Hadoop能够进行大批量数据的离线处理,但是在实时计算上的表现实在是不尽如人意;而Storm就可以担当这部分的角色,今天,就让我们看看关于Storm的精华问答吧。
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Q:hadoop是什么
A:Hadoop被公认是一套行业大数据标准开源软件,在分布式环境下提供了海量数据的处理能力。几乎所有主流厂商都围绕Hadoop开发工具、开源软件、商业化工具和技术服务。今年大型IT公司,如EMC、Microsoft、Intel、Teradata、Cisco都明显增加了Hadoop方面的投入。
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Q:hadoop能干什么
A:hadoop擅长日志分析,facebook就用Hive来进行日志分析,2009年时facebook就有非编程人员的30%的人使用HiveQL进行数据分析;淘宝搜索中的自定义筛选也使用的Hive;利用Pig还可以做高级的数据处理,包括Twitter、LinkedIn 上用于发现您可能认识的人,可以实现类似Amazon.com的协同过滤的推荐效果。淘宝的商品推荐也是!在Yahoo!的40%的Hadoop作业是用pig运行的,包括垃圾邮件的识别和过滤,还有用户特征建模。(2012年8月25新更新,天猫的推荐系统是hive,少量尝试mahout!)
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Q:hadoop的核心
A:1.HDFS: Hadoop Distributed File System 分布式文件系统
2.YARN: Yet Another Resource Negotiator 资源管理调度系统
3.Mapreduce:分布式运算框架
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Q:HDFS的架构
A:主从结构
•主节点, namenode
•从节点,有很多个: datanode
namenode负责:
•接收用户操作请求
•维护文件系统的目录结构
•管理文件与block之间关系,block与datanode之间关系
datanode负责:
•存储文件
•文件被分成block存储在磁盘上
•为保证数据安全,文件会有多个副本
Secondary NameNode负责:
合并fsimage和edits文件来更新NameNode的metedata
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Q:Hadoop的特点
A:扩容能力(Scalable):能可靠地(reliably)存储和处理千兆字节(PB)数据。
成本低(Economical):可以通过普通机器组成的服务器群来分发以及处理数据。这些服务器群总计可达数千个节点。
高效率(Efficient):通过分发数据,hadoop可以在数据所在的节点上并行地(parallel)处理它们,这使得处理非常的快速。
可靠性(Reliable):hadoop能自动地维护数据的多份副本,并且在任务失败后能自动地重新部署(redeploy)计算任务。