[img]http://dl.iteye.com/upload/picture/pic/136745/8c8659cd-f6e4-3b9b-95eb-1ccb42797037.jpg[/img] [b]《Hadoop海量数据处理——技术详解与项目实战》(第2版)阅读整理。[/b] [b]Hadoop官网[/b]: [url]http://hadoop.
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第一章:就是介绍一下Hadoop的历史及发展过程。 第二章:MapReduce从一个统计气象学的例子,来引出MapReduce的写法,对比了一下新旧API的区别以及不同。新的API主要采用的是虚类而不是接口的方式来提供服务。讨论了数据流:Hadoop的存储,以及工作原理,还有Combiner函数的使用。最后,谈到了使用不同语言来实现mapreduce功能(Streaming, P
转载 2023-12-11 22:40:54
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,作者: 【美】Eric Sammer 2.1 目标和动机Apache Hadoop的重要组成部分是Hadoop分布式文件系统(HDFS,Hadoop Distributed Filesystem)。HDFS的设计初衷是为了支持高吞吐和超大文件的流式读写操作。传统的大型存储区域网络(Storage Area Network, SAN)和网络附加存储(Network Attached Storage
转载 2024-04-19 16:08:15
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Hadoop入门概述一:概述 1)Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 2)主要解决,海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。 3)广义上来说,Hadoop通常是指一个更广泛的概念——Hadoop生态圈。二:组成 Hadoop1.x和2.x的区别 1. 1.x HDFS(数据存储) Yarn(资源调度) Common(辅助工具)2.xMapReduce (计算)Y
转载 2023-09-27 22:11:23
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APACHE HADOOP YARN – 概念和应用如前面所描述的, YARN 实质上是管理分布式app的系统。他由一个中心ResourceManager来管理集群所有的可用资源,每个节点有一个 NodeManager, 直接从ResourceManager来负责管理单节点的可用资源。 Resource Manager在YARN里, the ResourceManager 是一个主要的
文档内容:   1:下载《hadoop权威指南》中的气象数据   2:对下载的气象数据归档整理并读取数据   3:对气象数据进行map reduce进行处理  文档内容:  1:下载《hadoop权威指南》中的气象数据  2:对下载的气象数据归档整理并读取数据  3:对气象数据进行map reduce进行处理关键词:《Hadoop权威指南
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代表性的大数据技术涵盖了大数据处理的各个领域和环节,下面介绍几种常用和代表性的技术:1. HadoopHadoop是由Apache开发的分布式计算框架,主要由HDFS(Hadoop Distributed File System)和MapReduce两部分组成。Hadoop通过分布式存储和分布式计算来处理海量数据,并支持数据的高可用性和可靠性。目前已经成为了大数据处理的基础设施,并且被广泛应用在搜
2 相关技术及原理2.1 Hadoop相关技术和原理2.1.1 HDFS分布式存储系统2.1.2 MapReduce并行计算框架与Yarn资源调度器2.2 全基因组测序相关技术和处理流程2.2.1 原始数据质控2.2.2 数据预处理2.2.3 变异检测2.2.4 相关文件格式概述2.3 本章小结 2 相关技术及原理2.1 Hadoop相关技术和原理本节主要对基于Hadoop平台的相关技术,如:H
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1.概述  为什么这份文档里面我们要安装这么多集群呢?我这里大至说一下原因,TIDB4.0我们主要是用于存储大量数据用的,也就是永久化存储,而Spark是面向内存的。这使得Spark能够为多个不同数据源的数据提供近乎实时的处理计算性能,适用于需要多次操作特定数据集的应用场景。进行我们想要的离线计算,然后生成报表再回写到TIDB之中。2.安装TIDB生成环境硬件要求 组件CPU内
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Hadoop权威指南》知识点整理2MapReduce部分MapReduce应用开发_配置一个Configuration类的实例代表配置属性极其取值的一个集合,属性由String类型来命名,而值的类型任意,Configuration从使用简单结构名值对(name-value)的XML文件中读取其属性值。后添加到资源文件的属性会覆盖之前定义的属性。<!-- 配置文件 configuratio
转载 2023-07-13 16:37:12
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Hadoop权威指南》的10章和11章,基本都是讲集群的搭建、配置、目录结构等细节知识比较凌乱,在此将自己觉得重要的知识记录一下1. 为何不使用RAID?NameNode需要永久性储存文件元数据,可以使用RAID(磁盘阵列)做存储器但是DataNode不建议使用RAID做存储器,主要原因有三个: 原因一: HDFS的多副本已经能满足冗余需求,无需再使用RAID原因二: Hadoop的JBO
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下面这个就是yarn的高可用,ResourceManager可以有无数个 日记的管理方式发生了改变——单个namenode的模式,日记文件是直接写到namenode里面就可以了。现在要实现的是高可用的模式,高可用就需要两台namenode,而且管理模式是一样的,引入了两台那么日记文件就必须要实现共享与同步,既然要实现共享,一个是namenode之间点对点的连接,但是namenode的是高
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本节书摘来异步社区《HBase权威指南》一书中的第1章,第1.5节,作者: 【美】Lars George 译者: 代志远 , 刘佳 , 蒋杰 责编: 杨海玲,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。1.5 HBase:Hadoop数据库看过BigTable的架构之后,我们可能会简单地认为HBase完全是Google的BigTable的开源实现。但是这个说法可能过于简单,因为两者之间还有
这些资料都是我在工作中学习、解决问题的资料汇总,我不能保证这里罗列的所有资料对看到的人有用,但大部分都经过我的实际验证。在不断学习和实践过程中,我会不断更新和总结这些资料,同时欢迎大家留言交流。感谢这些资料的作者。一、HDFS1、集群安装:Hadoop 2.6.0 HA高可用集群配置详解2、NameNode:HDFS NameNode内存全景3、DataNode:Hadoop--HDFS之Da
大数据处理技术发展趋势传统数据处理系统面临的问题: 如上图:传统数据处理系统面临的问题主要有:海量数据的存储成本。有限的扩展能力。数据资产对外增值。大数据处理能力的不足。单一数据源。流式数据处理缺失。数据处理技术演进趋势: 数据处理技术演进的趋势:完全共享模式存储方式:磁盘。特点:单机、Scale up。缺点:性能存在瓶颈、扩展性能差。数据库服务器存储方式:高性能网络存储。特点:集
了解大数据首先,搞清楚hadoop在处理大数据的定位在哪里什么是大数据?为什么要处理大数据?数据量大(Volume) 数据类别复杂(Variety) 数据处理速度快(Velocity) 数据真实性高(Veracity) 合起来被称为4V。处理大数据是为了挖掘数据中的隐含价值如何处理大数据?集中式计算VS分布式计算集中式计算:通过不断增加处理器的个数来增强耽搁计算机的计算能力,从而提高处理的速度。需
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Hadoop技术梗概(一)概要Hadoop的核心主要包括几个子项目。Hadoop common、Hadoop HDFS、以及Hadoop MapReduce。这三个部分是Hadoop最重要的三个部分。Hadoop common是Hadoop的核心,是曾经Hadoop项目的Core部分。很多其他版块都依赖于Hadoop common。Hadoop common主要负责Hadoop的配置以及Hadoo
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1. hadoop的诞生Google大数据技术主要包含三大部分,MapReduce、BigTable、GFS,主要具有以下特点: - 成本降低,能用pc机就不用大型机和高端存储。 - 软件容错,硬件故障视为常态,通过软件保证高可靠性 - 简化并行分布式计算,无须控制节点同步和数据交换。Hadoop就是根据谷歌发布的相关技术论文,模仿谷歌大数据技术的一个开源实现。 Hadoop是开源的分布式
这是一组系列博文,目的是详尽介绍 SQL-on-Hadoop 。本系列的第一篇会介绍 Hadoop 系统的存储引擎和在线事务处理(简称 OLTP );第二篇将介绍在线分析处理(简称 OLAP );第三篇将介绍对 Hadoop 引擎的改进以及在相关替代产品中如何选型等话题。SQL on Hadoop 是一个既令人兴奋又令人困扰的话题;几乎每周都有一个新的 SQL on Hadoo
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。 简单地说来,Hadoop是一个可以更容易开发和运行处理大规模数据的软件平台。 Hadoop实现了一个分布式文件系统(HadoopDistributedFileSystem),简称HDFS。HDFS有着高容错性(fault-tolerent)的特点,并且设
转载 2023-08-18 19:38:35
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