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Hadoop HDFS 数据平衡原理
来源:ibm本文章介绍hdfs数据平衡以及测试结果,我觉得写得非常不错,建议食用hadoop 分布式文件系统(hadoop distributed filsystem),简称 hdfs,被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统。 它和现有的分布式文件系统有很多的共同点。 hdfs 是一个高容错性的文件系统,提供高吞吐量的数据访问,非常适合大...

Hadoop数据收集系统—Flume
agent与collector对应关系 可手动指定,也可自动匹配 自动匹配的情况下,master会平衡collector之间的负载。? 问题:为什么引入collector? 对agent数据进行汇总,避免产生过多小文件; 避免多个agent连接对hadoop造成过大压力 ; 中间件,屏蔽agent和hadoop间的异构性。 master 管理协调 agent 和collector的配置...

Hadoop(一)之初识大数据与Hadoop
它主要有以下几个优点: 高可靠性:hadoop 按位存储和处理数据的能力值得人们信赖 高扩展性:hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的,这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。 高效性:hadoop 能够在节点之间动态地移动数据,并保证各个节点的动态平衡,因此处理速度非常快 高容错性:hadoop ...

Hadoop(一)之初识大数据与Hadoop
它主要有以下几个优点: 高可靠性:hadoop 按位存储和处理数据的能力值得人们信赖 高扩展性:hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的,这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。 高效性:hadoop 能够在节点之间动态地移动数据,并保证各个节点的动态平衡,因此处理速度非常快 高容错性:hadoop ...
Hadoop简介
高可扩展性: hadoop 是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的,这些集簇可以方便地扩展到数以干计的节点中。 高效性: hadoop能够在节点之间动态地移动数据,并保证各个节点的动态平衡,因此处理速度非常快。 高容错性: hadoop能够自动保存数据的多个副本,并且能够自动将失败的任务重新分。 低成本...
后Hadoop时代的大数据架构
我把2012年后定义成后hadoop平台时代,这不是说不用hadoop,而是像nosql (not only sql)那样,有其他的选型补充。 我在知乎上也写过hadoop的一些入门文章 如何学习hadoop - 董飞的回答,为了给大家有个铺垫,简单讲一些相关开源组件。 背景篇hadoop: 开源的数据分析平台,解决了大数据(大到一台计算机无法进行存储...
后Hadoop时代的大数据架构
我把2012年后定义成后hadoop平台时代,这不是说不用hadoop,而是像nosql (not only sql)那样,有其他的选型补充。 背景篇hadoop: 开源的数据分析平台,解决了大数据(大到一台计算机无法进行存储,一台计算机无法在要求的时间内进行处理的可靠存储和处理。 适合处理非结构化数据,包括hdfs,mapreduce基本组件...
【大数据相关名词】Hadoop
hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的,这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。 高效性。 hadoop能够在节点之间动态地移动数据,并保证各个节点的动态平衡,因此处理速度非常快。 高容错性。 hadoop能够自动保存数据的多个副本,并且能够自动将失败的任务重新分配。 低成本。 与一体机、商用...

10分钟大数据Hadoop基础入门
因此对大数据知识也有必要进行一些学习理解。 基础概念大数据的本质一、数据的存储:分布式文件系统(分布式存储)二、数据的计算:分部署计算基础知识学习大数据需要具备java知识基础及linux知识基础学习路线(1)java基础和linux基础(2)hadoop的学习:体系结构、原理、编程第一阶段:hdfs、mapreduce、hbase...

0基础搭建Hadoop大数据处理-初识
hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的,这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。 高效性。 hadoop能够在节点之间动态地移动数据,并保证各个节点的动态平衡,因此处理速度非常快。 高容错性。 hadoop能够自动保存数据的多个副本,并且能够自动将失败的任务重新分配。 低成本。 与一体机、商用...

hadoop(一)
hadoop的优点1、高可靠性 hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。 2、高扩展性 hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的,这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。 3、高效性 hadoop能够在节点之间动态地移动数据,并保证各个节点的动态平衡,因此处理速度非常快。 4、高容错性 hadoop能够...

深入浅出大数据:到底什么是Hadoop?
高扩展性:hadoop是在可用的计算机集群间分配数据并完成计算任务的,这些集群可以方便地进行扩展。 说白了,想变大很容易。 高效性:hadoop能够在节点之间动态地移动数据,并保证各个节点的动态平衡,因此处理速度非常快。 高容错性:hadoop能够自动保存数据的多个副本,并且能够自动将失败的任务重新分配。 这个其实...

深入浅出大数据:到底什么是Hadoop?
高扩展性:hadoop是在可用的计算机集群间分配数据并完成计算任务的,这些集群可以方便地进行扩展。 说白了,想变大很容易。 高效性:hadoop能够在节点之间动态地移动数据,并保证各个节点的动态平衡,因此处理速度非常快。 高容错性:hadoop能够自动保存数据的多个副本,并且能够自动将失败的任务重新分配。 这个其实...

Hadoop的概念
其优点主要有以下几个:(1) 高可靠性 :hadoop 按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。 (2) 高扩展性 :hadoop 是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的,这些集簇可以方便地扩展到数以干计的节点中。 (3) 高效性 :hadoop能够在节点之间动态地移动数据,并保证各个节点的动态平衡,因此处理速度非常快...
大数据入门学习之Hadoop技术优缺点
大数据入门学习之hadoop技术优缺点(1)hadoop具有按位存储和处理数据能力的高可靠性。 (2)hadoop通过可用的计算机集群分配数据,完成存储和计算任务,这些集群可以方便地扩展到数以千计的节点中,具有高扩展性。 (3)hadoop能够在节点之间进行动态地移动数据,并保证各个节点的动态平衡,处理速度非常快,具有高效性。 ...

【聚焦】后Hadoop时代的大数据架构
我把2012年后定义成后hadoop平台时代,这不是说不用hadoop,而是像nosql (not only sql)那样,有其他的选型补充。 我在知乎上也写过hadoop的一些入门文章 如何学习hadoop - 董飞的回答,为了给大家有个铺垫,简单讲一些相关开源组件。 背景篇hadoop: 开源的数据分析平台,解决了大数据(大到一台计算机无法进行存储...
Hadoop常用命令
用法:hadoop version29、hadoop脚本可用于调调用任何类。 用法:hadoop classname 运行名字为classname的类。 30、运行集群平衡工具。 管理员可以简单的按ctrl-c来停止平衡过程(balancer)用法:hadoop balancer 命令选项 描述 -threshold 磁盘容量的百分比。 这会覆盖缺省的阀值。 31、获取或设置每个守护进程的日志...

hadoop使用(五)
这些服务器群总计可达数千个节点。 3)高效率(efficient):通过分发数据,hadoop可以在数据所在的节点上并行地(parallel)处理它们,这使得处理非常的快速。 4)可靠性(reliable):hadoop能自动地维护数据的多份复制,并且在任务失败后能自动地重新部署(redeploy)计算任务。 2.4 hdfs设计特点 下面说说hdfs的几个设计特点...

Hadoop使用(二)
hadoop dfs -ls in 列出hdfs下某个文档中的文件hadoop dfs -put test1.txt test上传文件到指定目录并且重新命名,只有所有的datanode都接收完数据才算成功hadoop dfs -get in getin从hdfs获取文件并且重新命名为getin,同put一样可操作文件也可操作目录hadoop dfs -rmr out 删除指定文件从hdfs上hadoopdfs -cat in* ...

hadoop中的一些概念——数据流
数据流 首先定义一些属于。 mapreduce作业(job)是客户端需要执行的一个工作单元:它包括输入数据、mapreduce程序和配置信息。 hadoop将作业分成若干个小任务(task)来执行,其中包括两类任务,map任务和reduce任务。 有两类节点控制着作业执行过程,:一个jobtracker以及一系列tasktracker。 jobtracker通过调度...