDFS)和MapReduce(Google MapReduce的开源实现)为核心的Hadoop为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构. 注意:HADOOP的核心组件有: 1)HDFS(分布式文件系统) 2)YARN(运算资源调度系统) 3)MAPREDUCE(分布式运算编程框架) Hadoop 中的分布式文件系统 HDFS 由一个管理结点 ( NameNode )和N个数据

一.背景 在目前规模比较大的互联网公司中,总数据量能达到10PB甚至几十PB数据量的公司,我认为中国已经有超过了20家了.而在这些公司中,也有很多家公司的 日数据增长达到100TB+ 了. 所以我们每天都要观察集群的数据增长,观察是否有哪一天.哪个路径增长过猛了,是否增长了很多垃圾数据:继续深挖下去,看看是不是可以删掉无用的数据. 此外我们还要做“容量预估“,把未来的数据增长规划出来,主要是依靠数据增长斜率计算出未来一个季度后的数据量,再把机器采购需求汇报出去. 在上一篇<基于FsImage的H

Hadoop集群的配置(一) 摘要: hadoop集群配置系列文档,是笔者在实验室真机环境实验后整理而得.以便随后工作所需,做以知识整理,另则与博客园朋友分享实验成果,因为笔者在学习初期,也遇到不少问题.但是网上一些文档大多互相抄袭,里面错误百出.笔者结合自学书籍视频等资料,完成这一套配置资料.实验结果和过程经过反复测试无误后方整理出来的.配置过程中,初学者若有实验环境,可以在真机环境下完成,若无条件,可补习下虚拟机与Linux操作系统的基础知识,以及里面对linux常规命令使用,建议读者边配置

前言:       前段时间自己学习如何部署伪分布式模式的hadoop环境,之前由于工作比较忙,学习的进度停滞了一段时间,所以今天抽出时间把最近学习的成果和大家分享一下.       本文要介绍的是如何利用VMware搭建自己的hadoop的集群.如果大家想了解伪分布式的大家以及eclipse中的hadoop编程,可以参考我之前的三篇文章. 1.在Linux环境中伪分布式部署hadoop(SSH免登陆),运行WordCount实例成功. http://www.cnblogs.com/Purple

Hadoop集群的配置(二) 摘要: hadoop集群配置系列文档,是笔者在实验室真机环境实验后整理而得.以便随后工作所需,做以知识整理,另则与博客园朋友分享实验成果,因为笔者在学习初期,也遇到不少问题.但是网上一些文档大多互相抄袭,里面错误百出.笔者结合自学书籍视频等资料,完成这一套配置资料.实验结果和过程经过反复测试无误后方整理出来的.配置过程中,初学者若有实验环境,可以在真机环境下完成,若无条件,可补习下虚拟机与Linux操作系统的基础知识,以及里面对linux常规命令使用,建议读者边配置

Docker最核心的特性之一,就是能够将任何应用包括Hadoop打包到Docker镜像中.这篇教程介绍了利用Docker在单机上快速搭建多节点 Hadoop集群的详细步骤.作者在发现目前的Hadoop on Docker项目所存在的问题之后,开发了接近最小化的Hadoop镜像,并且支持快速搭建任意节点数的Hadoop集群. 一. 项目简介 GitHub: kiwanlau/hadoop-cluster-docker 直接用机器搭建Hadoop集群是一个相当痛苦的过程,尤其对初学者来说.他们还没开

前言 前面我们主要分析了搭建Hadoop集群所需要准备的内容和一些提前规划好的项,本篇我们主要来分析如何安装CentOS操作系统,以及一些基础的设置,闲言少叙,我们进入本篇的正题. 技术准备 VMware虚拟机.CentOS 6.8 64 bit 安装流程 因为我的笔记本是Window7操作系统,然后内存配置,只有8G,内存配置太低了,当然为了演示,我会将Hadoop集群中的主节点分配2GB内存,然后剩余的三个节点都是1GB配置. 所有的节点存储我都设置为50GB. 在安装操作系统之前,我们需要

前言 关于时下最热的技术潮流,无疑大数据是首当其中最热的一个技术点,关于大数据的概念和方法论铺天盖地的到处宣扬,但其实很多公司或者技术人员也不能详细的讲解其真正的含义或者就没找到能被落地实施的可行性方案,更有很多数据相关的项目比如弄几张报表,写几个T-SQL语句就被冠以“大数据项目”,当然了,时下热门的话题嘛,先把“大数据”帽子扣上,这样才能显示出项目的高大上,得到公司的重视或者高层领导的关注. 首先,关于大数据的概念或者架构一直在各方争议的背景下持续的存在着.目前,关于大数据项目可以真正被落地

摘要:hadoop,一个分布式系统基础架构,可以充分利用集群的威力进行高速运算和存储.本文主要介绍hadoop的安装与集群服务器的配置. 准备文件: ▪ VMware11.0.0      ▪ CentOS-6.5-x86_64-bin-DVD1.iso      ▪ jdk-6u45-linux-x64-rpm.bin      ▪ hadoop-1.2.1-1.x86_64.rpm 1.规划    功能              HOSTNAME             IP        

Hadoop 集群搭建 2016-09-24 杜亦舒 目标 在3台服务器上搭建 Hadoop2.7.3 集群,然后测试验证,要能够向 HDFS 上传文件,并成功运行 mapreduce 示例程序 搭建思路 (1)准备基础设施准备3台服务器,分别命名为 master.slave1.slave2互相配置为 SSH 免密码登录,并都安装好 JAVA 环境(2)安装配置 hadoop在 master 上下载解压 hadoop,修改相应配置文件,包括:core-site.xml.hdfs-site.xml