同时期，以谷歌的论文为基础，Nutch的开发人员完成了相应的开源实现HDFS和MAPREDUCE，并从Nutch中剥离成为独立项目HADOOP，到2008年1月，HADOOP成为Apache顶级项目，迎来了它的快速发展期...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。
---- 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...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： ResourceManager...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： ResourceManager....x的基本架构和Hadoop2.x 类似，但是Hadoop3.x加入很多新特性：如支持多NameNode，同时对HDFS和MapReduce也进行了优化。
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。...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...FLUME 日志数据采集框架 oozie 工作流调度框架 Sqoop 数据导入导出工具（比如用于mysql和HDFS之间） Impala 基于hive的实时sql查询分析 Mahout 基于mapreduce
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...Federation意味着在集群中将会有多个namenode和namespace。这些namenode之间是联合的，也就是说，他们之间相互独立且不需要互相协调，各自分工，管理自己的区域。...每个datanode要向集群中所有的namenode注册，且周期性地向所有namenode发送心跳和块报告，并执行来自所有namenode的命令。...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
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...Hadoop集群拥有150个用户组、4500个集群用户，为电子商务网络平台提供底层的基础计算和存储服务，主要应用包括： 数据平台系统。 搜索支撑。 电子商务数据。 推荐引擎系统。 搜索排行榜。...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✨
Hadoop 3.0中引入了一些重要的功能和优化，包括HDFS可擦除编码、多Namenode支持、MR Native Task优化、YARN基于cgroup的内存和磁盘IO隔离、YARN container...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。...Hadoop 3.0新特性 Hadoop 3.0在功能和性能方面，对hadoop内核进行了多项重大改进，主要包括： 通用性 1、精简Hadoop内核，包括剔除过期的API和实现，将默认组件实现替换成最高效的实现...HDFS Hadoop3.x中Hdfs在可靠性和支持能力上作出很大改观： 1、HDFS支持数据的擦除编码，这使得HDFS在不降低可靠性的前提下，节省一半存储空间。...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。
Java的序列化（Serializable）是一个重量级序列化框架，一个对象被序列化后，会附带很多额外的信息（各种校验信息，header，继承体系…），不便于在网络中高效传输；所以，hadoop自己开发了一套序列化机制...Writable是Hadoop的序列化格式，hadoop定义了这样一个Writable接口。 一个类要支持可序列化只需实现这个接口即可。...需求 数据格式如下 a 1 a 9 b 3 a 7 b 8 b 10 a 5 要求: 第一列按照字典顺序进行排列 第一列相同的时候, 第二列按照升序进行排列...分析 实现自定义的bean来封装数据，并将bean作为map输出的key来传输 MR程序在处理数据的过程中会对数据排序(map输出的kv对传输到reduce之前，会排序)，排序的依据是map...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✨
MapReduce程序运行模式和深入解析 程序运行模式 1、本地运行模式 mapreduce程序是被提交给LocalJobRunner在本地以单进程的形式运行 而处理的数据及输出结果可以在本地文件系统...，也可以在hdfs上 本地模式非常便于进行业务逻辑的调试 2、集群运行模式 将mapreduce程序提交给yarn集群，分发到很多的节点上并发执行 处理的数据和输出结果应该位于hdfs文件系统 提交集群的实现步骤...TextOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("hdfs://node1:8020/output/wordcount")); 2、将程序打成JAR包，然后在集群的任意一个节点上用hadoop...命令启动 hadoop jar wordcount.jar cn.lanson.WordCountDriver 深入MapReduce 1、MapReduce的输入和输出 MapReduce框架运转在键值对上...第二阶段是把复制到Reducer本地数据，全部进行合并，即把分散的数据合并成一个大的数据。再对合并后的数据排序。 第三阶段是对排序后的键值对调用reduce方法。
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...IOException, InterruptedException { context.write(key,NullWritable.get()); } } 4、主类中设置分区类和ReduceTask... //2、指定job所在的jar包 job.setJarByClass(PartitionerRunner.class); //3、指定源文件的读取方式类和源文件的读取路径...job.setPartitionerClass(MyPartitioner.class); //6、指定自定义分组类（如果有的话） //7、指定自定义的Reducer类和K3...NullWritable.class); //V3类型 //设置Reduce的个数 job.setNumReduceTasks(2); //8、指定输出方式类和结果输出路径
---- Hadoop集群搭建 集群简介 HADOOP集群具体来说包含两个集群：HDFS集群和YARN集群，两者逻辑上分离，但物理上常在一起。...会使用N台主机组成一个Hadoop集群。这种部署模式下，主节点和从节点会分开部署在不同的机器上。...，这些脚本是sbin目录下管理脚本的基础实现，用户可以直接使用这些脚本管理和使用Hadoop。...-- 配置Hadoop存储数据目录,默认/tmp/hadoop-${user.name} --> hadoop.tmp.dir <value...文件分发 将配置好的Hadoop目录分发到node2和node3主机。
大数据是一系列技术的统称，经过多年的发展，大数据已经形成了从数据采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等一系列环节，这些环节涉及到诸多大数据工作岗位，这些工作岗位与物联网、云计算也都有密切的联系...Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，是用Java语言开发的一个开源分布式计算平台，适合大数据的分布式存储和计算平台。 广义上讲，大数据是时代发展和技术进步的产物。...加米谷大数据培训，6月大数据开发零基础班、提高班，成都小班面授，预报名中！...由于Hadoop对硬件的要求并不高，目前被行业使用多年，有健全的生态和大量的应用案例，非常适合初学者（有Java基础的人）学习。...这是大数据技术学习的两大重点。
导读：大多数企业大数据应用案例尚处于实验和试点阶段，对于少数首次在生产环境部署Hadoop系统的用户来说，最常遇到的就是扩展问题，此类问题往往导致企业因噎废食，终止大数据应用项目。...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。...性能和容量规划通常会忽略或者低估数据科学家的需求，在加之前面提到的对生产环境任务的估计不足，会严重限制数据科学家的开拓性和创新性工作。
本文主要探讨Hadoop的基础知识。 我们中的许多人肯定听说过大数据，Hadoop和数据分析。行业现在主要关注他们，Gartner将战略大数据和可操作分析确定为2013年十大战略技术趋势之一。...有各种系统可用于大数据处理和分析，Hadoop的替代品（如HPCC）或亚马逊新推出的Red Shift。...但是，在本系列即将发表的文章中，我们将主要关注容错和Hadoop的可用性功能。 在形式上，Hadoop是一种开源、大规模、批量数据处理、分布式计算框架，用于大数据存储和分析。...它有利于可扩展性并负责检测和处理故障。Hadoop通过在整个集群的不同节点中创建数据的多个副本，来确保数据的高可用性。.../bin/stop-all.sh），停止所有Hadoop服务。 本文涵盖了大数据，分析和Hadoop的各个方面。我主要关注Hadoop架构，并指出Hadoop在容错和恢复方面的漏洞。
---- HDFS的数据读写流程 HDFS写数据流程 详细步骤解析： 1、client发起文件上传请求，通过RPC与NameNode建立通讯，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在，返回是否可以上传...DataNode服务器上； 3、NameNode根据配置文件中指定的备份数量及副本放置策略进行文件分配，返回可用的DataNode的地址，如：A，B，C； 4、client请求3台DataNode中的一台A上传数据...6、数据被分割成一个个packet数据包在pipeline上依次传输，在pipeline反方向上，逐个发送ack（命令正确应答），最终由pipeline中第一个DataNode节点A将pipeline...详细步骤图： HDFS读数据流程 详细步骤解析： 1、Client向NameNode发起RPC请求，来确定请求文件block所在的位置； 2、NameNode会视情况返回文件的部分或者全部block列表...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✨
---- Hadoop编译 一、准备linux环境 准备一台linux环境，内存4G或以上，硬盘40G或以上，我这里使用的是Centos7.7 64位的操作系统（注意：一定要使用64位的操作系统...根据以上需求，只需要将node1再克隆一台即可，命名为node4，专门用来进行Hadoop编译。 .../configure make && make install 七、编译hadoop源码 对源码进行编译 cd /export/software tar -zxvf hadoop-2.7.5...-e -X 编译完成之后我们需要的压缩包就在下面这个路径里面,生成的文件名为hadoop-2.7.5.tar.gz cd /export/server/hadoop-2.7.5/hadoop-dist...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✨
今天我们也来做个Hadoop对比，看看Hadoop、Spark、Flink三大框架，各自的优势劣势如何。...1、数据处理对比 Hadoop专为批处理而生，一次将大量数据集输入到输入中，进行处理并产生结果。 Spark：定义是一个批处理系统，但也支持流处理。 Flink：为流和批处理提供了一个运行时。...2、流引擎对比 Hadoop：Hadoop默认的MapReduce，仅面向于批处理。 Spark：Spark Streaming以微批处理数据流，实现准实时的批处理和流处理。...5、性能对比 Hadoop：Hadoop仅支持批处理，不支持处理流数据，与Spark和Flink相比，性能会降低。 Spark：支持微批处理，但流处理效率不如Apache Flink。...作为主流的三大处理框架，这三者在大数据领域都有着自己的优势和劣势，因此最好的方案就是将各自的优势结合起来，实现更高效率地完成大数据处理任务。
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。...[1] 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...HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。 Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。...HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。
Yarn三大组件介绍 ResourceManager ResourceManager负责整个集群的资源管理和分配，是一个全局的资源管理系统。...NodeManager以心跳的方式向ResourceManager汇报资源使用情况（目前主要是CPU和内存的使用情况）。...NodeManager NodeManager是每个节点上的资源和任务管理器，它是管理这台机器的代理，负责该节点程序的运行，以及该节点资源的管理和监控。...NodeManager定时向ResourceManager汇报本节点资源（CPU、内存）的使用情况和Container的运行状态。...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✨
YARN通俗介绍和基本架构 Yarn通俗介绍 Apache Hadoop YARN （Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）是一种新的 Hadoop 资源管理器...，它是一个通用资源管理系统和调度平台，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。...Yarn基本架构 YARN是一个资源管理、任务调度的框架，主要包含三大模块：ResourceManager（RM）、NodeManager（NM）、ApplicationMaster（AM）。...对于所有的applications，RM拥有绝对的控制权和对资源的分配权。而每个AM则会和RM协商资源，同时和NodeManager通信来执行和监控task。...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✨
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