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新手友好 | Hadoop-架构、原理、实时计算离线计算

文章目录 一、什么是Hadoop 二、Hadoop各个组件的作用 三、Hadoop核心组件的架构 3.1、HDFS 3.2、MapReduce 3.3、YARN 四、实时计算离线计算的过程 后端系统通常会有一些需要超大数据集分析的业务场景...Hadoop主要解决的大规模数据下的离线数据分析问题,可以用于一次写入,多次读取分析,具备较高的处理时延(T+1),其架构核心为MapReduce、HDFS、Yarn,分别为Hadoop提供了分布式计算...、分布式存储以及分布式资源调度的能力,而基于Hadoop的大数据技术则有Hive(离线数据分析)、Spark(实时数据分析)、HBase(分布式NoSQL)等。...四、实时计算离线计算的过程 ---- 对于大数据的处理,一般分为几个步骤: 数据采集阶段:数据收集阶段是指通过各类日志、埋点、爬虫或手工整理的方式来对需要分析的数据进行收集 数据清洗阶段:数据收集阶段收集到的数据为原始数据...以下是基于Hadoop的经典的实时计算离线计算分析的大致流程图和组件图: ?

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Hadoop离线数据分析平台实战——320会话分析Hadoop离线数据分析平台实战——320会话分析

Hadoop离线数据分析平台实战——320会话分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 未完成 浏览器信息分析(MR) 未完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析(MR)...未完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 模块介绍 会话分析主要同时计算会话个数和会话长度, 主要应用在用户基本信息分析模块和浏览器信息分析模块这两部分...会话个数就是计算u_sd的唯一个数,长度就是每个会话的长度总和。 计算规则 会话个数指的是计算所有u_sd的个数, 会话长度就是计算每个会话的长度, 然后计算这些长度的一个总值。

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Ambari在离线环境中安装Hadoop集群 顶

(WJW)Ambari在离线环境中安装Hadoop集群 如果手工安装Hadoop集群,在管理和后继部署中,越来越多的问题不断出现,主要如下: 各集群节点的配置同步 新应用的部署:比如为集群添加...就 Ambari 的作用来说,就是创建,管理,监视 Hadoop 的集群,但是这里的 Hadoop 是广义,指的是 Hadoop 整个生态圈(例如 Hive,Hbase,Sqoop,Zookeeper...等),而并不仅是特指 Hadoop....而且,Ambari 现在所支持的平台组件也越来越多,例如流行的 Spark,Storm 等计算框架,以及资源调度平台 YARN 等,我们都能轻松地通过 Ambari 来进行部署....生产中的hadoop集群机器都很多,而且基本都不允许连接公网,为方便快速部署,非常有必要建立一个本地Repository,使Ambari在离线环境中安装Hadoop集群!

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Hadoop离线数据分析平台实战——370外链信息分析Hadoop离线数据分析平台实战——370外链信息分析

Hadoop离线数据分析平台实战——370外链信息分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析(MR) 完成 地域信息分析(MR) 完成 外链信息分析(MR) 未完成...区别在于计算跳出会话。 ---- 外链维度信息(不考虑平台platform和日期date), 我们需要统计两个层面的数据,即:all、具体外链。...编码步骤 由于计算跳出会话的规则和计算活跃用户&总会话的规则不一样,所以这里我们采用两个不同mapreduce程序来计算统计数据。 在mysql中执行文件.....测试 内容详解 外链跳出会话计算规则如下: 跳出会话定义是指指访问一个页面的会话,也就是说通过外链进入到网站后没有进行其他任何操作的会话就是跳出会话。...计算跳出会话个数 解决方案: 采用二次排序来避免在reducer阶段的大量内存操作。

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飞起来的大象-Hadoop离线到在线

DataNode的内存进行计算优化,比如本地内存、读优化等。...(5)Archival Storage:将计算能力与不断增长的存储能力分离。拥有高密度低成本的存储但是计算能力较低的节点将变得利用率更高,比如可以在集群中做冷存储。...未来HDFS社区将发展跨数据中心的容灾:目前的HDFS只支持机房内的容灾,而且目前的HDFS不支持跨机房部署,无法提供更大规模的全球可用的服务;在跨机房同步数据方面也只能依赖一些导入导出工具离线的操作。...未来Spark社区:Spark社区发展快速,已经形成了Hadoop生态圈下的小生态圈,并且以独立形式运作,支持高效的内存文件系统和更快速,更丰富的计算,成为Hadoop的一个强有力的补充计算引擎。...,相比于MapReduce,Tez可以更加灵活的描述计算过程,减少中间结果落地的次数,大大提高了计算效率。

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Hadoop离线数据分析平台实战——380MapReduce程序优化Hadoop离线数据分析平台实战——380MapReduce程序优化

Hadoop离线数据分析平台实战——380MapReduce程序优化 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析(MR) 完成 地域信息分析(MR) 完成 外链信息分析...(MR) 完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 调优的目的 充分的利用机器的性能,更快的完成mr程序的计算任务。...注意:hbase客户端调优只涉及到一个cache的操作,详见代码TransformerBaseRunner的initScans方法 ---- 一、调优的目的 充分的利用机器的性能,更快的完成mr程序的计算任务...规则:一般要求在hadoop集群中的执行mr程序,map执行完成100%后,尽量早的看到reducer执行到33%,可以通过命令hadoop job -status job_id或者web页面来查看。...8. mapreduce.map.output.compress.codec:设置map输出压缩机制,默认为org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,推荐使用

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