---- 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。...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
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✨
---- 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。...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。...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。...在一定范围的数据出错情况下，通过纠删码技术都可以进行恢复。...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。
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...-- 配置Hadoop存储数据目录,默认/tmp/hadoop-${user.name} --> hadoop.tmp.dir 数据可以从垃圾桶中回收，单位分钟 --> fs.trash.interval ...数据目录创建和文件分发 注意,以下所有操作都在node1主机进行。...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✨
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。...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。
---- 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✨
目前来说，大数据领域最为活跃的三个计算框架，当属Hadoop、Spark以及Flink这三者。三个框架在不同的大数据处理场景当中，表现各有优势，因此也常常被拿来做比较。...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。...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。...3、数据流对比 Hadoop：MapReduce计算数据流没有任何循环，每个阶段使用上一阶段的输出，并为下一阶段产生输入。...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。
---- 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。...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✨
---- HDFS的元数据辅助管理 当 Hadoop 的集群当中, NameNode的所有元数据信息都保存在了 FsImage 与 Eidts 文件当中, 这两个文件就记录了所有的数据的元数据信息,...当NameNode发生故障时,我们可以通过将SecondaryNameNode中数据拷贝到NameNode存储数据的目录的方式来恢复NameNode的数据 操作步骤: 1、杀死NameNode进程 kill... -9 NameNode进程号 2、删除NameNode存储的数据 rm /export/server/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/namenodeDatas/* -fr 3、在node2...主机上，拷贝SecondaryNameNode中数据到原NameNode存储数据目录 cd /export/server/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/snn/name/ scp...-r current/ node1:/export/server/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/namenodeDatas 4、重新启动NameNode hadoop-daemon.sh
目前大数据行业也越来越火爆，从而导致国内大数据人才也极度缺乏，下面介绍一下关于Hadoop环境中管理大数据存储技巧。 在现如今，随着IT互联网信息技术的飞速发展和进步。...但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。...虽然，通常解决Hadoop管理自身数据低效性的方案是将Hadoop数据存储在SAN上。但这也造成了它自身性能与规模的瓶颈。...这是在试图解决数据本地化的问题，但它会造成太多资源争用。这个Hadoop应用和存储平台会争用相同的内存和CPU。Hadoop运行在专有应用层，分布式存储运行在专有存储层这样会更好。...一旦海量数据真正开始影响一家企业时，多个Hadoop发行版存储就会导致低效性。我们可以通过创建一个单一，可删重和压缩的数据湖获取数据效率 6、虚拟化Hadoop 虚拟化已经席卷企业级市场。
Hadoop MapReduce设计构思 MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，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Hadoop的yarn...Hadoop MapReduce构思体现在如下的三个方面： 如何对付大数据处理：分而治之 对相互间不具有计算依赖关系的大数据，实现并行最自然的办法就是采取分而治之的策略。...并行计算的第一个重要问题是如何划分计算任务或者计算数据以便对划分的子任务或数据块同时进行计算。不可分拆的计算任务或相互间有依赖关系的数据无法进行并行计算！ ...通过以上两个编程接口，大家可以看出MapReduce处理的数据类型是键值对。 ...如何具体完成这个并行计算任务所相关的诸多系统层细节被隐藏起来,交给计算框架去处理：从分布代码的执行，到大到数千小到单个节点集群的自动调度使用。
Windows版本Hadoop解压到到一个没有中文没有空格的路径下面 第二步：在windows上面配置hadoop的环境变量： HADOOP_HOME，并将%HADOOP_HOME%\bin添加到path...artifactId>junit 4.12 使用文件系统方式访问数据...擅长存储大文件，因为大文件的元数据信息比较少，如果 Hadoop 集群当中有大量的小文件，那么每个小文件都需要维护一份元数据信息，会大大的增加集群管理元数据的内存压力，所以在实际工作当中，如果有必要一定要将小文件合并成大文件进行一起处理...集群当中准备测试使用 cd /export/server/hadoop-2.7.5/etc/hadoop hadoop fs -mkdir /config hadoop fs -put *.xml...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✨
但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。...Hadoop是一个分布式应用，就应该运行在分布式存储上，这样存储就保留了与Hadoop本身同样的灵活性，不过它也要求拥有一个软件定义存储方案，并在商用服务器上运行，这相比瓶颈化的Hadoop自然更为高效...这是在试图解决数据本地化的问题，但它会造成太多资源争用。这个Hadoop应用和存储平台会争用相同的内存和CPU。Hadoop运行在专有应用层，分布式存储运行在专有存储层这样会更好。...一旦海量数据真正开始影响一家企业时，多个Hadoop发行版存储就会导致低效性。我们可以通过创建一个单一，可删重和压缩的数据湖获取数据效率。 ? 虚拟化Hadoop 虚拟化已经席卷企业级市场。...但也仍有很多企业因为性能和数据本地化问题对虚拟化Hadoop避而不谈。 创建弹性数据湖 创建数据湖并不容易，但大数据存储可能会有需求。我们有很多种方法来做这件事，但哪一种是正确的？
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