EMR的某些客户的数据仓库使用EMR-Hive存储,presto连接hive快速ad-hoc查询,但是有些场景下不同的业务部门有各自不同的使用presto查询需求,多EMR-Presto集群共享EMR-Hive集群配置方案可以满足这种需求。
本课程目标 本课程有以下几个目标: 第一:对hadoop没有了解的学员来说,可以帮助其了解在一般工作中hadoop的基本用法,以及对如何用hadoop有一定的了解。 第二:对hadoop有了解的学员来说,其一可以帮助学员加深对hadoop的了解,其二可以让学员对hadoop的实际应用场景有一个比较深入的了解。 Hadoop的主要应用场景 这里说的hadoop指的是以hadoop为中心的hadoop生态圈。 场景1:数据分析平台 场景2:推荐系统 场景3:业务系统的底层存储系统 场景4:业务监控系统
说到Hadoop的起源,不得不说到一个传奇的IT公司—全球IT技术的引领者Google。Google(自称)为云计算概念的提出者,在自身多年的搜索引擎业务中构建了突破性的GFS(Google File System),从此文件系统进入分布式时代。除此之外,Google在GFS上如何快速分析和处理数据方面开创了MapReduce并行计算框架,让以往的高端服务器计算变为廉价的x86集群计算,也让许多互联网公司能够从IOE(IBM小型机、Oracle数据库以及EMC存储)中解脱出来,例如:淘宝早就开始了去IOE化的道路。然而,Google之所以伟大就在于独享技术不如共享技术,在2002-2004年间以三大论文的发布向世界推送了其云计算的核心组成部分GFS、MapReduce以及BigTable。Google虽然没有将其核心技术开源,但是这三篇论文已经向开源社区的大牛们指明了方向,一位大牛:Doug Cutting使用Java语言对Google的云计算核心技术(主要是GFS和MapReduce)做了开源的实现。后来,Apache基金会整合Doug Cutting以及其他IT公司(如Facebook等)的贡献成果,开发并推出了Hadoop生态系统。Hadoop是一个搭建在廉价PC上的分布式集群系统架构,它具有高可用性、高容错性和高可扩展性等优点。由于它提供了一个开放式的平台,用户可以在完全不了解底层实现细节的情形下,开发适合自身应用的分布式程序。
本文介绍了大数据技术生态从Hadoop到Spark的演进,重点介绍了Hadoop、Spark、Hive、HBase、Kafka等大数据组件的架构原理、应用场景、最佳实践,以及基于云原生技术的大数据解决方案。
Hadoop是一个开源Apache项目,允许在大型数据集上创建并行处理应用程序,分布在网络节点上。它由处理节点间数据可扩展性和冗余的Hadoop分布式文件系统(HDFS™)和Hadoop YARN组成:用于在所有节点上执行数据处理任务的作业调度框架。
经过一系列的前期环境准备,现在可以开始Hadoop的安装了,在这里去apache官网下载2.7.3的版本 http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/hadoop-2.7.3/hadoop-2.7.3.tar.gz 不需要下载最新的3.0版本, 与后续Hive最新版本有冲突,不知道是不是自己的打开方式不对。 hadoop有三种运行方式:单机、伪分布式、完全分布式,本文介绍完全分布式。 安装Hadoop 现在有三个机器,一个Mast
最近搭建这个hadoop踩过不少坑,先是配置JDK搞错路径(普通用户和root用户下的路径不同),再就是hadoop版本不同导致的启动错误,网上找到的是hadoop2.*.*的版本,但是我安装的hadoop3.*.*的版本,环境配置有部分不同。希望大家不要重蹈覆辙!
问题导读 1.hadoop3.x检测虚拟内存的情况下,可能会产生什么问题? 2.hadoop3.x中,下面各个配置的作用是什么? 3.dfs.blocksize可以使用哪些单位? hadoop
集群中只有mapred-site.xml.template,可以从这个文件进行复制
根据文章内容总结的摘要
Hadoop简介 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。 Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程
单机模式部署 一、Jdk安装 命令:sudo apt-get install openjdk-6-jdk 目录:/usr/lib/jvm/java-6-openjdk 配置环境变量: nano /etc/environment 在其中添加如下两行: CLASSPATH=./:/usr/lib/jvm/java-6-openjdk/lib JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-6-openjdk
今天主要给大家说一下HDFS文件权限的问题。当一个普通用户去访问HDFS文件时,可能会报Permission denied的错误。那么你会怎么做呢?
一、hadoop的部署安装 1、安装JDK:下载jdk,解压,配置环境变量 2、安装hadoop:下载安装包,解压 利用tar -zxvf把hadoop的jar包放到指定的目录下。 tar -zxvf /home/software/hadoop-2.4.1.tar.gz -z:以gz结尾的文件就是用gzip压缩的结果。与gzip相对的就是gunzip,这个参数的作用就是用来调用gzip。 -x:--extract,--get解压文件 -v:显示操作过程,这个参数很常用 -f:使用文档名,注意,
1.2 如何在hadoop集群上实现简单的数据处理,通过 wordcount 实现测试。
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,我们需要提前规划
1、Hadoop的主要应用场景: a、数据分析平台。 b、推荐系统。 c、业务系统的底层存储系统。 d、业务监控系统。 2、开发环境:Linux集群(Centos64位)+Window开发模式(window10,64位操作系统)。 使用技术:hadoop,hbase,hive,flume,oozie,sqoop,nginx,tomcat,spring,mybatis,springmvc,mysql等等。Hdfs为海量的数据提供存储,MapReduce为海量的数据提供计算。 此
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