文章目录大数据时代HadoopHadoop概述Hadoop特性优点Hadoop国内外应用Hadoop发行版本Hadoop集群整体概述HDFS分布式文件系统传统常见文件系统数据和元数据HDFS核心属性HDFS简介HDFS shell操作Map Reduce分而治之理解MapReduce思想分布式计算概念MapReduce介绍MapReduce产生背景MapReduce特点MapReduce局限性
一、 Hadoop 概述项目起源Hadoop 由 Apache Software Foundation 公司于 2005 年秋天作为 Lucene 子项目 Nutch 一部分正式引入。它受到最先由 Google Lab 开发 Map/Reduce 和 Google File System(GFS) 启发。目前 Hadoop 版本以 Hadoop2.7.x 为主,我个人测试集为 H
Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理软件框架。具有可靠、高效、可伸缩特点。Hadoop 核心是 HDFS 和 Mapreduce,HDFS 还包括 YARN。1,HDFS(hadoop分布式文件系统)是hadoop体系中数据存储管理基础。他是一个高度容错系统,能检测和应对硬件故障。client:切分文件,访问HDFS,与namenode交互,获取文件位置信息,与Da
Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理软件框架。具有可靠、高效、可伸缩特点。 Hadoop 核心是 HDFS 和 Mapreduce,HDFS 还包括 YARN。 1,HDFS(hadoop分布式文件系统) 是hadoop体系中数据存储管理基础。他是一个高度容错系统,能检测和应对
转载 2021-06-03 08:52:00
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Hadoop生态组件简介及使用示例 ## 1. 引言 Hadoop是一个开源分布式计算框架,用于处理大数据集。它能够将数据分散存储在集群中多个计算机上,并通过并行计算来处理这些数据。Hadoop生态系统提供了一系列组件,用于处理不同方面的大数据工作负载。本文将介绍Hadoop生态系统中一些重要组件,并提供相应代码示例。 ## 2. Hadoop生态系统组件 ### 2.1 HDFS
原创 2023-08-26 05:15:11
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HDFS(Hadoop distribute file system)——Hadoop生态系统基础组件Hadoop分布式文件系统。它是其他一些工具基础HDFS机制是将大量数据分布到计算机集群上,数据一次写入,但可以多次读取用于分析。HDFS让Hadoop可以最大化利用磁盘。HBase—— 一个构建在HDFS之上面向列NoSql数据库,HBase用于对打量数据进行快速读取/写入。HBa
转载 2023-07-25 20:16:07
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1.如今Hadoop已经发展成为包含很多项目的集合。虽然Hadoop核心内容是MapReduce和Hadoop分布式文件系统,但与Hadoop相关Common、Avro、Chukwa、Hive、HBase等子项目也是不可或缺。它们提供了互补性服务或在核心层上提供了更高层服务。Hadoop项目结构图如下所示:     2.各关联项目介绍 &n
转载 2023-07-12 14:01:03
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经过多年发展,Hadoop生态系统不断完善和成熟,目前已经包括了多个子项目,除了核心HDFS和MapReduce以外,Hadoop生态系统还包括要ZoopKer、HBase、Hive、Pig、Mahout、Sqoop、Flume、Ambari等功能组件。HDFSHadoop分布式文件系统是Hadoop项目的两大核心之一,是针对谷歌文件系统(GoogleFileSystem,GFS)开源实现。
hadoop生态系统组件hdfs,mapreduce,hive,pig,zookeeper,hbase大家应该都比较熟了,这里简单总结一下其他不太常用组件作用。OozieOozie是可扩展可伸缩工作流协调管理器。Oozie协调作业属于一次性非循环作业,例如MapReduce, Streaming, Pipes, Pig, Hive, Sqoop等等都是。Oozie将要调度作业作为一个
1.列举Hadoop生态各个组件及其功能、以及各个组件之间相互关系,以图呈现并加以文字描述。 1,HDFS(hadoop分布式文件系统)是hadoop体系中数据存储管理基础。他是一个高度容错系统,能检测和应对硬件故障。client:切分文件,访问HDFS,与namenode交互,获取文件位置信息,与DataNode交互,读取和写入数据。namenode:master节点,在had
转载 2024-05-18 16:57:18
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经过多年信息化建设,我们已经进入一个神奇“大数据”时代,无论是在通讯社交过程中使用微信、QQ、电话、短信,还是吃喝玩乐时用到团购、电商、移动支付,都不断产生海量信息数据,数据和我们工作生活密不可分、须臾难离。什么是大数据什么是大数据,多大算大,100G算大么?如果是用来存储1080P高清电影,也就是几部影片容量。但是如果100G都是文本数据,比如我们后端kafka里数据,抽取一条
1. HDFSHDFS(Hadoop分布式文件系统)源于Google在2003年10月发表GFS论文,HDFS是GFS实现。HDFS通过流式数据访问,适合大数据集访问应用程序。HDFS有一次写入多次读取机制,数据已块形式,同时分布在集群不同物理机器上。2. MapReduceMapReduce(分布式计算框架)源于Google在2004年12月发表MapReduce论文,Hadoop
转载 2023-07-14 20:26:56
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一、概述Hadoop作为分布式存储,分布式计算大数据生态系统,涵盖了从数据源到数据采集,数据存储,数据计算,数据分析,数据应用各个场景,学习大数据架构,了解各个组件对地工作原理和运行机制非常关键。Hadoop生态系统以下将从以下几个有代表性组件分布介绍工作原理及运行机制。二、HDFS组件HDFS(Hadoop Distributed, Filesystem)大数据分布式文件存储系统。2
hadoop生态圈到底有多少组件hadoop生态圈中包含很多组件,比如HDFS、Mapreduce、Hive、Hbase等等,这些组件在构建和使用hadoop平台过程中都是必要吗?哪些是可选?它们之间有可替代性吗?本文将以整理各组件特点及关系为出发点,初步走进hadoop生态圈。组件名功能及作用优势局限应用场景相关功能组件HDFS分布式文件系统。存储是大数据技术基础(1)高吞吐量访问;
一.列举Hadoop生态各个组件及其功能、以及各个组件之间相互关系,以图呈现并加以文字描述。Hadoop生态系统组件有HDFS、MapReduce、ZoopKer、HBase、Hive、Pig、Mahout、Sqoop、Flume、Spark、YARN等功能组件。1、HDFS是一个分布式文件系统,为海量数据提供了存储。HDFS有着高容错性特点,并且设计用来部署在低廉价硬件上,提供了高吞
Impala 相关 Impala常用端口: jdbc/ODBC 端口: 21050 impala-shell 访问端口21000 web UI地址: impalad节点(一个集群多个该类节点) http://impalad_node:25000/ impala-state节点(一个集群一个该类节点
原创 2022-05-05 23:33:16
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1 什么是Pig? 在大数据分析领域,Apache Pig是一个不可忽视重要工具。Pig是Apache Hadoop生态系统中一个高级数据分析平台,它提供了一种称为Pig Latin脚本语言,用于简化大规模数据集并行处理。Pig核心思想是将复杂数据处理任务转换为一系列经过优化处理MapReduce运算,使得用户无需深入了解MapReduce细节,即可轻松进行大规模数据分析。 2
原创 5月前
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1.Hadoop优势:2.HDFS架构概述3.YARN架构概述 4.MapReduce架构概述MapReduce将计算过程分为两个阶段:Map和Reduce,如图2-6所示。 1)Map阶段并行处理输入数据 2)Reduce阶段对Map结果进行汇总5.大数据技术生态体系图中涉及技术名词解释如下: 1)Sqoop:Sqoop(斯库伯)是一款开源工具,主要用于在Hadoop、Hive与
转载 2024-08-02 10:02:00
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Hadoop生态系统简介 ​1、Hadoop生态系统概况Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理软件框架。具有可靠、高效、可伸缩特点。 Hadoop核心是HDFS和Mapreduce,hadoop2.0还包括YARN。 下图为hadoop生态系统: 2、HDFS(Hadoop分布式文件系统)源自于GoogleGFS论文,发表于2003年10月,HDFS是GFS克隆版。 是H
转载 2022-08-08 11:24:20
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目录一、CDH自身组件1、cloudera-scm-server2、cloudera-scm-agent二、Hadoop生态组件1、hadoop2、hive3、hbase4、zookeeper5、spark三、CDH加载环境变量一、CDH自身组件1、cloudera-scm-server/etc/cloudera-scm-server/...
原创 2022-03-30 16:58:58
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