前一篇文章介绍了Hadoop2.0(hadoop2.0架构,具体版本是hadoop2.2.0)的安装和最基本的配置(见 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-05/101173.htm ),并没有配置HA(High Avalability,高可用性),接下来的文章中会介绍hadoop2.0HA的配置。在介绍hadoop2.0的HA配置之前,本文先介绍hadoop2.0HA的基本原理和2种方式。 1 概述 在hadoop2.0之前,namenode只有一个,存在单点问题(虽
前一篇文章介绍了Hadoop2.0(hadoop2.0架构,具体版本是hadoop2.2.0)的安装和最基本的配置(见 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-05/101173.htm ),并没有配置HA(High Avalability,高可用性),接下来的文章中会介绍hadoop2.0HA的配置。在介绍hadoop2.0的HA配置之前,本文先介绍hadoop2.0HA的基本原理和2种方式。
Hadoop2.0的架构和1.0完全不一样,在安装配置上和1.0也有很大的不同,譬如配置文件的目录不一样了,还有要对yarn进行配置,这个在1.0是没有的。很多人第一次接触hadoop2.0的时候,会很不适应,而且官方的文档也有些写得不太清楚的地方,也有些错误。笔者在初次安装hadoop2.0的时候,看着官方的文档,中间也出现过很多问题。为了帮助大家很快的部署上hadoop2.0,笔者写了这篇文章。这篇文章主要就是介绍一个hadoop2.0的一个最基本最简单的配置,目的就是尽快的让hadoop2.0在机器上
NFS的方式的HA的配置与启动,和QJM方式基本上是一样,唯一不同的地方就是active namenode和standby namenode共享edits文件的方式,QJM方式是采用journalnode来共享edits文件,而NFS方式则是采用NFS远程共享目录来共享edits文件。
由于Hadoop版本混乱多变,因此,Hadoop的版本选择问题一直令很多初级用户苦恼。本文总结了ApacheHadoop和Cloudera Hadoop的版本衍化过程,并给出了选择Hadoop版本的一些建议。
Hadoop1.0即第一代Hadoop,指的是版本为Apache Hadoop 0.20.x、1.x或者CDH3系列的Hadoop,内核主要由HDFS和MapReduce两个系统组成,其中MapReduce是一个离线处理框架,由编程模型(新旧API)、运行时环境(JobTracker和TaskTracker)和数据处理引擎(MapTask和ReduceTask)三部分组成。
上一篇文章《Hadoop2.0 federation介绍》(见http://www.linuxidc.com/Linux/2014-05/101179.htm )介绍了hadoop2.0 federation的基本架构和基本原理,本文接着先介绍单独配置federation,在下一篇文章中会继续介绍同时配置HA和federation。 1 准备
snappy是google的一个开源的压缩库,在合理的压缩率的前提下提供了提供了一个很高的压缩/解压的速度,利用单颗Intel Corei7处理器内核处理达到每秒处理250MB~500MB的数据流。snappy压缩在Hadoop中不是自带的,本文介绍在hadoop2.0中安装和配置snappy压缩,使hadoop2.0支持snappy压缩。 1 安装snappy库
就目前来说Hadoop已经成为处理大数据的问题的必备的组件,许多的大厂都已经在使用Hadoop软件栈处理自己的问题,那为什么Hadoop技术栈这么流行?
本文共计810字,预计阅读时长五分钟 Hadoop2.0总结 一、本质 Hadoop2.0,相比于Hadoop1.0,最明显的区别是YARN系统和HDFS2.0的新特性 📷 二、Yarn解决了什么问题 1.降低运维成本和数据共享成本 2.减小了JobTracker(也就是现在的RM)的负担 3.使得多种计算框架可以运行在一个集群中 4.资源表示成内存量,解决了之前的map slot/reduce slot分开造成集群资源闲置的情况 三、HDFS2.0解决了什么问题 1.NameNode HA解决了Hadoo
在Hadoop1.0的架构中,HDFS的所有的元数据都放在一个namenode中,只有一个namespace(名字空间)。这样随着HDFS的数据越来越多,单个namenode的资源使用必然会达到上限,而且namenode的负载也会越来越高,限制了HDFS的性能。
lzo压缩格式有很快的压缩/解压速度和合理的压缩率,并且支持分块(split),所以lzo是目前在Hadoop中最流行的压缩格式。hadoop中的lzo不是自带的,如果要支持lzo,需要另外安装。本文介绍了在hadoop2.0上安装和配置lzo,同样也适用于hadoop1.0。
把数据文件分布到不同的节点上的目的是什么?在不同的节点上分布式计算,计算靠近数据的原则。
首先我们先了解一下Hadoop的起源。然后介绍一些关于Hadoop生态系统中的具体工具的使用方法。如:HDFS、MapReduce、Yarn、Zookeeper、Hive、HBase、Oozie、Mahout、Pig、Flume、Sqoop。
首先是要遵循hadoop1.0磁盘文件夹投票,实现类:RoundRobinVolumeChoosingPolicy.java
注意:apache官网提供的hadoop-2.x的安装包是在32位操作系统编译的,因为hadoop依赖一些C++的本地库,
分布式存储系统HDFS( Hadoop Distributed File System)
Yarn是Hadoop 自 0.23.0 版本后新的 map-reduce 框架(Yarn) 原理,优势,运作机制和配置方法等;着重介绍新的 yarn 框架相对于原框架的差异及改进;并通过 Demo 示例详细描述了在新的 yarn 框架下搭建和开发 hadoop 程序的方法。
1,download :http://spark.incubator.apache.org/downloads.html选择prebuilt:中hadoop2的下载,hadoop安装就不介绍了,spark节点可以不是hadoop节点,可以是一个hadoop客户端。
YARN上提供三套调度器:Capacity Scheduler、Fair Scheduler、FIFO Scheduler。本文将对这几种调度器进行描述。
目录 前言 1.相关环境 2.获取代码 3.安装Hadoop 4.安装Native Lib 5.安装完成 6.相关链接
在Hadoop框架当中,Yarn组件是在Hadoop2.0之后的版本开始引入,主要是为了解决资源管理和调度的相关问题,是在大数据平台的实际运用当中,根据实际需求而引入的解决方案。今天的大数据入门分享,我们就来对Hadoop Yarn组件做个简单的基础解析。
ResourceManager(RM)是一个全局的资源管理器,负责整个系统的资源管理和分配,主要包括两个组件,即调度器(Scheduler)和应用程序管理器(Applications Manager)。
前面我们学习了如何在Mac OS上进行hadoop的搭建,参考MAC OS搭建Hadoop伪分布式集群。hadoop2.0之后,出现了Yarn框架用于作业的调度和集群资源的管理,因此对yarn的配置也必不可少。yarn的配置相对来讲比较简单,只需要修改mapred-site.xml和yarn-site.xml两个配置文件即可,这两个文件与前文提到过的三个配置文件都在$HADOOPHOME/etc/hadoop文件夹下。
在Hadoop 1.x 中,Namenode是集群的单点故障,一旦Namenode出现故障,整个集群将不可用,重启或者开启一个新的Namenode才能够从中恢复。
本文介绍了大数据技术生态从Hadoop到Spark的演进,重点介绍了Hadoop、Spark、Hive、HBase、Kafka等大数据组件的架构原理、应用场景、最佳实践,以及基于云原生技术的大数据解决方案。
Hadoop并不完全代表云计算,所以,要用Hadoop搭建完整的云计算平台,答案是不够。我们常说云计算,实际上还是通过计算机的大规模或者说海量处理来为生活中各式各样的人和各行各业服务——所以,核心在“服务”。关于服务,展开来就是常用的那3种(也是事实上的标准):SaaS,PaaS,IaaS。对云计算来说,公有和私有,虚拟和存储,这其实是相对讨论的核心。 回头说Hadoop。在Google三大论文的直接刺激下,Hadoop社区兴起,而在众多的开源实现中,Hadoop(主项目)可以说是所有已知云计算方面开源项目
摘 要 本文将介绍基于Hadoop2.x版本利用zookeeper搭建高可用集群环境。 前言 1.在hadoop2.0中通常由两个NameNode组成,一个处于active状态,另一个处于standby状态。Active NameNode对外提供服务,而Standby NameNode则不对外提供服务,仅同步active namenode的状态,以便能够在它失败时快速进行切换。 hadoop2.0官方提供了两种HDFS HA的解决方案,一种是NFS,另一种是QJM。这里我们使用简单的QJM。在该方案中,主
文|指尖流淌 前言 关于时下最热的技术潮流,无疑大数据是首当其中最热的一个技术点,关于大数据的概念和方法论铺天盖地的到处宣扬,但其实很多公司或者技术人员也不能详细的讲解其真正的含义或者就没找到能被落地实施的可行性方案,更有很多数据相关的项目比如弄几张报表,写几个T-SQL语句就被冠以“大数据项目”,当然了,时下热门的话题嘛,先把“大数据”帽子扣上,这样才能显示出项目的高大上,得到公司的重视或者高层领导的关注。 首先,关于大数据的概念或者架构一直在各方争议的背景下持续的存在着。目前,关于大数据项目可以真正
启动一个新的JVM进程将耗时1秒左右,对于运行时间较长(比如1分钟以上)的job影响不大,但如果都是时间很短的task,那么频繁启停JVM会有开销。
关于时下最热的技术潮流,无疑大数据是首当其中最热的一个技术点,关于大数据的概念和方法论铺天盖地的到处宣扬,但其实很多公司或者技术人员也不能详细的讲解其真正的含义或者就没找到能被落地实施的可行性方案,更有很多数据相关的项目比如弄几张报表,写几个T-SQL语句就被冠以“大数据项目”,当然了,时下热门的话题嘛,先把“大数据”帽子扣上,这样才能显示出项目的高大上,得到公司的重视或者高层领导的关注。
Hadoop系统架构 一、Hadoop系统架构图 Hadoop1.0与hadoop2.0架构对比图 YARN架构: ResourceManager –处理客户端请求 –启动/监控
步骤1 用户向YARN 中提交应用程序, 其中包括ApplicationMaster 程序、启动ApplicationMaster 的命令、用户程序等。
上一篇文章为大家总结了一些关于Hive的热门考点,得到了一些朋友的肯定与转发,菌菌就觉得花时间去做这些知识整合是非常有价值,有意义的一件事。本篇文章,让我们有幸一起来阅读一下,该怎么准备Hadoop的内容,才有机会在面试过程占据上风。
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、实时计算和离线计算的过程
这里讲解下用户画像的技术架构和整体实现,那么就从数据整理、数据平台、面向应用三个方面来讨论一个架构的实现(个人见解)。
原文链接: http://www.bigdata-startups.com/BigData-startup/what-is-hadoop-and-five-reasons-organisations-use-hadoop-infographic/ Hadoop原是Hadoop开发者的孩子给自己的大象玩具起的名字。因为原有的数据存储和处理工具对于处理互联网泡沫之后开始出现的海量数据显得力不从心, 所以开发了Hadoop。首先,谷歌提出了MapReduce构架,它能够应对来自整合全球信息任务所产生的数据流,
在2013年,我们看到了越来越多的大数据项目走出概念验证阶段,进入了生产和实施阶段。大数据并不是一个全新的思路了;企业们知道需要解决它,由这些大数据可以产生出很多有益的见解(或一些集成的障碍)。 然而,云计算却处于一个截然不同的阶段,远远超过了初始的炒作阶段,进入了一个混合部署的新时代,在这一新时代中云计算显然地扩展到了数据中心中。在2014年,我们可以期待大数据和云计算的发展: 1、大数据和云计算一同成长:大多数组织知道他们应该使用云计算平台,但云计算到大数据的主要贡献将会转移。不久,云计算将成
摘 要 当今大数据最火爆的一个名词就是Hadoop,那么Hadoop是什么呢? Hadoop是什么 Hadoop是一个由Apache基金会的发布的开源的,可靠的,可扩展的,分布式的运算存储系统。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。 Hadoop可以解决什么问题 海量数据的存储(HDFS) 海量数据的分析(MapReduce) 资源管理调度(YARN) Hadoop来源与历史 Hapdoop是Google的集群系统的开源实现 -Google集群系统:
Hadoop2.0 配置yarn成功,记住这个成功的一刻,把几个主要文件贴出来: --------------------------------------分割线 -----------------
在2013年,我们看到了越来越多的大数据项目走出概念验证阶段,进入了生产和实施阶段。大数据并不是一个全新的思路了;企业们知道需要解决它,由这些大数据可以产生出很多有益的见解(或一些集成的障碍)。 然而,云计算却处于一个截然不同的阶段,远远超过了初始的炒作阶段,进入了一个混合部署的新时代,在这一新时代中云计算显然地扩展到了数据中心中。在2014年,我们可以期待大数据和云计算的发展: 1、大数据和云计算一同成长:大多数组织知道他们应该使用云计算平台,但云计算到大数据的主要贡献将会转移。不久,云计算将
一、hadoop的部署安装 1、安装JDK:下载jdk,解压,配置环境变量 2、安装hadoop:下载安装包,解压 利用tar -zxvf把hadoop的jar包放到指定的目录下。 tar -zxvf /home/software/hadoop-2.4.1.tar.gz -z:以gz结尾的文件就是用gzip压缩的结果。与gzip相对的就是gunzip,这个参数的作用就是用来调用gzip。 -x:--extract,--get解压文件 -v:显示操作过程,这个参数很常用 -f:使用文档名,注意,
#在/export/data/目录中创建a.txt文件,并写入数据 cd /export/data/ touch a.txt echo "hello" > a.txt #将a.txt上传到HDFS的根目录 hadoop fs -put a.txt /
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上一篇我们分析了一个MapReduce在执行中的一些细节问题,这一篇分享的是MapReduce并行处理的基本过程和原理。
上篇讲了CentOS 6.5下安装Ambari的过程(见 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-12/110823.htm ),本人将安装Ambari的主机名改为ambari。
前期准备工作: 找到 JDK 和 配置TXT文件 并拷贝到桌面下 不是目录 而是文件拷贝到桌面下 以下的命令部分就直接复制粘贴就能够了 1.配置root用户 使用快捷键 Ctrl + Alt + T 打开终端 输入命令:sudo passwd root 在须要输入password的地方 输入 123456 (注意 须要输入3次 每次输入的时候在屏幕上是不显示出来的) 2.启用root用户 在终端输入命令:su root 输入password:123456 3.安装JDK文件 输入: cp /home/student/桌面/jdk.bin /usr/
前言 上一篇我们分析了一个MapReduce在执行中的一些细节问题,这一篇分享的是MapReduce并行处理的基本过程和原理。 Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架。 Mapreduce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,并发运行在一个hadoop集群上。 一、MapReduce并行处理的基本过程 首先要说明的是Hadoop2.0之前和Hadoop2.0之后的区别: 2.
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