---- 是什么 Hadoop是一个使用JAVA开发的开源框架，是一个可以分析和处理海量数据的软件平台。它允许在整个集群使用简单编程模型计算机的分布式环境存储并处理大数据。...MapReduce的关键元素： Client：切分文件，访问HDFS，与NameNode（JobTracker）交互获取文件位置，与DataNode（TaskTracker）交互读写数据 JobTracker...：仅一个的master节点，分解并下派任务给TaskTracker，并监控 TaskTracker：常为多个，允许map任务和reduce任务，与JobTracker交互、汇报任务状态 总结 Hadoop...Hadoop可运行于一般的商用服务器上，具有高容错、高可靠性、高扩展性等特点 特别适合写一次，读多次的场景 适合 大规模数据 流式数据（写一次，读多次） 商用硬件（一般硬件） 不适合 低延时的数据访问...另外，对于没有项目需求的童鞋们，小媛在面试时被问到了大量的大数据题目，主要都与MapReduce有关，有面试相关需求的童鞋记得重点关注MapReduce原理与应用鸥！
---- Hadoop架构 1.x的版本架构模型介绍 文件系统核心模块： NameNode：集群当中的主节点，管理元数据(文件的大小，文件的位置，文件的权限)，主要用于管理集群当中的各种数据...SecondaryNameNode：主要能用于hadoop当中元数据信息的辅助管理 DataNode：集群当中的从节点，主要用于存储集群当中的各种数据 数据计算核心模块： JobTracker：接收用户的计算请求任务...：NameNode高可用与ResourceManager单节点架构模型 文件系统核心模块： NameNode：集群当中的主节点，主要用于管理集群当中的各种数据，其中NameNode可以有两个，形成高可用状态...NameNode：集群当中的主节点，主要用于管理集群当中的各种数据 secondaryNameNode：主要能用于hadoop当中元数据信息的辅助管理 DataNode：集群当中的从节点，主要用于存储集群当中的各种数据...：负责执行主节点ResourceManager分配的任务 第四种：NameNode与ResourceManager高可用架构模型 文件系统核心模块： NameNode：集群当中的主节点，主要用于管理集群当中的各种数据
Hadoop介绍 Hadoop是Apache旗下的一个用java语言实现开源软件框架，是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台。允许使用简单的编程模型在大量计算机集群上对大型数据集进行分布式处理。...狭义上说，Hadoop指Apache这款开源框架，它的核心组件有： HDFS（分布式文件系统）：解决海量数据存储 MAPREDUCE（分布式运算编程框架）：解决海量数据计算 YARN（作业调度和集群资源管理的框架...）：解决资源任务调度 广义上来说，Hadoop通常是指一个更广泛的概念——Hadoop生态圈。...当下的Hadoop已经成长为一个庞大的体系，随着生态系统的成长，新出现的项目越来越多，其中不乏一些非Apache主管的项目，这些项目对HADOOP是很好的补充或者更高层的抽象。...比如： 框架 用途 HDFS 分布式文件系统 MapReduce 分布式运算程序开发框架 ZooKeeper 分布式协调服务基础组件 HIVE 基于HADOOP的分布式数据仓库，提供基于SQL的查询数据操作
在大数据技术体系中的地位至关重要，Hadoop 是大数据技术的基础，对Hadoop基础知识的掌握的扎实程度，会决定在大数据技术道路上走多远。...hadoop是什么？ Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 主要解决数据存储和海量数据的分析计算问题。...广义上说，Hadoop通常指一个广泛的概念——Hadoop生态圈。 Hadoop的优势！ 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、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比，hadoop是开源的，项目的软件成本因此会大大降低。
2）麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。 ...4） 从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处 理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。...2）有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。 ...著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过：“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。”这确实是需要警惕的。...:与一体机、商用数据仓库以及 QlikView、 Yonghong Z-Suite 等数据集市相比， hadoop 是开源的，项目的软件成本因此会大大降低。
由于不便修改、延迟大、网络开销大、成本高，适合用来做数据分析，不适合用来做网盘。 1）HDFS 架构 HDFS 采用 master/slave（主/从）架构。...Hive 与 RDBMS 应用场景完全不同，Hive 仅适合用来做海量数据离线统计分析，即数据仓库。...2.2.5 Pig Pig 是一种编程语言，它简化了 Hadoop 常见的工作任务，Pig 为大型数据集处理提供了更高层次的抽象，与 MapReduce 相比，Pig 提供了更丰富的数据结构，一般都是多值和嵌套的数据结构...Oozie 是可扩展的、可伸缩的面向数据的服务，运行在 Hadoop 平台上，用来调度与管理 Hadoop 任务，比如：MapReduce、Pig 等。...2.2.9 Sqoop Sqoop 是 SQL to Hadoop 的缩写，是数据库 ETL 工具。主要作用于结构化的数据存储与 Hadoop 之间进行双向交换。
图1 （2）编辑'Hadoop Copy Files'作业项，如图2所示。 ?...向Hive导入数据 从下面的地址下载web日志示例文件，解压缩后的weblogs_parse.txt文件放到Hadoop的/user/grid/目录下。...（1）执行下面的HSQL建立一个hive表，表结构与weblogs_parse.txt文件的结构相同。...图7 从图7可以看到，向test.weblogs表中导入了445454条数据。 二、从Hadoop集群抽取数据 1....把数据从HDFS抽取到RDBMS （1）从下面的地址下载示例文件。
Hadoop的联邦机制 Federation 背景概述 单NameNode的架构使得HDFS在集群扩展性和性能上都有潜在的问题，当集群大到一定程度后，NameNode进程使用的内存可能会达到上百G，NameNode...现有的HDFS数据管理架构,如下图所示: 从上图中,我们可以很明显地看出现有的HDFS数据管理,数据存储2层分层的结构.也就是说,所有关于存储数据的信息和管理是放在NameNode这边,而真实数据的存储则是在各个...DataNode下.而这些隶属于同一个NameNode所管理的数据都是在同一个命名空间下的....分布式的datanode被用作通用的数据块存储存储设备。...Federation一个典型的例子就是上面提到的NameNode内存过高问题,我们完全可以将上面部分大的文件目录移到另外一个NameNode上做管理.更重要的一点在于,这些NameNode是共享集群中所有的
Facebook同时在Hadoop基础上建立了一个名为Hive的高级数据仓库框架，Hive已经正式成为基于Hadoop的Apache一级项目。...IBM蓝云使用的技术包括：Xen和PowerVM虚拟化的Linux操作系统映像及Hadoop并行工作量调度，并发布了自己的Hadoop发行版及大数据解决方案。...百度的Hadoop集群为整个公司的数据团队、大搜索团队、社区产品团队、广告团队，以及LBS团体提供统一的计算和存储服务，主要应用包括： 数据挖掘与分析 日志分析平台 数据仓库系统 推荐引擎系统 用户行为分析系统...三、华为 华为对Hadoop做出贡献的公司之一，排在Google和Cisco的前面，华为对Hadoop的HA方案，以及HBase领域有深入研究，并已经向业界推出了自己的基于Hadoop的大数据解决方案。...四、腾讯 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
---- Hadoop发行版公司 Hadoop发行版本分为开源社区版和商业版。 社区版是指由Apache软件基金会维护的版本，是官方维护的版本体系。...商业版Hadoop是指由第三方商业公司在社区版Hadoop基础上进行了一些修改、整合以及各个服务组件兼容性测试而发行的版本，比较著名的有cloudera的CDH、mapR、hortonWorks等。...web界面管理我们的集群状态，web管理界面软件HDF网址（http://ambari.apache.org/），2018年，大数据领域的两大巨头公司Cloudera和Hortonworks宣布平等合并...apache开源hadoop的版本上，通过自己公司内部的各种补丁，实现版本之间的稳定运行，大数据生态圈的各个版本的软件都提供了对应的版本，解决了版本的升级困难，版本兼容性等各种问题 ---- 博客主页：...本文由 Lansonli 原创，首发于 CSDN博客 大数据系列文章会每天更新，停下休息的时候不要忘了别人还在奔跑，希望大家抓紧时间学习，全力奔赴更美好的生活✨
今天，我们就来看看大数据时代的幕后英雄——Hadoop。 Hadoop这个关键词其实有两重含义，最早它其实指的就是单纯的分布式计算系统。...从底层的分布式文件系统（HDFS）到顶层的数据解析运行工具（Hive、Pig），再到分布式系统协调服务（ZooKeeper）以及分布式数据库（HBase），都属于Hadoop家族，几乎涵盖了大半大数据的应用场景...在Spark没有流行之前，Hadoop一直是大数据应用中的绝对主流，即使是现在，依旧有大量的中小型公司，还是依靠Hadoop搭建大数据系统。...如今的Hadoop虽然家族庞大，但是早年Hadoop的结构非常简单，几乎只有两块，一块是分布式文件系统，这个是整个数据的支撑，另一个就是MapReduce算法。 ?...目前为止，我们已经搞清楚了Hadoop内部的数据存储的原理。那么，Hadoop又是怎么并发计算的呢？这就下一个关键词——MapReduce出场了。
说到大数据分析，16年基本被Spark与Hadoop霸屏，到底是什么样的魔力让它们足以引起大数据世界的波动，未来又会如何发展呢 Apache Spark Apache Spark起源于加州大学伯克利分校...5、与现有Hadoop及其上的数据整合 Spark可以在Hadoop Yarn集群管理器上独立操作，包括读取Hadoop上的数据。该特性使Spark十分适用于现有纯Hadoop应用程序的迁移。...1、低成本的数据存储 与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比，Hadoop是开源的，项目的软件成本因此会大大降低。...HDFS是Hadoop的一大创举，分布式存储使文件存放在众多节点上，只需要一个节点去记录文件的元数据信息(主要是文件的位置)，访问文件时先访问元数据节点，获取文件所在的位置， 然后在获取文件即可。...4、与数据仓库相辅相成 有很多数据集被从数据仓库卸到Hadoop平台上，或者一些新的数据会直接到Hadoop中。
---- Hadoop发展简史 Hadoop是Apache Lucene创始人 Doug Cutting 创建的。最早起源于Nutch，它是Lucene的子项目。...Hadoop特性优点 扩容能力（Scalable）：Hadoop是在可用的计算机集群间分配数据并完成计算任务的，这些集群可用方便的扩展到数以千计的节点中。...成本低（Economical）：Hadoop通过普通廉价的机器组成服务器集群来分发以及处理数据，以至于成本很低。...高效率（Efficient）：通过并发数据，Hadoop可以在节点之间动态并行的移动数据，使得速度非常快。...可靠性（Rellable）：能自动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。所以Hadoop的按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。
hadoop3.x以后将会调整方案架构，将Mapreduce 基于内存+io+磁盘，共同处理数据。...Erasure coding纠删码技术简称EC，是一种数据保护技术.最早用于通信行业中数据传输中的数据恢复，是一种编码容错技术。 它通过在原始数据中加入新的校验数据，使得各个部分的数据产生关联性。...hadoop-3.0之前，HDFS存储方式为每一份数据存储3份，这也使得存储利用率仅为1/3，hadoop-3.0引入纠删码技术(EC技术)，实现1份数据+0.5份冗余校验数据存储方式。...与副本相比纠删码是一种更节省空间的数据持久化存储方法。标准编码(比如Reed-Solomon(10,4))会有1.4 倍的空间开销；然而HDFS副本则会有3倍的空间开销。...50020 --> 9867, 50010--> 9866, 50475 --> 9865, 50075 --> 9864 Kms server ports: 16000 --> 9600 (原先的16000与HMaster
MapReduce分区 分区概述 在 MapReduce 中, 通过我们指定分区, 会将同一个分区的数据发送到同一个Reduce当中进行处理。...例如: 为了数据的统计, 可以把一批类似的数据发送到同一个 Reduce 当中, 在同一个 Reduce 当中统计相同类型的数据, 就可以实现类似的数据分区和统计等 其实就是相同类型的数据, 有共性的数据..., 送到一起去处理, 在Reduce过程中，可以根据实际需求（比如按某个维度进行归档，类似于数据库的分组），把Map完的数据Reduce到不同的文件中。...比如想要得到5个分区的数据结果。那么就得设置5个ReduceTask。...需求：将以下数据进行分开处理 详细数据参见partition.csv 这个文本文件，其中第五个字段表示开奖结果数值，现在需求将15以上的结果以及15以下的结果进行分开成两个文件进行保存
HDFS集群负责海量数据的存储，集群中的角色主要有： NameNode、DataNode、SecondaryNameNode YARN集群负责海量数据运算时的资源调度，集群中的角色主要有： ResourceManager...lib：该目录包含了Hadoop对外提供的编程动态库和静态库，与include目录中的头文件结合使用。...core-default.xml与core-site.xml的功能是一样的，如果在core-site.xml里没有配置的属性，则会自动会获取core-default.xml里的相同属性的值。...-- 配置Hadoop存储数据目录,默认/tmp/hadoop-${user.name} --> hadoop.tmp.dir <value...hdfs-default.xml与hdfs-site.xml的功能是一样的，如果在hdfs-site.xml里没有配置的属性，则会自动会获取hdfs-default.xml里的相同属性的值。
constraint SOURCE_TABLE_NAME_P primary key (ROW_NUM); #2.在Oracle上建立处理结果表 DEST_TABLE_NAME #3.oracle导入到hadoop...(city_name) as city_name \ from db_hive.SOURCE_TABLE_NAME \ group by EutranCellTdd_uk, adj_uk ;" #5.hadoop
/dist/hadoop/common/hadoop-2.7.7/hadoop-2.7.7.tar.gz 或者使用百度云下载 链接：https://pan.baidu.com/s/1OPzD9V_mBnBz06JQ3X5DSA...内容设置为 #HADOOP_HOME export HADOOP_HOME=/data/tools/bigdata/hadoop-2.7.7 export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME...本文是伪分布式部署 进入配置文件目录 cd /data/tools/bigdata/hadoop-2.7.7/etc/hadoop hadoop-env.sh 将原本的JAVA_HOME 替换为绝对路径就可以了...赋予权限 sudo chmod +x hadoop 设置开机启动 sudo chkconfig --add hadoop chkconfig hadoop on 启动服务 service hadoop...export HADOOP_HOME=/data/tools/bigdata/hadoop-2.7.7 export HADOOP_CONF_DIR=/data/tools/bigdata/hadoop
如果用户能提前对Hadoop扩展可能会遇到的各种问题和危险信号有所了解，就能避免很多“救火”场面。哪些危险信号表示Hadoop大数据系统出现扩展问题？ ?...以下是Hadoop大数据系统出现扩展问题的七大危险信号： 危险信号一: 永远进入不了生产阶段 大数据应用从概念验证到生产环境是一个巨大的飞跃，Hadoop系统的可扩展性将面临巨大的挑战。...在进入生产环境前，大数据团队需要对Hadoop系统进行模拟真实数据规模的压力测试，此类测试能够检验大数据应用的可扩展性和容错性能，还能帮你做出更加准确的性能(资源需求)规划模型。...危险信号二: 分析计算任务不断超时 当Hadoop集群中运行的大数据应用很少或者只有一个时，一切都行云流水，按部就班，但是随着Hadoop集群的增长，数据分析任务的运行时间变得难以预测起来。...危险信号五：数据科学家们开始查看Stack Overflow 在Hadoop系统部署的早期，你的运营团队与科学家紧密协作。运营团队随时为数据科学家提供支持。
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