Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），其中一个组件是HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDF
1、Httpd服务1、先检查本机的httpd服务是否开启，使用命令：service--status-all|grephttpd2、开启httpd服务Servicehttpdstart/stopestart/status为确保是否开启成功，请再重新检查一次3、我们进入到/var/www/html目录下，新建一个huangbo.html文件，往文件里加入一个
HDFS日志查看的两种方式：HDFS安装目录中的logs中和HDFSWEBUI上HDFS安装目录中的logs中看日志 我们分别在master、slave1以及slave2上安装了HDFS，只是每台机器上安装的角色不一样而已。在master安装的是NameNode和SecondaryNameNode，对应的日志为：##这个是NameNode对应的日
大数据指不用随机分析法这样捷径，而采用所有数据进行分析处理的方法。互联网时代每个企业每天都要产生庞大的数据，对数据进行储存，对有效的数据进行挖掘分析并应用需要依赖于大数据开发，阶段一、Linux&&Hadoop生态体系1、Linux大纲1)Linux的介绍，Linux的安装：VMwareWorkstation虚拟软件
1.启动集群文件名：start-cluster.sh#!/bin/bashecho"------正在启动集群------"echo"------正在启动Zookeeper------"'/home/grid/zookeeper/bin/zkServer.shstart'sshgrid@Slave1'/home/grid/zookeeper/bin/zkServer.shstart'sshgr
原文链接：https://my.oschina.net/zipu888/blog/549696如果程序运行所需要的可执行文件、脚本或者配置文件在Hadoop集群的计算节点上不存在，则首先需要将这些文件分发到集群上才能成功进行计算。Hadoop提供了自动分发文件和压缩包的机制，只需要在启动Str
原文链接：https://my.oschina.net/zipu888/blog/549692 streaming支持shell命令的使用。但是，需要注意的是，对于多个命令，不能使用形如cat;grep之类的多命令，而需要使用脚本，后面将具体介绍。 下面示例用grep检索巨量数据： 1.待检索的数据放入h
编写shell脚本就是解决批量处理1.在/usr/local/bin创建脚本并授权所有用户chmoda+x xcall.sh xcall.sh 比如：删除mp/*所有文件 批量删除4台服务器的mp/*所有文件xcall.shrm-rfmp/* 2rsync远程同步速度快 四个机器均
MapReduceJava练习练习用到的文件链接：https://pan.baidu.com/s/1dgVA5y_cSXaNjj0BhfJvtA提取码：48l1log4j.properties文件：(这个之前貌似没有给吧)链接：https://pan.baidu.com/s/1H3Rw1PqhptJC8cNPPixmUg提取码：28fl理解了一些基本概念，这里像之前安装eclipse时玩一个he
文章目录1.RecordReader概述2.RecordReader的应用2.1RecordReader的实现步骤2.2需求分析2.3上传测试文件2.4执行代码2.5效果截图3.小结1.RecordReader概述RecordReader又叫记录读取器，是用来加载数据并把数据转换为适合mapper读取的键值对。RecordReader实例是
1.显示当前目录结构#显示当前目录结构hadoopfs-ls<path>#递归显示当前目录结构hadoopfs-ls-R<path>#显示根目录下内容hadoopfs-ls/2.创建目录#创建目录hadoopfs-mkdir<path>#递归创建目录hadoopfs-mkdir-p<path>3.删除操作#删除文
目的记录学习hadoop过程中遇到的基础问题，无关大小、无关困扰时间长短。问题一全分布式环境中运行mapred程序，报异常：java.net.NoRouteToHostException:没有到主机的路由在全分布式环境中运行mapred程序，报异常：java.net.NoRouteToHostException:没有到主机的路由，但同样的配置、
原文链接：https://my.oschina.net/zipu888/blog/549656概述sqoop是Apache顶级项目，主要用来在Hadoop和关系数据库中传递数据。通过sqoop，我们可以方便的将数据从关系数据库导入到HDFS，或者将数据从HDFS导出到关系数据库。sqoop架构：sqoop架
原文链接：https://my.oschina.net/caryliu/blog/264525Hadoop集群配置（最全面总结）huangguisu通常，集群里的一台机器被指定为NameNode，另一台不同的机器被指定为JobTracker。这些机器是masters。余下的机器即作为DataNode也作为TaskTracker。这
压缩目的： 降低数据磁盘存储空间，减少传输数据的IO量 压缩追求的指标： 压缩时间 越短越好 压缩化 越大越好 硬件需求如：CPU算法支持 mr中可以使用压缩的地方： map的输出数据进行数据
1.大数据和Hadoop研究学习大数据，自然要从Hadoop开始。Hadoop不是一个简单的软件，而是有一些列软件形成的生态，其核心思想来自Google当初发布的三篇论文，后来做了开源的实现，谷歌的实现和Hadoop的实现大致可以做这样的对应：GoogleMap/Reduce<--->HadoopMapReduceGoogleGFS
原文链接：https://my.oschina.net/zipu888/blog/549682 我们知道，Hadoopstreaming框架默认情况下会以'’作为分隔符，将每行第一个'’之前的部分作为key，其余内容作为value，如果没有'’分隔符，则整行作为key；这个keyvalue对又作为redu
idea开发hadoop配置1.环境准备windows下的hadoop下载，hadoop的环境变量的配置java安装和环境变量的配置maven的安装以及环境变量配置idea的安装完成2：新建项目3：pom.xml修改<hadoop.version>2.7.6</hadoop.version>junitjunit4.11test<!--hadoop开发依赖
此处以VMware12为例讲解安装镜像文件CentOS71.官网下载VMware并安装https://www.vmware.com/2.下载镜像文件https://www.linux.org/ 此处我们使用的是CentOS7打开VMware创建虚拟机我们选择自定义安装选择兼容性我们在这里选择稍后安装 根据你的镜像选择系统
原文链接：https://my.oschina.net/zipu888/blog/549609 1. 安装客户端（通过端用户可以方便的和集群交互）2.修改客户端~/.bashrcaliashadoop='/home/work/hadoop/client/hadoop-client/hadoop/bin/hadoop' #hadoop可执行文件位置aliashls='hado
ApacheKudu ApacheKudu是由Cloudera开源的存储引擎，可以同时提供低延迟的随机读写和高效的数据分析能力。它是一个融合HDFS和HBase的功能的新组件，具备介于两者之间的新存储组件。 Kudu支持水平扩展，并且与ClouderaImpala和ApacheSpa
1、环境变量exportJAVA_HOME=oot/soft/jdk8exportCLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/libools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jarexportHADOOP_HOME=oot/soft/hdp312exportPATH=$PATH:$MAVEN_HOME/bin:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin2、三种方式启动
文章目录1.前言2.需求分析3.二次排序的实现原理4.上传文件5.代码实现6.效果截图1.前言默认情况下，Map会对key自动进行排序，但是有时候需要对key排序的同时还需要对value进行排序，这就是所谓的二次排序。2.需求分析假设现在有如下数据：每行两列，列与列之间的分隔
大数据作为2019年比较热门的技术，受到越来越多的关注，那么对于一个想进入大数据的朋友来说，最想知道的是：大数据学什么？今天科多大数据就和你们一起来分享一篇关于大数据学习内容体系介绍的文章。大数据技术体系太庞杂了，基础技术覆盖数据采集、数据预处理、分布式存储、NOSQL数据库、
我使用ApacheSpark1.4设置了IntelliJIDEA.我希望能够将调试点添加到我的SparkPython脚本中,以便我可以轻松地调试它们.我目前正在运行这一点Python来初始化spark过程proc=subprocess.Popen([SPARK_SUBMIT_PATH,scriptFile,inputFile],shell=SHELL_OUTPUT,stdout=subp
大数据的特性是，数据量大，数据类型繁多，处理速度快，价值密度低，可以极大的提升工作效率，所以大数据现在在全世界都非常火爆。 大数据的运行还是需要一个大型的、稳定的平台， 作为一名学生，最近从教材书里了解到了hadoop这个开源分布式计算平台。 Hadoop是基于JAVA语言开发的，具
文章目录1.任务需求2.上传文件3.实例代码3.1实现思路3.2源代码4.运行效果1.任务需求找出每年每月的3个最高温度时刻并进行降序排列2.上传文件viweather一通乱敲：hadoopfs-putweather/weather3.实例代码3.1实现思路为了提高执行效率，将每一年的
Linux下图示安装Hadoop-2.8.5(单机版)2018年10月25日23:24:46 大道之简 阅读数1454更多分类专栏： Linux学习 软件工具 Hadoop 前言：Hadoop2.x的四个模块.HadoopCommon，HadoopHDFS，HadoopMapReduce，HadoopYARN.Centos7的版本。一：Hadoop的的的下载。
分布式缓存DistributedCache概念：所谓的分布式缓存指的是hadoop框架可以把用户指定的小文件发送到各个maptask运行的机器上，进行缓存，便于maptask读取该文件内容进行关联查询操作，这就是所谓的map端join。适用场合：通常适用于大文件关联小文件，把小文件进行分布式缓存。
hadoop官网https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-common/SingleCluster.html在windows主机的host文件中配置各主机的映射192.168.56.11node1192.168.56.12node2192.168.56.13node3192.168.56.14node4一,操作系统环境依赖软件ssh
我使用AWSEC2指南安装了Spark,我可以使用bin/pyspark脚本启动程序,以获得spark提示,也可以成功执行QuickStartquide.但是,我不能为我的生活弄清楚如何在每个命令之后停止所有详细的INFO记录.我已经在我的log4j.properties文件中的以下代码(注释掉,设置为OFF)中尝试了几乎所
