1.hadoop用户代理简介2.配置3.实验 1.hadoop用户代理简介 hadoop用户代理功能的作用是让超级用户superuser模拟一个普通用户来执行任务.比如用户joe通过oozie提交一个任务到集群上,如果不设置用户代理,那么就会以启动oozie(oozie)进程的用户来提交任务,这样任务就显示为oozie,无法判断是哪个用户提交了任务.当开始proxy功能后,会以superuser模拟joe来提交任务,任务的提交者是supersuer,但显示为joe. superuser指启动各个

一.HDFS出现的背景 随着社会的进步,需要处理数据量越来越多,在一个操作系统管辖的范围存不下了,那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中,但是却不方便管理和维护—>因此,迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件,于是就产生了分布式文件管理系统,英文名成为DFS(Distributed File System). 那么,什么是分布式文件系统?简而言之,就是一种允许文件通过网络在多台主机上分享的文件系统,可以让多个机器上的多个用户分享文件和存储空间.它最大的特点是“通透性”,DFS让实际上是通过网络来

一.RPC基础概念 1.1 RPC的基础概念 RPC,即Remote Procdure Call,中文名:远程过程调用: (1)它允许一台计算机程序远程调用另外一台计算机的子程序,而不用去关心底层的网络通信细节,对我们来说是透明的.因此,它经常用于分布式网络通信中. RPC协议假定某些传输协议的存在,如TCP或UDP,为通信程序之间携带信息数据.在OSI网络通信模型中,RPC跨越了传输层和应用层.RPC使得开发包括网络分布式多程序在内的应用程序更加容易. (2)Hadoop的进程间交互都是通过R

本文分为技术篇.产业篇.应用篇.展望篇四部分 技术篇 2006年项目成立的一开始,“Hadoop”这个单词只代表了两个组件——HDFS和MapReduce.到现在的10个年头,这个单词代表的是“核心”(即Core Hadoop项目)以及与之相关的一个不断成长的生态系统.这个和Linux非常类似,都是由一个核心和一个生态系统组成. 现在Hadoop在一月发布了2.7.2的稳定版,已经从传统的Hadoop三驾马车HDFS,MapReduce和HBase社区发展为60多个相关组件组成的庞大生态,其中包

    你正在使用过时的浏览器,Amaze UI 暂不支持. 请 升级浏览器 以获得更好的体验! 深度好文丨读完此文,就知道Hadoop了! 来源:BiThink 时间:2016-04-12 15:14:39 作者:陈飚 “昔我十年前,与君始相识.” 一瞬间Hadoop也到了要初中择校的年龄了. 十年前还没有Hadoop,几年前国内IT圈里还不知道什么是Hadoop,而现在几乎所有大型企业的IT系统中有已经有了Hadoop的集群在运行了各式各样的任务. 2006年项目成立的一开始,“Hadoop

rpc是Hadoop分布式底层通信的基础,无论是client和namenode,namenode和datanode,以及yarn新框架之间的通信模式等等都是采用的rpc方式. 下面我们来概要分析一下Hadoop2的rpc. Hadoop通信模式主要是C/S方式,及客户端和服务端的模式. 客户端采用传统的socket通信方式向服务端发送信息,并等待服务端的返回. 服务端采用reactor的模式(Java nio)的方式来处理客户端的请求并给予响应. 一.客户端到服务端的通信 下面我们先分析客户端到

本文转载:暂未找到原出处,如需署名 请联系 我们很荣幸能够见证Hadoop十年从无到有,再到称王.感动于技术的日新月异时,希望通过这篇内容深入解读Hadoop的昨天.今天和明天,憧憬下一个十年. 本文分为技术篇.产业篇.应用篇.展望篇四部分 技术篇 2006年项目成立的一开始,"Hadoop"这个单词只代表了两个组件--HDFS和MapReduce.到现在的10个年头,这个单词代表的是"核心"(即Core Hadoop项目)以及与之相关的一个不断成长的生态系统.这个

Hadoop是个很流行的分布式计算解决方案,是Apache的一个开源项目名称,核心部分包括HDFS及MapReduce.其中,HDFS是分布式文件系统,MapReduce是分布式计算引擎.时至今日,Hadoop在技术上已经得到验证.认可甚至到了成熟期,同时也衍生出了一个庞大的生态圈,比较知名的包括HBase.Hive.Spark等.HBase是基于HDFS的分布式列式数据库,HIVE是一个基于HBase数据仓库系统.Impala为存储在HDFS和HBase中的数据提供了实时SQL查询功能,基于H

HadoopHadoop是什么? 答:一个分布式系统基础架构. Hadoop解决了什么问题? 答:解决了大数据(大到一台计算机无法进行存储,一台计算机无法在要求的时间内进行处理)的可靠存储(HDFS)和处理(MapReduce). HiveHive是什么? 答:Hive是建立在Hadoop之上的,使用Hadoop作为底层存储的批处理系统.(可以理解为MapReduce的一层壳) Hive解决了什么问题? 答:Hive是为了减少MapReduce jobs的编写工作. HBaseHBase是什么?

原文地址  http://blog.sina.com.cn/s/blog_7060fb5a0101cson.html Hadoop HDFS分布式环境搭建 最近选择给大家介绍Hadoop HDFS系统,因此研究了一下如何在Linux 下配置一个HDFS Clust.小记一下,以备将来进一步研究和记忆. HDFS简介 全称 Hadoop Distributed File System, Hadoop分布式文件系统. 根据Google的GFS论文,由Doug Cutting使用JAVA开发的开源项目

我们很荣幸能够见证Hadoop十年从无到有,再到称王.感动于技术的日新月异时,希望通过这篇内容深入解读Hadoop的昨天.今天和明天,憧憬下一个十年. 本文分为技术篇.产业篇.应用篇.展望篇四部分 技术篇 2006年项目成立的一开始,“Hadoop”这个单词只代表了两个组件——HDFS和MapReduce.到现在的10个年头,这个单词代表的是“核心”(即Core Hadoop项目)以及与之相关的一个不断成长的生态系统.这个和Linux非常类似,都是由一个核心和一个生态系统组成. 现在Hadoop

1.hive简介2.安装hive2.1 环境准备2.1.1 下载安装包2.1.2 设置hive用户的环境变量2.1.3 hive服务端配置文件2.1.4 hive客户端配置文件2.1.4 分发hive配置文件2.2 启动hive2.2.1 初始化数据库2.2.2 创建HDFS目录2.2.3 启动hive3.总结 getting start: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/GettingStarted hive wiki: htt

1.  背景介绍 谈到分布式系统,就不得不提到Google的三驾马车:GFS[1],MapReduce[2]和BigTable[3]. 虽然Google没有开源这三个技术的实现源码,但是基于这三篇开源文档, Nutch项目子项目之一的Yahoo资助的Hadoop分别实现了三个强有力的开源产品:HDFS,MapReduce和HBase.在大数据时代的背 景下,许多公司都开始采用Hadoop作为底层分布式系统,而Hadoop的开源社区日益活跃,Hadoop家族不断发展壮大,已成为IT届最炙手可热的

编者按:Hadoop于2006年1月28日诞生,至今已有10年,它改变了企业对数据的存储.处理和分析的过程,加速了大数据的发展,形成了自己的极其火爆的技术生态圈,并受到非常广泛的应用.在2016年Hadoop十岁生日之际,InfoQ策划了一个Hadoop热点系列文章,为大家梳理Hadoop这十年的变化,技术圈的生态状况,回顾以前,激励以后.本文是Cloudera资深工程师讲解Hadoop,让您一篇文章就能了解Hadoop的过去和未来. “昔我十年前,与君始相识.” ——白居易,<酬元九对新栽竹有

简介 Hadoop是用来处理大数据集合的分布式存储计算基础架构.可以使用一种简单的编程模式,通过多台计算机构成的集群,分布式处理大数据集.hadoop作为底层,其生态环境很丰富. hadoop基础包括以下四个基本模块: hadoop基础功能库:支持其他hadoop模块的通用程序包. HDFS: 一个分布式文件系统,能够以高吞吐量访问应用的数据. YARN: 一个作业调度和资源管理框架. MapReduce: 一个基于YARN的大数据并行处理程序. 当然,hadoop相关的项目很多,包括HBase

我们很荣幸能够见证Hadoop十年从无到有,再到称王.感动于技术的日新月异时,希望通过这篇内容深入解读Hadoop的昨天.今天和明天,憧憬下一个十年. 本文分为技术篇.产业篇.应用篇.展望篇四部分 技术篇 2006年项目成立的一开始,“Hadoop”这个单词只代表了两个组件——HDFS和MapReduce.到现在的10个年头,这个单词代表的是“核心”(即Core Hadoop项目)以及与之相关的一个不断成长的生态系统.这个和Linux非常类似,都是由一个核心和一个生态系统组成. 现在Hadoop

前言 最近想学习下大数据,有点急于求成,于是去网上找了各种培训机构的视频,发现大都质量不佳,理论基本不说或者简单讲下,然后教你照猫画虎的敲代码,出了问题都没法分析.最后还是找了厦门大学的公开课从理论开始稳扎稳打的学习了. 一 Hadoop起源 Hadoop的理论起源主要来自谷歌公司的三大论文,并迅速应用于全球各大互联网公司.因此,学习大数据Hadoop是绕不开的一个知识点.今年来,大数据的兴起其实来自于计算机技术的发展,物联网技术产生了大量的数据,云技术使得计算机存储与运算资源更加普及,因此大数

一.本文思路 [1].配置java环境–JDK12(Hadoop的底层实现语言是java,hadoop运行需要JDK环境) [2].安装Hadoop 1.解压hadop 2.配置hadoop环境变量 3.配置Hadoop文件 二.所需下载文件 [1]JDK下载地址 [2]Hadoop下载地址-推荐binary版本是提前编译好的 [3]hadoop在windows上运行需要winutils支持和hadoop.dll等文件 在github仓库中找到对应版本的二进制库hadoop.dll和winuti

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .Tachyon介绍 1.1 Tachyon简介 随着实时计算的需求日益增多,分布式内存计算也持续升温,怎样将海量数据近乎实时地处理,或者说怎样把离线批处理的速度再提升到一个新的高度是当前研究的重点.近年来,内存的吞吐量成指数倍增长,而磁盘的吞吐量增长缓慢,那么将原有计算框架中文件落地磁盘替换为文件落地内存,也是提高效率的优化点. 目前已经使用基于内存计算的分布式计算框架有:Spark.Impala

1.没有接触,不知道这个事物是什么,所以不会产生任何问题.2.接触了,但是不知道他是什么,反正我每天都在用.3.有一定的了解,不够透彻.那么hive,1.我们对它了解多少?2.它到底是什么?3.hive和hadoop是什么关系?扩展:hbase和hive是什么关系? Hive最初是应Facebook每天产生的海量新兴社会网络数据进行管理和机器学习的需求而产生和发展的.那么,到底什么是Hive,我们先看看Hive官网Wiki是如何介绍Hive的(https://cwiki.apache.org/c