环境篇:Atlas2.1.0兼容CDH6.3.2部署 Atlas 是什么? Atlas是一组可扩展和可扩展的核心基础治理服务,使企业能够有效地满足Hadoop中的合规性要求,并允许与整个企业数据生态系统集成. Apache Atlas为组织提供了开放的元数据管理和治理功能,以建立其数据资产的目录,对这些资产进行分类和治理,并为数据科学家,分析师和数据治理团队提供围绕这些数据资产的协作功能. 如果没有Atlas 大数据表依赖问题不好解决,元数据管理需要自行开发,如:hive血缘依赖图 对于表依赖问

在HDInsight中从Hadoop的兼容BLOB存储查询大数据的分析 低成本的Blob存储是一个强大的.通用的Hadoop兼容Azure存储解决方式无缝集成HDInsight.通过Hadoop分布式文件系统(HDFS)接口,完整的组件集合在HDInsight能够 在Blob存储数据的直接操作.在本教程中,学习怎样建立一个容器的Blob存储,然后在里面处理的数据. 在BLOB存储中存储的数据能够用于计算的HDInsight集群被安全地删除,而不会丢失用户数据. 注意: 该ASV://语法中不支持

随着数字化转型的工作推进,数据治理的工作已经被越来越多的公司提上了日程.作为Hadoop生态最紧密的元数据管理与发现工具,Atlas在其中扮演着重要的位置.但是其官方文档不是很丰富,也不够详细.所以整理了这份文档供大家学习使用. 本文档基于Atlas2.1.0版本,整理自部分官网内容,各种博客及实践过程.文章较长,建议收藏.新版本的文档请关注公众号 大数据流动,会持续的更新~ 本文档共分为8个部分,层级结构如下图所示. 文档版权为公众号 大数据流动 所有,请勿商用.相关技术问题以及安装包可以联系

hbase是基于hadoop的hdfs框架做的分布式表格存储系统,所谓表格系统就是在k/v系统的基础上,对value部分支持column family和column,并支持多版本读写. hbase的工作原理是保证系统中key全局有序存储,每个regionserver负责的某一个key range,并在regionserver中数据量过大的时候由master负责通知其分列成2个key range,并将其中一个key range交给其他regionserver维护,通过修改meta表生效从而达到了自

阅读目录 序 介绍 安装 系列索引 本文版权归mephisto和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并给出原文链接,谢谢合作. 文章是哥(mephisto)写的,SourceLink 序 本系列已经有一个多月没更新了,期间涉及到找相关对应的工作,所幸的事,得到了几个offer,后来综合考虑来到了目前这家工作.希望在接下来的时间里,能融入整个社区中去,做出自己略微的贡献. 上一篇,我们列举了hadoop常用的命令,本应该给大家实战下命令的使用的,后来还是想大家自己下去试验试验,接下来开始初略介

Apache Hadoop项目的目前版本(2.0版)含有以下模块: Hadoop通用模块:支持其他Hadoop模块的通用工具集. Hadoop分布式文件系统(HDFS):支持对应用数据高吞吐量访问的分布式文件系统. Hadoop YARN:用于作业调度和集群资源管理的框架. Hadoop MapReduce:基于YARN的大数据并行处理系统. --在本地系统上独立安装Apache Hadoop是非常容易的(只需解压缩并设置某些环境变量,然后就可以开始使用了),但是这只合适于入门和做一些基本的教程

hadoop之Spark强有力竞争者Flink,Spark与Flink:对比与分析 Spark是一种快速.通用的计算集群系统,Spark提出的最主要抽象概念是弹性分布式数据集(RDD),它是一个元素集合,划分到集群的各个节点上,可以被并行操作.而Flink是可扩展的批处理和流式数据处理的数据处理平台. Apache Flink,apache顶级项目,是一个高效.分布式.基于Java实现的通用大数据分析引擎,它具有分布式 MapReduce一类平台的高效性.灵活性和扩展性以及并行数据库查询优化方案

说到处理大数据的工具,普通的开源解决方案(尤其是Apache Hadoop)堪称中流砥柱.弗雷斯特调研公司的分析师Mike Gualtieri最近预测,在接下来几年,“100%的大公司”会采用Hadoop.Market Research的一份报告预测,到2011年,Hadoop市场会以58%的年复合增长率(CAGR)高速增长:到2020年,市场产值会超过10亿美元.IBM更是非常看好开源大数据工具,派出了3500名研究人员开发Apache Spark,这个工具是Hadoop生态系统的一部分. 这

一.Hadoop相关工具 1. Hadoop Apache的Hadoop项目已几乎与大数据划上了等号.它不断壮大起来,已成为一个完整的生态系统,众多开源工具面向高度扩展的分布式计算. 支持的操作系统:Windows.Linux和OS X. 相关链接: http://hadoop.apache.org 2. Ambari 作为Hadoop生态系统的一部分,这个Apache项目提供了基于Web的直观界面,可用于配置.管理和监控Hadoop集群.有些开发人员想把Ambari的功能整合到自己的应用程序当

大数据我们都知道hadoop,可是还会各种各样的技术进入我们的视野:Spark,Storm,impala,让我们都反映不过来.为了能够更好的架构大数据项目,这里整理一下,供技术人员,项目经理,架构师选择合适的技术,了解大数据各种技术之间的关系,选择合适的语言.我们可以带着下面问题来阅读本文章:1.hadoop都包含什么技术2.Cloudera公司与hadoop的关系是什么,都有什么产品,产品有什么特性3.Spark与hadoop的关联是什么?4.Storm与hadoop的关联是什么? hadoo

一.Hadoop相关工具 1. Hadoop Apache的Hadoop项目已几乎与大数据划上了等号.它不断壮大起来,已成为一个完整的生态系统,众多开源工具面向高度扩展的分布式计算. 支持的操作系统:Windows.Linux和OS X. 相关链接:http://hadoop.apache.org 2. Ambari 作为Hadoop生态系统的一部分,这个Apache项目提供了基于Web的直观界面,可用于配置.管理和监控Hadoop集群.有些开发人员想把Ambari的功能整合到自己的应用程序当中

 关于大数据,一看就懂,一懂就懵. 一.简介 Hadoop的平台搭建,设置为三种搭建方式,第一种是"单节点安装",这种安装方式最为简单,但是并没有展示出Hadoop的技术优势,适合初学者快速搭建:第二种是"伪分布式安装",这种安装方式安装了Hadoop的核心组件,但是并没有真正展示出Hadoop的技术优势,不适用于开发,适合学习:第三种是"全分布式安装",也叫做"分布式安装",这种安装方式安装了Hadoop的所有功能,适用于开

1.概述 接着上一篇博客的内容,继续介绍Hadoop3的其他新特性.其内容包含:优化Hadoop Shell脚本.重构Hadoop Client Jar包.支持等待Container.MapReduce任务级别本地优化.支持多个NameNode.部分默认服务端口被改变.支持文件系统连接器.DataNode内部添加负载均衡.重构后台程序和任务堆管理. 2.内容 2.2.1 优化Hadoop Shell脚本 Hadoop Shell脚本已经被重写,用来修复已知的BUG,解决兼容性问题和一些现有安装的

迄今为止,Hadoop和大数据实际上是同义词.然而随着大数据的炒作不断升温,出现了很多对Hadoop如何应用于大数据的误解. Hadoop是一种用于存储和分析大型数据集开源软件框架,可处理分布在多个现有服务器中的数据.Hadoop适合处理来自手机.电子邮件.社交媒体.传感器网络和其它不同渠道的多样化.大负荷的数据,因此通常被认为是一种大数据操作系统.而这正是第一个误解的来源: 1.Hadoop是一个完整的解决方案. 事实并非如此.无论你把它称为“框架”或“平台”都可以,只是不能认为Hadoop可

说到处理大数据的工具,普通的开源解决方案(尤其是Apache Hadoop)堪称中流砥柱.弗雷斯特调研公司的分析师Mike Gualtieri最近预测,在接下来几年,“100%的大公司”会采用Hadoop.Market Research的一份报告预测,到2011年,Hadoop市场会以58%的年复合增长率(CAGR)高速增长:到2020年,市场产值会超过10亿美元.IBM更是非常看好开源大数据工具,派出了3500名研究人员开发Apache Spark,这个工具是Hadoop生态系统的一部分. 这

大数据我们都知道hadoop,可是还会各种各样的技术进入我们的视野:Spark,Storm,impala,让我们都反映不过来.为了能够更好 的架构大数据项目,这里整理一下,供技术人员,项目经理,架构师选择合适的技术,了解大数据各种技术之间的关系,选择合适的语言. 我们可以带着下面问题来阅读本文章:1.hadoop都包含什么技术?2.Cloudera公司与hadoop的关系是什么,都有什么产品,产品有什么特性?3.Spark与hadoop的关联是什么?4.Storm与hadoop的关联是什么? h

http://s3tools.org/s3cmd Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR)简介 Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) 是一种 Web 服务,提升企业.研究人员.数据分析师和开发人员轻松.经济高效掌控海量数据的能力.它基于 Amazon EC2)技术和Amazon S3) 技术的 Web 规模基础设施,是一种 Hadoop 托管服务运行架构. Amazon Elastic MapReduce自动加快MapRed

不多说,直接上干货! Apache Atlas是Hadoop社区为解决Hadoop生态系统的元数据治理问题而产生的开源项目,它为Hadoop集群提供了包括数据分类.集中策略引擎.数据血缘.安全和生命周期管理在内的元数据治理核心能力. http://atlas.apache.org/ http://www.jianshu.com/p/4eee91bc926c

一.大数据的四大特征: a.海量的数据规模(volume) b.快速的数据流转和动态的数据体系(velocity) c.多样的数据类型(variety) d.巨大的数据价值(value) 二.Spark 和 Hadoop的不同 Spark是给予map reduce 算法实现的分布式计算,拥有Hadoop MapReduce所具有的有点,但不同与MaoReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不用在读写HDFS,因此Spark能更好的适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map re

一.Atlas是什么? 在当今大数据的应用越来越广泛的情况下,数据治理一直是企业面临的巨大问题. 大部分公司只是单纯的对数据进行了处理,而数据的血缘,分类等等却很难实现,市场上也急需要一个专注于数据治理的技术框架,这时Atlas应运而生. Atlas官网地址:https://atlas.apache.org/ Atlas是Hadoop的数据治理和元数据框架. Atlas是一组可扩展和可扩展的核心基础治理服务,使企业能够有效,高效地满足Hadoop中的合规性要求,并允许与整个企业数据生态系统集成.

相对于之前主要生产发布版本Hadoop 2,Apache Hadoop 3整合许多重要的增强功能. Hadoop 3是一个可用版本,提供了稳定性和高质量的API,可以用于实际的产品开发.下面简要介绍一下Hadoop3的主要变化. 最低Java版本要求从Java7变为Java8 所有Hadoop的jar都是基于Java 8运行是版本进行编译执行的,仍在使用Java 7或更低Java版本的用户需要升级到Java 8. HDFS支持纠删码(erasure coding) 纠删码是一种比副本存储更节省存