大数据标志着业务分析的新时代到来，各商业组织现在有机会就数据在容量、速度和多样性的传统处理能力不足问题上作出更加明智的决策。...商业智能现在可以轻松访问非结构化源数据, 从而使业务分析人员能够接触到大量非结构化数据中发现的关键洞察。...易于访问参考模板和样式以创建一致的和专业的报告 能够通过引导菜单个性化您的分析环境，并更容易地导航内容，包括收藏夹、通知和我的内容 共享报告和数据模型，为创建新的、扩展的报告和数据模型提供了基础 提供分析和内容的创作...（ETL）工具，它可以添加结构到甚至是基于文本的数据源中，并且能够嵌入大量数据分析到Hadoop的分布式文件系统Hadoop Distributed File System（HDFS）中。...Cognos与Hadoop的连接架构图 总结 通过Hadoop的链接，有许多新的信息来源现在可以在Cognos 商业智能上进行分析，而这些重要的数据来源以前却因技术限制而被放弃。
之MR&Hive篇》中已经进行了一些介绍，本文一方面是对其内容的一些补充，另一方面也是对个人实践过程的一个总结。...通过文章Spark Core读取ES的分区问题分析中的源码分析了解到，当es-hadoop从ES读取索引数据时，它获取索引各个shard的信息，包括：shard id、所在节点id等，并创建对应的Spark...实践 这里以一个使用spark对es索引数据进行单词计数（wordcount）的使用示例，介绍es-hadoop中spark是如何操作es数据的。...在使用方面，通过ES-hadoop的实现可以看到，ES的shard和hadoop splits、spark partition有着对应关系，因此对要用于hadoop分析的索引设置合理的分片数变得十分重要...参考 Spark Core读取ES的分区问题分析 ES-hadoop 官方文档 ES scroll API ES preference parameter
了解了基本思路和操作方法后，想知道 HDFS 读写数据的具体流程是怎么样的 并提供了实践环境，如果您不喜欢自己搭建hadoop环境，可以直接下载使用本环境 学习并实践完成后，可以对 HDFS 有比较清晰的认识...，并可以进行熟练操作，为后续学习 hadoop 体系打好基础 2）理论部分 HDFS 基本原理 文件读取、写入机制 元数据管理思路 3）实践部分 安装实践环境 Shell 命令行操作方式 Java api...下载方式 Hadoop+HDFS+实践教程.zip
（通过7个实例逐渐掌握） 并提供了程序实例中涉及到的测试数据文件，可以直接下载使用 关于实践环境，如果您不喜欢自己搭建hadoop环境，可以下载使用本教程提供的环境，实践部分内容中会介绍具体使用方法 学习并实践完成后...工作原理有比较清晰的认识，并掌握 MapReduce 的编程思路 2）内容大纲 MapReduce 基本原理 MapReduce 入门示例 - WordCount 单词统计 MapReduce 执行过程分析...下载方式 Hadoop+MapReduce+实践教程.zip
手机日志分析需求 本文主要实现以下需求 编写数据生成器生成1G~10G大小的数据，字段必须包括id,日期,手机号码、型号、操作系统字段。 需要将手机号码4~9为掩码处理。...分析2021年、2022年操作系统市场占比、手机型号市场占比情况 分析2022年手机运营商市场占比情况 分析数据存储到HDFS集群/ana/phone节点下面 将分析结果存储到Mysql,并进行数据可视化...2021年、2022年操作系统市场占比、手机型号市场占比情况 * 2.分析2022年手机运营商市场占比情况 * 3.分析数据存储到HDFS集群/ana/phone节点下面 * 4.将分析结果存储到...; import org.apache.hadoop.io.DoubleWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job...; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper
摘要：MapReduce是Hadoop的又一核心模块，从MapReduce是什么，MapReduce能做什么以及MapReduce的工作机制三方面认识MapReduce。...关键词：Hadoop MapReduce 分布式处理 面对大数据，大数据的存储和处理，就好比一个人的左右手，显得尤为重要。...Hadoop比较适合解决大数据问题，很大程度上依赖其大数据存储系统，即HDFS和大数据处理系统，即MapReduce。关于HDFS，可以参阅作者写的《Hadoop之HDFS》文章。...对于第一个问题，我们引用Apache Foundation对MapReduce的介绍“Hadoop MapReduce is a software framework for easily writing...因而，如何利用MapReduce框架开发程序，是需要深入思考和不断实践的事情。
hbase数据库出现很诡异的assignment ，region移动的src和dest都是同一台regionserver，不过时间戳不同，启动的只有一个regionserver， 不知道怎么出现了两个时间戳 分析下源码解决一下... loadbalance只有一个实现 org.apache.hadoop.hbase.master.DefaultLoadBalancer 在HMaster中会启动一个线程 org.apache.hadoop.hbase.Chore
的资源管理系统，负责Hadoop集群上计算资源的管理和作业调度。...下文会逐步将Hadoop YARN调度系统的核心模块展开说明，揭开上述性能问题的根本原因，提出系统化的解决方案，最终Hadoop YARN达到支撑单集群万级别节点，支持并发运行数万作业的调度能力。...YARN详细的架构设计请参考Hadoop官方文档。 资源抽象 YARN在CPU，Memory这两个资源维度对集群资源做了抽象。...这些指标都不是性能指标，无法利用这些指标分析系统性能瓶颈。 针对存在的问题，我们进行了架构改造。...总结与未来展望 本文主要介绍了美团点评Hadoop YARN集群公平调度器的性能优化实践。 做性能优化，首先要定义宏观的性能指标，从而能够评估系统的性能。
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...建设单个大规模集群的原因 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。...一个Hadoop版本要在十几个集群逐一变更，监控系统也要在十几个集群上部署。这些都给运营带来了很大负担。此外，分散的多个小集群，资源利用率不高，机器成本较大。...建设单个大规模集群的方案及优化 面临的挑战 TDW从单集群400台规模建设成单集群4000台规模，面临的最大挑战是Hadoop架构的单点问题：计算引擎单点JobTracker负载重，使得调度效率低、集群扩展性不好
背景 YARN作为Hadoop的资源管理系统，负责Hadoop集群上计算资源的管理和作业调度。 美团的YARN以社区2.7.1版本为基础构建分支。...下文会逐步将Hadoop YARN调度系统的核心模块展开说明，揭开上述性能问题的根本原因，提出系统化的解决方案，最终Hadoop YARN达到支撑单集群万级别节点，支持并发运行数万作业的调度能力。...YARN详细的架构设计请参考Hadoop官方文档。 资源抽象 YARN在CPU，Memory这两个资源维度对集群资源做了抽象。...这些指标都不是性能指标，无法利用这些指标分析系统性能瓶颈。 针对存在的问题，我们进行了架构改造。...总结与未来展望 本文主要介绍了美团点评Hadoop YARN集群公平调度器的性能优化实践。 做性能优化，首先要定义宏观的性能指标，从而能够评估系统的性能。
Google提出的“MapReduce”分布式计算框架，主要分为以下几个部分 Hadoop与Google MapReduce的对应关系 Hadoop 原理 Hadoop core Hadoop...PIG 建立于Hadoop内核之上， 是一种支持并行计算运行框架的高级数据流语言。...它由两个动词Map和Reduce组成， “Map（展开） ” 就是将一个任务分解成为多个任务， “Reduce”就是将分解后多任务处理的结果汇总起来， 得出最后的分析结果。...Hadoop 配置 ** Hadoop的配置文件在Hadoop安装目录的etc/hadoop下， 核心是core-site、 hdfs-site、 mapredsite、 yarn-site四个xml...Hadoop 监控 Hadoop启动后会在各节点启动WEB-UI， 管理员可以通过浏览器访问指定端口来查看集群或各节点的基本信息。
总第345篇 2019年 第23篇 背景 YARN作为Hadoop的资源管理系统，负责Hadoop集群上计算资源的管理和作业调度。 美团的YARN以社区2.7.1版本为基础构建分支。...下文会逐步将Hadoop YARN调度系统的核心模块展开说明，揭开上述性能问题的根本原因，提出系统化的解决方案，最终Hadoop YARN达到支撑单集群万级别节点，支持并发运行数万作业的调度能力。...YARN详细的架构设计请参考Hadoop官方文档。 资源抽象 YARN在CPU，Memory这两个资源维度对集群资源做了抽象。...这些指标都不是性能指标，无法利用这些指标分析系统性能瓶颈。 针对存在的问题，我们进行了架构改造。...总结与未来展望 本文主要介绍了美团点评Hadoop YARN集群公平调度器的性能优化实践。 做性能优化，首先要定义宏观的性能指标，从而能够评估系统的性能。
目录 一、Hadoop相关的步骤与作业项 二、连接Hadoop 1. 连接Hadoop集群 （1）开始前准备 （2）配置步骤 2. 连接Hive 3. 连接Impala 4....为了给本专题后面实践中创建的转换或作业使用，我们还将定义一个普通的mysql数据库连接对象。 1....Hadoop管理员应该已经配置了允许Kettle所在主机对Hadoop集群的访问。除权限外，还需要确认以下信息： Hadoop集群的发行版本。...关于CDH集群的安装与卸载，可以参见我的博客“基于Hadoop生态圈的数据仓库实践 —— 环境搭建（二）”和“一键式完全删除CDH 6.3.1”。 ?...对查询的快速响应使交互式查询和对分析查询的调优成为可能，而这些在针对处理长时间批处理作业的SQL-on-Hadoop传统技术上是难以完成的。
1、org.apache.hadoop.conf包 org.apache.hadoop.conf包位于hadoop-common模块下 1.1 Configurable 接口 package org.apache.hadoop.conf...; import org.apache.hadoop.classification.InterfaceAudience; import org.apache.hadoop.classification.InterfaceStability...包 org.apache.hadoop.fs包位于hadoop-common模块下 2.1 FileSystem Hadoop有1个抽象的文件系统概念，HDFS只是其中一个实现。...该抽象文件系统由抽象类org.apache.hadoop.fs.FileSystem 定义，该类继承了org.apache.hadoop.conf.Configured类，并实现了java.io.Closeable...支持多钟文件系统，那么Hadoop是如何通过FileSystem类引用实际的DistributedFileSystem文件系统的呢，下面我们将通过源码逐步分析这个创建过程。
1.5、使用Maven打包Jar包上传到Hadoop客户端的Linux服务器中 二、分析上面MapReduce程序 1.1、查看作业历史服务器 2.2、经过洗牌后的数据怎么选择reduce 2.3、洗牌过程...解决：Hadoop是这样规定的，我们对数据进行分组是根据key值来分组的。那么Hadoop会让这一系列的key去比较大小，最小的先进入执行，执行完成后，按照从小到大去执行。 ...解决： Hadoop会让每一组数据的key值得hash值去和reduce的个数取余，余数是几那么就进入哪个reduce。 ...当然前提是给reduce编号（编号是Hadoop内部自己会去编）。 ...解决： 在红颜色数据块中，Hadoop会将标记向后移动，直至处理的数据是一个整行的数据。
5.3.3、ReduceTask并行度的决定 5.4、mapreduce的shuffle机制 六、MapReduce与YARN 6.1、YARN概述 6.2、YARN中的重要概念 前言 上一篇我们分析了一个...Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架。 ...Mapreduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个hadoop集群上。...一、MapReduce并行处理的基本过程 首先要说明的是Hadoop2.0之前和Hadoop2.0之后的区别： 2.0之前只有MapReduce的运行框架，那么它里面有只有两种节点，一个是...流程分析： 1） 一个mr程序启动的时候，最先启动的是MRAppMaster，MRAppMaster启动后根据本次job的描述信息，计算出需要的maptask实例数量，然后向集群申请机器启动
[Hadoop] 大数据由于其庞大的规模而显得笨拙，并且大数据需要工具进行高效地处理并从中提取有意义的结果。Hadoop是一个用于存储，分析和处理数据的开源软件框架和平台。...本文是Hadoop如何帮助分析大数据的初学者指南。 大数据（Big Data）是一个指大量数据的术语，包括传统数据库中存在的结构化数据以及文本文档，视频和音频等非结构化数据。...Hadoop用于： 机器学习 处理文本文件 图像处理 处理XML消息 网络爬虫 数据分析 营销领域分析 统计数据研究 使用Hadoop时面临的挑战 Hadoop不提供简单的工具来清除数据中的噪音; 因此...MapReduce编程对于涉及高度分析技能的工作而言效率低下。它是一个低级API的分布式系统。一些API对开发人员无用。 但也有好处。Hadoop有许多有用的功能，如数据仓库，欺诈检测和市场活动分析。...但是，Hadoop因其可扩展性，低成本和灵活性而成为大数据分析的首选平台。它提供了一系列数据科学家需要的工具。带有YARN的Apache Hadoop将大量原始数据转换为易于使用的特征矩阵。
HDFS的读取数据过程 初始化FileSystem，然后客户端(client)用FileSystem的open()函数打开文件 FileSystem用RPC调...
hadoop1.0 Hadoop1.0即第一代Hadoop，指的是版本为Apache Hadoop 0.20.x、1.x或者CDH3系列的Hadoop，内核主要由HDFS和MapReduce两个系统组成...hadoop2.0 Hadoop2.0即第二代Hadoop，指的是版本为Apache Hadoop 0.23.x、2.x或者CDH4系列的Hadoop，内核主要由HDFS、MapReduce和YARN...两者区别 1.从整体架构上分析 Hadoop1.0由分布式存储系统HDFS和分布式计算框架MapReduce组成，其中HDFS由一个NameNode和多个DateNode组成，MapReduce由一个...Hadoop2.0为克服Hadoop1.0中的不足进行了下面改进： 针对Hadoop1.0单NameNode制约HDFS的扩展性问题，提出HDFS Federation，它让多个NameNode分管不同的目录进而实现访问隔离和横向扩展...等 2.从MapReduce框架分析 MapReduce1.0 MapReduce1.0计算框架主要由三部分组成：编程模型、数据处理引擎和运行时环境。
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