一.文件系统 1. 概念 所谓文件系统,是操作系统用于明确磁盘或分区上的文件的方法和数据结构:即在磁盘上组织文件的方法.也指用于存储文件的磁盘或分区,或文件系统种类. 2. Local File System 这里的本地文件系统指的是操作系统层面的文件系统,譬如Linux支持的文件系统,ext3,ext4及XFS等. 3. HDFS 我们知道HDFS的全称是Hadoop Distributed File System,它把数据存储到集群的若干台计算机上,但是具体存储数据的时候还是会用到本地的文件

微信公众号[程序员江湖] 作者黄小斜,斜杠青年,某985硕士,阿里 Java 研发工程师,于 2018 年秋招拿到 BAT 头条.网易.滴滴等 8 个大厂 offer,目前致力于分享这几年的学习经验.求职心得和成长感悟,以及作为程序员的思考和见解.(关注公众号后回复”资料“即可领取 3T 免费技术学习资源) ​       纯干货:Hadoop核心架构HDFS+MapReduce+Hbase+Hive内部机理详解. 通过这一阶段的调研总结,从内部机理的角度详细分析,HDFS.MapReduce.

转自:http://blog.csdn.net/iamdll/article/details/20998035 分类: 分布式 2014-03-11 10:31 156人阅读 评论(0) 收藏 举报 目录(?)[+] Hadoop核心架构HDFS+MapReduce+Hbase+Hive内部机理详解 通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS.MapReduce处理过程,以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍,基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心.

声明:作者原创,转载注明出处. 作者:帅气陈吃苹果 一.安装Sqoop 1.下载sqoop,解压.文件夹重命名 wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/sqoop/1.4.6/sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz tar -zxvf sqoop-1.4.6.bin_hadoop-2.0.4.alpha.tar.gz -C /root/hadoop/ mv sqoop-1.4.6.bin_hadoop-2.0.4.a

一.使用Sqoop将MySQL中的数据导入到HDFS/Hive/HBase watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvYWFyb25oYWRvb3A=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="">    二.使用Sqoop将HDFS/Hive/HBase中的数据导出到MySQL 2.3 HBase中的数

1.Hive内部表,语句如下 CREATE TABLE ods.s01_buyer_calllogs_info_ts( key string comment "hbase rowkey", buyer_mobile string comment "手机号", contact_mobile string comment "对方手机号", call_date string comment "发生时间", call_type str

参考资料:http://www.cnblogs.com/sharpxiajun/p/5585613.html 大数据时代的数据量是超大规模的,传统的关系数据库已经很难存储和管理这些数据了,为了存储海量数据,我们有了HDFS,它可以把成千上万台服务器上的硬盘聚集成一块超级大的硬盘,为了让这些数据产生价值,我们有了mapreduce,它可以计算这个超大硬盘的数据,面对这么大的数据量我们还有一个迫切的需求那就是如何快速检索出我们想要的数据,而这个功能就是由hbase来承担. hbase利用索引技术从海

1.测试MySQL连接 bin/sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://192.168.1.187:3306/trade_dev --username 'mysql' --password '111111' 2.检验SQL语句 bin/sqoop eval --connect jdbc:mysql://192.168.1.187:3306/trade_dev --username 'mysql' --password '111111' --quer

HDFS的体系架构 整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持,并通过MR来实现对分布式并行任务处理的程序支持. HDFS采用主从(Master/Slave)结构模型,一个HDFS集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成的(在最新的Hadoop2.2版本已经实现多个NameNode的配置-这也是一些大公司通过修改hadoop源代码实现的功能,在最新的版本中就已经实现了).NameNode作为主服务器,管理文件系统命名空间和客户端对文件的访问操作.Da

一.Storm集成HDFS 1.1 项目结构 本用例源码下载地址:storm-hdfs-integration 1.2 项目主要依赖 项目主要依赖如下,有两个地方需要注意: 这里由于我服务器上安装的是CDH版本的Hadoop,在导入依赖时引入的也是CDH版本的依赖,需要使用<repository>标签指定CDH的仓库地址: hadoop-common.hadoop-client.hadoop-hdfs均需要排除slf4j-log4j12依赖,原因是storm-core中已经有该依赖,不排除的话

一.Storm集成HDFS 1.1 项目结构 本用例源码下载地址:storm-hdfs-integration 1.2 项目主要依赖 项目主要依赖如下,有两个地方需要注意: 这里由于我服务器上安装的是 CDH 版本的 Hadoop,在导入依赖时引入的也是 CDH 版本的依赖,需要使用 <repository> 标签指定 CDH 的仓库地址: hadoop-common.hadoop-client.hadoop-hdfs 均需要排除 slf4j-log4j12 依赖,原因是 storm-core

一个知乎上的问题:Hbase的Region server和hadoop的datanode是否可以部署在一台服务器上?如果是的话,二者是否是一对一的关系?部署在同一台服务器上,可以减少数据跨网络传输的流量. 但不是一对一对的关系,首先,数据还hdfs中保存N份,默认是三分,也就是说数据会分布在三个datanode上,即使regionserver上只保存一个region,它也可以与三个datanode交互,更何况,一台regionserver可以保存多个region. 参考:https://www.

前言 由于项目数据安全的需要,这段时间看了下hadoop的distcp的命令使用,不断的纠结的问度娘,度娘告诉我的结果也让我很纠结,都是抄来抄去, 还好在牺牲大量的时间的基础上还终于搞出来了,顺便写这个随笔,记录下. 环境 目前我们是两套同版本的CDH集群,集群内的节点通信使用的私网,提供浮动ip对外通信,也就是说,两个集群间的私网是不互通的,只能通过浮动ip 进行通信. 操作 使用hadoop提供的distcp命令进行数据迁移 (数据源集群source和目标集群target版本相同) 迁移hd

1.HBase简介 HBase是Apache Hadoop中的一个子项目,Hbase依托于Hadoop的HDFS作为最基本存储基础单元,通过使用hadoop的DFS工具就可以看到这些这些数据 存储文件夹的结构,还可以通过Map/Reduce的框架(算法)对HBase进行操作,如右侧的图所示: HBase在产品中还包含了Jetty,在HBase启动时采用嵌入式的方式来启动Jetty,因此可以通过web界面对HBase进行管理和查看当前运行的一些状态,非常轻巧. 2.为什么采用HBase? HBas

//验证sqoop是否连接到mysql数据库sqoop list-tables --connect 'jdbc:mysql://n1/guizhou_test?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8' --username root --password root//导入整表到hdfssqoop import --connect 'jdbc:mysql://n1/guizhou_test?useUnicode=true&characterEncodi

hive表的数据源有四种: hbase hdfs 本地 其他hive表 而hive表本身有两种: 内部表和外部表. 而hbase的数据在hive中,可以建立对应的外部表(参看hive和hbase整合) 内部表和外部表 区别:删除时,内部表删除hadoop上的数据:而外部表不删,其数据在外部存储,hive表只是查看数据的形式,看时从外部读入数据: 内部表:CREATETABLE tab(column1 STRING, column2 STRING); 外部表:用EXTERNAL 关键字,且必须在表

HDFS相关 datanode相关 参数 解释 dfs.datanode.blockChecksumOp_avg_time 块校验平均时间 dfs.datanode.blockChecksumOp_num_ops 块检验次数 dfs.datanode.blockReports_avg_time 块报告平均时间 dfs.datanode.blockReports_num_ops 块报告次数 dfs.datanode.block_verification_failures 块验证失败次数 dfs.d

其实HBase/LevelDB等系统,背后都应用了Log-structured merge tree.HBase的写操作有两个步骤:1) 写入HLog(防止宕机丢失数据), 2) 写入对应的Memstore(内存).当Memstore写满时,其中的数据被flush到HDFS,形成一个新的数据文件(HFile).简单的讲,HBase的update/delete操作并不影响先前写入的字段,update只是对同一个key增加了一条记录,而delete只是将某个key标记为删除.由于HBase的数据文件

声明 本文基于 Centos6.x + CDH5.x 什么是Phoenix Phoenix的团队用了一句话概括Phoenix:"We put the SQL back in NoSQL" 意思是:我们把SQL又放回NoSQL去了!这边说的NoSQL专指HBase,意思是可以用SQL语句来查询Hbase,你可能会说:"Hive和Impala也可以啊!".但是Hive和Impala还可以查询文本文件,Phoenix的特点就是,它只能查Hbase,别的类型都不支持!但是也

转:http://www.th7.cn/db/nosql/201510/135382.shtml 1. HDFS的文件append功能 早期版本的HDFS不支持任何的文件更新操作,一旦一个文件创建.写完数据.并关闭之后,这个文件就再也不能被改变了.为什么这么设计?是为了与MapReduce完美配合,MapReduce的工作模式是接受一系列输入文件,经过map和reduce处理,直接产生一系列输出文件,而不是在原来的输入文件上做原位更新.为什么这么做?因为直接输出新文件比原位更新一个旧文件高效的多

1. 说明 安装好phoenix后对于HBase中已经存在的数据表不会自动进行映射,所以想要再phoenix中操作HBase已有数据表就需要手动进行配置. 2. 创建HBase表 > create 'phoenix','info' 3. 插入数据 > put 'phoenix', 'row001','info:name','phoenix' > put 'phoenix', 'row002','info:name','hbase' 高能预警:HBase数据表默认主键列名是ROW 4. 创