系统在现网运行中，很多错误日志没能及时的分析，导致系统的问题总是用户发现，然后告诉我们来解决，而不是我们主动的去积极解决系统中的问题，因此想通过业余时间做一个日志分析系统，主要是把应用层和消息传输模块抛出的日志做分析，方便定位问题。在多核C 系统在现网运行中，很多错误日志没能及时的分析，导致系统的问题总是用户发现，然后告诉我们来解决，而不是我们主动的去积极解决系统中的问题，因此想通过业余时间做一...
1.安装MySql 2.windows 与 虚拟机互传文件 3.安装Hadoop 还不能从windows复制文件的，可在虚拟机里用浏览器下载安装文件，课件： 提取文件：hadoop-2.7.1.tar.gz 链接: https://pan.baidu.com/s/1HIVd9JCZstWm0k7sAbXQCg 提取码: 2thj 4. 简述Hadoop平台的起源、发展历史与应用现状。 列举发展过程中重要的事件、主要版本、主要厂商； 国内外Hadoop应用的典型案例。 Hadoop不是指具体一个框架或者组件，它是Apache软件基金会下...
以前一直用的0.20的map reduce框架,今天配置一下yarn,很久不写 BO-KE 了,来一篇吧,把几个主要配置文件贴出来,配置修改后,运行wordcount和自己的测试job全ok, core-site.xml: ?xml version=1.0? ?xml-stylesheet type=text/xsl href=configuration.xsl? !-- P以前一直用的0.20的map reduce框架,今天配置一下yarn,很久不写 BO-KE 了,来一篇吧,把几个主要配置文件贴出来,配置修改后,运行wordcount和自己的测试job全ok, core-site.xml:...
Hadoop 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，我的头等大事变成了寻找一些Python可以用的Hadoop框架。 在这篇文章里，我会把我个人对这些框架的一些无关科学的看法写下来，这些框架包括:Hadoop流 mrjob dumbo ...
3.1.2 HADOOP框架文章目录 3.1.2 HADOOP框架六、MapReduce编程框架6.1 MapReduce思想6.2 官?WordCount案例源码解析6.3 MapReduce编程规范及示例编写6.3.1 Mapper类6.3.2 Reducer类6.3.3 Driver阶段6.3.4 WordCount代码实现6.3.4.1 需求6.3.4.2 具体步骤6.4 序列化Writable接口6.4.1 实现Writable序列化步骤如下6.4.2 Writable接口案例 6.5 MapReduce原理分析6.5.1 MapTask运行机制详解6.5.2 MapTask的并行度6.5.2.1 切片机制源码阅...
本文源码：GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一、工作机制 1、基础描述DataNode上数据块以文件形式存储在磁盘上，包括两个文件，一个是数据本身，一个是数据块元数据包括长度、校验、时间戳； DataNode启动后向NameNode服务注册，并周期性的向NameNode上报所有的数据块元数据信息； DataNode与NameNode之间存在心跳机制，每3秒一次，返回结果带有NameNode给该DataNode的执行命令，例如数据复制删除等，如果超过10分钟没有收到DataNo...
一、视频学习链接。 黑马程序员大数据基础教程|史上最全面的Hadoop入门教程 https://www.bilibili.com/video/BV1JT4y1g7nM 有人总结的hadoop视频大致内容 https://blog.csdn.net/weixin_43988498/article/details/110942178 二、章节部分 1、hadoop介绍 核心思想的介绍，HDFS跟MapReduce
文章目录 一、切片与MapTask并行度决定机制二、Job提交流程三、切片执行流程解析四、FileInputFormat切片机制五、TextInputFormat六、CombineTextInputFormat切片机制一、切片与MapTask并行度决定机制 MapTask的并行度决定Map阶段的任务处理并发读，进而影响到整个Job的处理速度，引入两个概念： 数据块：Block是HDFS物理上把数据分成一块一块，数据块是HDFS存储数据单位数据切片： 只是在逻辑上对输入进行分片，并不会在磁盘上将其...
转： Hadoop框架：集群模式下分布式环境搭建 本文源码：GitHub点这里 || GitEE点这里 一、基础环境配置 1、三台服务 准备三台Centos7服务,基础环境从伪分布式环境克隆过来。 133 hop01，134 hop02，136 hop032、设置主机名 ## 设置名称 hostnamectl set-hostname hop01 ## 重启 reboot -f3、主机名通信 vim /etc/hosts # 添加服务节点 192.168.37.133 hop01 192.168.37.134 hop02 192.168.37.136 hop034、SSH免密登录 配置三台服务...
文章目录分布式计算框架——MapReduce一、MapReduce概述 二、MapReduce编程模型简述 三、combiner & partitioner3.1 InputFormat & RecordReaders 3.2 Combiner 3.3 Partitioner四、MapReduce词频统计案例4.1 项目简介 4.2 项目依赖 4.3 WordCountMapper 4.4 WordCountReducer 4.4 WordCountApp 4.5 提交到服务器运行五、词频统计案例进阶之Combiner5.1 代码实现</
Marmaray 这个名字源于土耳其的一条连接欧洲和亚洲的隧道，在 Uber 内部，我们将 Marmaray 设想为根据客户偏好将数据从任何来源连接到任何接收器的管道。数据湖的数据通常在质量方面存在很大差异。Marmaray 可以确保所有摄取的原始数据都符合适当的源模式，保持高质量水平，从而带来可靠的分析结果。数据科学家可以将时间花在从这些数据中提取有用的见解上，而不是用来处理数据质量问题。在 Uber，Marmaray 以聚合的方式连接各种系...
1、reduce源码中的 GroupComparable和SecondaryComparable到底都是干什么的 理解点1： 源码位置 理解点 secondaryComparable这个是可以对map端按照某种规则排序好的数据进行边界的界定，就是比如你map端排序的根据是按点之前的字段进行分组的之后传输到了reduce端了，但是你reduce端想要计算的时候是需要的是按照点前面的如bj、sh等,和点后面的如cp等，进行计算的话，这个secondaryCpmpare排序器可以在不改变原有map传输过来的...
继上一个模块之后，此次分析的内容是来到了Hadoop IO相关的模块了，IO系统的模块可谓是一个比较大的模块，在Hadoop Common中的io,主要包括2个大的子模块构成，1个是以Writable接口为主的序列化模块，还有1个是解压缩模块，所以打算分成2个模块做分析，今天来说说序列化，反序列化的分析学习，当然不只是简单的wrtite,read等的简单调度。在分析之前，看下IO包的类包含图：在Hadoop中，你可以用java自带的序列化方式的实现，但是不推...
我发现Windows上的Hadoop有点令人沮丧：我想知道对于Win32用户,是否有Hadoop的替代品.我最看重的功能是： >易于初始设置和在较小的网络上进行部署(如果我们为该项目分配了20台以上的PC,我会感到惊讶)>易于管理-理想的框架应该具有基于Web / GUI的管理系统,这样我就不必自己写书了.>流行的东西稳定.奖金取决于我们能否及时交付该项目. 背景： 我工作的公司希望建立一个新的网格系统来运行一些财务计算. 我一直在评估的第一个框架是H...
我们计划将大量的度量数据放入某种nosql数据库中,可能是cassandra,也许是其他服务器上的其他内容. 我们希望在地图缩减样式中对数据进行计算(在机器所在的位置聚合数据,然后合并结果). 我使用Cassandra和Hadoop以及mapreduce进行了POC.启动mapreduce作业并获得结果的开销对我们的需求来说太高了. 在我们自己开始之前,还有其他任何强调性能的分布式Java框架吗？解决方法:在我们自己开始之前,还有其他任何强调性能的分布式Java框架吗？...