分布式流处理是对无边界数据集进行连续不断的处理、聚合和分析。它跟MapReduce一样是一种通用计算，但我们期望延迟在毫秒或者秒级别。这类系统一般采用有向无环图(DAG)。DAG是任务链的图形化表示，我们用它来描述流处理作业的拓扑。如下图，数据从sources流经处理任务链到sinks。单机可以运行DAG，但本篇文章主要聚焦在多台机器上运行DAG的情况。关注点当选择不同的流处理系统时，有以下几点需要注意的：运行时和编程模型：平台框架...
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...
一、Hive：一个牛逼的数据仓库1.1 神马是Hive？ Hive 是建立在 Hadoop 基础上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 QL ，它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时，这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer...
http://blog.csdn.net/wind19/article/details/7716326 前言 几周前，当我最初听到，以致后来初次接触Hadoop与MapReduce这两个东西，我便稍显兴奋，觉得它们很是神秘，而神秘的东西常能勾起我的兴趣，在看过介绍它们的文章或论文之后，觉得Hadoop是一项富有趣味和挑战性的技术，且它还牵扯到了一个我更加感兴趣的话题：海量数据处理。 由此，最近凡是空闲时，便在看“Hadoop”，“MapReduce”“海量数据处理”这方面的论文。...
既然HDFS是存取数据的分布式文件系统，那么对HDFS的操作，就是文件系统的基本操作，比如文件的创建、修改、删除、修改权限等，文件夹的创建、删除、重命名等。对HDFS的操作命令类似于Linux的shell对文件的操作，如ls、mkdir、rm等。我们执行以下操作的时候，一定要确定hadoop是正常运行的，使用jps命令确保看到各个hadoop进程。我们执行命令hadoop fs，如图4-1所示。图4-1图中显示了很多命令选项信息。以上截图不全，我在表格4-1中...
附录D.2 复制连接框架 复制连接是map端连接，得名于它的具体实现：连接中最小的数据集将会被复制到所有的map主机节点。复制连接的实现非常直接明了。更具体的内容可以参考Chunk Lam的《Hadoop in Action》。 这个部分的目标是：创建一个可以支持任意类型的数据集的通用的复制连接框架。这个框架中提供了一个优化的小功能：动态监测分布式缓存内容和输入块的大小，并判断哪个更大。如果输入块较小，那么你就需要将map的输入块放到内...
附录D.1 优化后的重分区框架Hadoop社区连接包需要将每个键的所有值都读取到内存中。如何才能在reduce端的连接减少内存开销呢？本文提供的优化中，只需要缓存较小的数据集，然后在连接中遍历较大数据集中的数据。这个方法中还包括针对map的输出数据的次排序，那么reducer先接收到较小的数据集，然后接收到较大的数据集。图D.1是这个过程的流程图。 图D.2是实现的类图。类图中包含两个部分，一个通用框架和一些类的实现样例。 连...
转自：http://blog.csdn.net/jsagnoy/article/details/41545883从hadoop框架与MapReduce模式中谈海量数据处理前言 几周前，当我最初听到，以致后来初次接触Hadoop与MapReduce这两个东西，我便稍显兴奋，觉得它们很是神秘，而神秘的东西常能勾起我的兴趣，在看过介绍它们的文章或论文之后，觉得Hadoop是一项富有趣味和挑战性的技术，且它还牵扯到了一个我更加感兴趣的话题：海量数据处理。 由此，最近凡是空闲时，便在看“Had...
简介： 本文介绍了 Hadoop 自 0.23.0 版本后新的 map-reduce 框架（Yarn) 原理，优势，运作机制和配置方法等；着重介绍新的 yarn 框架相对于原框架的差异及改进；并通过 Demo 示例详细描述了在新的 yarn 框架下搭建和开发 hadoop 程序的方法。 读者通过本文中新旧 hadoop map-reduce 框架的对比，更能深刻理解新的 yarn 框架的技术原理和设计思想，文中的 Demo 代码经过微小修改即可用于用户基于 hadoop 新框架的实际生产环境。 Ha...
hdfsHadoop平台的起源：2003-2004年，Google公布了部分GFS和MapReduce思想的细节，受此启发的Doug Cutting等人用2年的业余时间实现了DFS和MapReduce机制，使Nutch性能飙升。然后Yahoo招安Doug Gutting及其项目。2005年，Hadoop作为Lucene的子项目Nutch的一部分正式引入Apache基金会。2006年2月被分离出来，成为一套完整独立的软件，起名为HadoopHadoop名字不是一个缩写，而是一个生造出来的词。是Hadoop之父Doug Cutting儿子毛绒玩...
1.HDFS的定义与特色以文件为基本存储单位的劣势：难以实现负载均衡——文件大小不同，负载均衡难实现；用户自己控制文件大小； 难以实现并行化处理——只能利用一个节点资源处理一个文件，无法动用集群资源；HDFS的定义：易于扩展的分布式文件系统；运行在大量廉价机器上，提供容错机制；为大量用户提供性能不错的文件存储服务； 优点：高容错性（数据自动保存多个副本，副本丢失后自动恢复...
转自：http://blog.csdn.net/black0707/article/details/12853049 在上篇里，我们主要讨论了，这个系统怎样处理大数据的“读”操作，当然还有一些细节没有讲述。下篇，我们将主要讲述，“写”操作是如何被处理的。我们都知道，如果只有“读”，那几乎是不用做任何数据同步的，也不会有并发安全问题，之所以，会产生这样那样的问题，会导致缓存和数据库的数据不一致，其实根源就在于“写”操作的存在。下面，让我们看一看，当系统需...
LinkedIn 严重依赖人工智能为其超过 5.75 亿会员提供内容和创造经济机会。随着深度学习技术的迅速发展，人工智能工程师已经开始在 LinkedIn 的关联驱动产品中采用深度神经网络，包括反馈和智能回复。这些用例中的许多都构建在由谷歌编写的深度学习框架 TensorFlow 上。一开始，我们内部的 TensorFlow 用户在小型的、非托管的“裸机”集群上运行框架。但我们很快意识到需要将 TensorFlow 与基于 Hadoop 的大数据平台的庞大计算和存储...
最近，我加入了Cloudera，在这之前，我在计算生物学/基因组学上已经工作了差不多10年。我的分析工作主要是利用Python语言和它很棒的科学计算栈来进行的。但Apache Hadoop的生态系统大部分都是用Java来实现的，也是为Java准备的，这让我很恼火。所以，我的头最近，我加入了Cloudera，在这之前，我在计算生物学/基因组学上已经工作了差不多10年。我的分析工作主要是利用Python语言和它很棒的科学计算栈来进行的。但Apache Hadoop的生...
在hadoop中，主从节点之间保持着心跳通信，用于传输节点状态信息、任务调度信息以及节点动作信息等等。 hdfs的namenode与datanode，mapreduce的jobtracker与tasktracker，hbase的hmaster与 regionserver之间的通信，都是基于hadoop RPC。Hadoop RPC是hadoop在hadoop中，主从节点之间保持着心跳通信，用于传输节点状态信息、任务调度信息以及节点动作信息等等。 hdfs的namenode与datanode，mapreduce的jobtracker与tasktracker，hba...