什么是Hadoop?搞什么东西之前,第一步是要知道What(是什么),然后是Why(为什么),最后才是How(怎么做)。但很多开发的朋友在做了多年项目以后,都习惯是先How,然后What,最后才是Why,这样只会让自己变得浮躁,同时往往会将技术误用于不适合的场景。Hadoop框架中最核心的设计就是:MapReduce和HDFS。MapReduce的思想是由Google的一篇论文所提及而被广为流传的
计算计算是虚拟化(virtualization)、效用计算(utility computing)、IaaS(基础设施即服务)、PaaS(平台即服务)、SaaS(软件即服务)等概念混合演进并跃升的结果,也是分布式计算(distribute computing)、网格计算(grid computing)和并行计算(parallel computing)的最新发展,或者说是这些计算科学概念的商业实现。
一、搭建环境的前提条件  环境:ubuntu-16.04     hadoop-2.6.0       jdk1.8.0_161。这里的环境不一定需要和我一样,基本版本差不多都ok的,所需安装包和压缩包自行下载即可。  因为这里是配置Hadoop的教程,配置Java以及安装VMware Tools就自行百度解决哈,这里就不写了(因为教程有点长,可能有些地方有些错误,欢迎留言评论
转载 2024-04-10 06:03:47
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准备:一、虚拟机Windwos:VMware Workstation Pro安装: ** 创建空虚拟机 ** 安装虚拟机时的资源规划 Linux版本:Centos 6.8 或 CentOS 7.2 1611内核 内存: linux01: 内存:4G CPU:1个 2core linux02: 内存:2G CPU:1个 1core linux03 内存:2G
转载 2023-12-23 22:15:38
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随着互联网+的发展壮大,“大数据时代”、“云计算时代”一时受到热捧。那么,这究竟是谁的时代?数据中心碰上云计算,未来该如何?一、云计算数据中心的关系数据中心是全球协作的特定设备网络,用来在Internet网络基础设施上传递、加速、展示、计算、存储数据信息。它不仅包括计算机系统和其它与之配套的设备,还包含冗余的数据通信连接、环境控制设备、监控设备以及各种安全装置。而云计算是什么?一般说来,它是基于
2.1 官方案例运行运行官方提供案例,使用【$SPARK_HOME/bin/run-example】命令运行,效果如下:具体步骤如下:第一步、准备数据源启动端口,准备数据nc -lk 9999 spark spark hive hadoop spark hive第二步、运行官方案例使用官方提供命令行运行案例# 官方入门案例运行:词频统计 /export/server/spark/bin/run-e
文章目录一、什么是Hadoop二、Hadoop的优点三、核心架构四、HDFS交互关系五、Hadoop的常用模块六、HADOOP生态圈以及各组成部分的简介七、Hadoop的配置文件 一、什么是HadoopHadoop 是一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发。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高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统(H
转载 2023-07-04 10:54:30
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Hadoop先导大数据时代的核心是计算数据处理,在计算方面,主要是通过分布式计算完成海量数据计算,在海量数据计算方面,目前集中于3个场景,离线计算Hadoop,内存计算:Spark,实时计算(流式计算):Storm,Flink等。Hadoop的搭建对于入门是必不可少的,以前曾经搭建过,但是很久没弄了,现在重新拾起Hadoop,Spark等,搭建其运行环境是第一步,这里详细记录我的步骤,个人
案例分析 4 分布式数据库缓存及其他212019 分布式缓存系统18171413 second13 fifth12 first12 fourth 21【Q2】预约人员(患者)登录系统后发超预约挂号请求,进入预约界面。进行预约挂号时使用数据库访问类获取医生的相关信息,在数据库中调用医生列表,并调取医生出诊时段表,将医生出诊时段反馈到预约界面,并显示给预约人员;预约人员选择医生及就诊时间后确认预约,
# Python计算数据中心值 ## 引言 在数据分析和计算领域,数据中心值是一种用来度量一组数据中心位置的统计量。在Python中,我们可以使用一些库和函数来计算数据中心值,包括均值、中位数和众数等。本文将介绍如何使用Python来计算数据中心值,并提供代码示例。 ## 均值 均值是一组数据的平均值,可以用来表示数据中心位置。 在Python中,我们可以使用`numpy`库中的`
原创 2023-10-06 17:33:46
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网关系统主要有两种: 客户端网关,主要用来接收一些客户端的请求,也就是 APP 的服务端。 开放网关,主要是公司(比如京东)对于第三方合作伙伴提供接口。 这两种不同网关所使用的技术非常类似。 流量比较大的网关面临的难点包括: 网关系统需要扛几十亿的流量调用,接口的平稳运行、每一个接口在后端服务之后的性能耗损都非常重要。 比如我们使用了一个 Redis 集群,然后构建了两个机房,每一个机房都搭建了
计算是随着处理器技术、虚拟化技术、分布式存储技术、宽带互联网技术和自动化管理技术的发展而产生的。这种大规模的计算能力通常是由分布式的大规模集群和服务器虚拟化软件搭建。云计算应用是在网络上而不是在本机上运行,这种转变将数据中心放在网络的核心位置,而所有的应用所需要的计算能力、存储、带宽、电力都由数据中心提供。因此,云计算环境下的数据中心机房规划显得尤为重要。那么,云计算下的数据中心机房规划与以前的
文章目录一、MapReduce基础入门1.为什么要MapReduce2.MapReduce优缺点3.MapReduce进程结构4.MapReduce程序运行流程分析二、MapReduce框架原理1.工作流程2.InputFormat3.MapTask4.Combiner5.Shuffle6.ReduceTask7.OutputFormat 一、MapReduce基础入门MapReduce是一个分
   本文详细介绍在虚拟机VMware中linux上单机部署hadoop-2.6.0的过程;假设虚拟机及linux系统已安装完成;本文从jdk的安装开始,直到完成Wordcount测试。配置简介:1. 虚拟机 VMware workstation 102. 操作系统  Red hat linux 5.0 版本 32bit3.  jdk版本
  随着国内经济的高速发展,互联网在新经济体系中的作用愈加显现,互联网企业对宽带的需求逐倍增加,然而互联网的基础支持者IDC(数据中心)却一直被扣着“高能耗”的帽子,如何有效降低能耗,真正实现绿色数据中心一直是困扰数据中心运维人员的难题。   绿色数据中心建设涉及到很多方面,不仅仅是平时我们平时所熟知的服务器,还包括整体建筑、机柜、空调、UPS等设备以及应用系统和管
随着智能化、万物互联时代的快速发展,数据量开始暴增,一方面我们需要开始思考如何高效可靠地存储海量的数据,另一方面我们还需要对这些数据进行分析处理,以获得更多有价值的信息。这时期我们就需要用到Hadoop了。 Hadoop是Apache软件基金会下一个开源分布式计算平台,以hdfs(Hadoop Distributed File System)、MapReduce(Hadoop2.0加入
Hadoop 介绍Hadoop 从 2.x 开始,逐渐演变成: HDFS,YARN,MapReduce 三大应用模块,这三个应用模块分别的能力和作用是:HDFS:分布式文件系统,用来解决海量大文件的存储问题MapReduce:一套通用的用来解决海量大文件计算的编程模型 APIYARN:资源调度/管理系统其中需要注意的是:这三者之间的关系。彼此独立,又相互依赖。使用 MapReduce 的分布式编程
转载 2023-09-20 10:57:48
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参考资料: Hadoop权威指南第四版第七章一、MapReduce是个what?首先说下Hadoop 的四大组件:     HDFS:分布式存储系统。     MapReduce:分布式计算系统。     YARN: hadoop 的资源调度系统。   &nb
转载 2023-08-08 08:14:55
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本来是要复习考试的,但是看得那个什么编译原理的书就头大。。最近搜了一下hadoop的源码分析,在javaeye上面有一个blog写的不错:http://caibinbupt.iteye.com/blog/262412,毕竟是别人的,自己原来是看过hadoop源码但是没有自己总结过,现在再重新从头整理一下。hadoop是apache就google提出来的map/reduce分布式计算框架的开源实现
转载 2023-08-07 17:39:07
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目录一、Hadoop概述二、HDFS详解1)HDFS概述HDFS的设计特点2)HDFS组成1、Client2、NameNode(NN)3、DataNode(DN)4、Secondary NameNode(2NN)3)HDFS具体工作原理1、两个核心的数据结构: Fslmage和EditLog2、工作流程3、HDFS读文件流程4、HDFS文件写入流程三、Yarn详解1)Yarn概述2)YARN架构组
转载 2023-07-26 21:11:00
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