本人微信公众号，欢迎扫码关注！HDFS的数据流1 HDFS写数据流程1.1 剖析文件写入1）客户端向namenode请求上传文件，namenode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在。2）namenode返回是否可以上传。3）客户端请求第一个 block上传到哪几个datanode服务器上。4）namenode返回3个datanode节点，分别为dn1、dn2、dn3。5）客户端请求dn1上传数据，dn1收到请求会继续调用dn2，然后dn2调用dn3，将这个通信管道建立完成6）dn1、dn2、dn3逐...
第1章 HDFS概述1.1 HDFS产出背景及定义1.2 HDFS优缺点1.3 HDFS组成架构1.4 HDFS文件块大小（面试重点）第2章 HDFS的Shell操作（开发重点）第3章 HDFS客户端操作（开发重点）3.1 HDFS客户端环境准备3.2 HDFS的API操作3.2.1 HDFS文件上传（测试参数优先级）3.2.2 HDFS文件下载3.2.3 HDFS文件夹删除3.2.4 HDFS文件名更改3.2.5 HDFS文件详情查看3.2.6 HDFS文件和文件夹判断3.3 HDFS的I/O流操作（自定义框架使用）3.3.1 HDFS文件上传3.3...
HDFS中数据管理与容错1.数据块的放置 每个数据块3个副本，就像上面的数据库A一样，这是因为数据在传输过程中任何一个节点都有可能出现故障（没有办法，廉价机器就是这样的），为了保证数据不能丢失，所以存在3个副本，这样保证了硬件上的容错，保证数据传递过程中准确性。 3个副本数据，放在两个机架上。比如上面机架1存在2个副本，机架2存在1个副本。 （1）如果就像下面的DataNode1数据块无法使用了，可以在机架1上的Da...
简介大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限，但这种计算类型的普遍性、规模，以及价值在最近几年才经历了大规模扩展。在之前的文章中，我们曾经介绍过有关大数据系统的常规概念、处理过程，以及各种专门术语，本文将介绍大数据系统一个最基本的组件：处理框架。处理框架负责对系统中的数据进行计算，例如处理从非易失...
大数据和Hadoop平台介绍定义大数据是指其大小和复杂性无法通过现有常用的工具软件，以合理的成本，在可接受的时限内对其进行捕获、管理和处理的数据集。这些困难包括数据的收入、存储、搜索、共享、分析和可视化。大数据要满足三个基本特征（3V），数据量（volume）、数据多样性（variety）和高速（velocity）。数据量指大数据要处理的数据量一般达到TB甚至PB级别。数据多样性指处理的数据包括结构化数据、非结构化数据（视频、音频...
系列前三篇文章中介绍了分布式存储和计算系统Hadoop以及Hadoop集群的搭建、Zookeeper集群搭建、HBase分布式部署等。当Hadoop集群的数量达到1000+时，集群自身的信息将会大量增加。Apache开发出一个开源的数据收集和分析系统—Chukwa来处理Hadoop集群的数据。Chukwa有几个非常吸引人的特点：它架构清晰，部署简单；收集的数据类型广泛，具有很强的扩展性；与 Hadoop 无缝集成，能完成海量数据的收集与整理。1 Chukwa简介 在Chukw...
最近要为第三方搭建一套大数据平台，中间先进行了虚拟机版本，测试通过后，进行了物理机版本的生产环境，网上关于ambari 的文章并不多，但好在ambari 官方文档质量略高，社区比较活跃，便整理该系列的文档，将埋掉的坑抛出来，帮助小伙伴们更加快速的搭建自己的hadoop 平台。分三个部分：1. 为什么选择ambari 来搭建 说到ambari, 主要的对手cloudrea manager ，大家比较熟悉，至于各自长短，优势劣汰，大家自己斟酌选择啦。...
Flume是一个分布式的、可靠的、可用的服务，用于从许多不同的源上有效地搜集、汇总、移动大量数据日志到一个集中式的数据存储中。并且它是一个简单的和灵活的基于流的数据流架构。它具有鲁棒性和容错机制以及故障转移和恢复的机制。对于分析的应用中它使用一个简单的可扩展的数据模型。Flume传输的数据可以是网络，媒体等产生。Apache Flume是Apache软件基金会的一个顶级项目。源-Source，接收器-Sink，通道-Channelflume是clouder...
配置环境主机名IP备注Hadoop-Data01192.168.0.194Hadoop-Master/Hive/Mysql/Flume-AgentHadoop-Data02192.168.0.195Hadoop-Slave软件版本:CentOS release 6.6 (Final) Hdk-8u131-linux-x64 Hadoop-2.7.3 Hive-2.1.1 Apache-flume-1.7.0-bin下载JDK、Hadoop、Hive、Flume:[root@Hadoop-Data01 soft]# wget --no-check-certificate --no-cookies --header "Cookie: oraclelicense=accept-securebackup-cookie" http://download.oracl...
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一、概述。 MapReduce是一种可用于数据处理的编程模型。Hadoop可以运行由各种语言编写的MapReuce程序。MapReduce分为Map部分和Reduce部分。二、MapReduce的机制 MapReduce分为几大过程input、Mapper、shufle、reduce、output1、input阶段是指将原始文件拷贝到HDFS中。2、通过Mapper来处理成目标所需要的key-value形式然后进行排序，Map相当于把源数据进行整理成目标数据所需要的数据材料。把多余的数据去除。Map主要功...
在上一篇使用hadoop mapreduce分析mongodb数据：（１）中，介绍了如何使用Hadoop MapReduce连接MongoDB数据库以及如何处理数据库，本文结合一个案例来进一步说明Hadoop MapReduce处理MongoDB的细节原始数据> db.stackin.find({}) { "_id" : ObjectId("575ce909aa02c3b21f1be0bb"), "summary" : "good good day", "url" : "url_1" } { "_id" : ObjectId("575ce909aa02c3b21f1be0bc"), "summary" : "hello world good world", "url"...
前言在做需求时，经常遇到多个目录，也就是多个维度进行join，这里分析一下，数据是怎么流动的。1、多目录输入使用MultipleInputs.addInputPath() 对多目录制定格式和map2、数据流分析map按行读入数据，需要对不同的输入目录，打上不同的标记（这个方法又叫reduce端连接），map在输出后会进行partition和sort，按照key进行排序，然后输出到reduce进行处理。例子三个输入文件：a.txt：500 501 b.txt:500 501 600 505 c.txt:501 500...
友情提示：本文超级长，请备好瓜子Hadoop的运行模式单机模式是Hadoop的默认模式，在该模式下无需任何守护进程，所有程序都在单个JVM上运行，该模式主要用于开发和调试mapreduce的应用逻辑；伪分布式模式下，Hadoop守护进程运行在一台机器上，模拟一个小规模的集群。该模式在单机模式的基础上增加了代码调试的功能，允许你检查NameNode，DataNode，Jobtracker，Tasktracker等模拟节点的运行情况；单机模式和伪分布式模式均用于开发和...
广义上来说，Hadoop大数据平台也可以看做是新一代的数据仓库系统， 它也具有很多现代数据仓库的特征，也被企业所广泛使用。因为MPP架构的可扩展性，基于MPP的数据仓库系统有时候也被划分到大数据平台类产品。但是数据仓库和Hadoop平台还是有很多显著的不同。针对不同的使用场景其发挥的作用和给用户带来的体验也不经相同。用户可以根据下表简单判断什么场景更适合用什么样的产品。 数据仓库和Hadoop大数据平台特性比较特性HadoopDa...