Hadoop是一個由Apache基金會所開發(fā)的分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)。
用戶可以在不了解分布式底層細(xì)節(jié)的情況下，開發(fā)分布式程序。充分利用集群的威力進(jìn)行高速運(yùn)算和存儲。
Hadoop實(shí)現(xiàn)了一個分布式文件系統(tǒng)（Hadoop Distributed File System），簡稱HDFS。HDFS有高容錯性的特點(diǎn)，并且設(shè)計(jì)用來部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）來訪問應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)，適合那些有著超大數(shù)據(jù)集（large data set）的應(yīng)用程序。HDFS放寬了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式訪問（streaming access）文件系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)。
Hadoop的框架最核心的設(shè)計(jì)就是：HDFS和MapReduce。HDFS為海量的數(shù)據(jù)提供了存儲，而MapReduce則為海量的數(shù)據(jù)提供了計(jì)算。
張軍 2019-08-10 19:54:59 9372
Hadoop是一個由Apache基金會所開發(fā)的分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)。
用戶可以在不了解分布式底層細(xì)節(jié)的情況下，開發(fā)分布式程序。充分利用集群的威力進(jìn)行高速運(yùn)算和存儲。
Hadoop實(shí)現(xiàn)了一個分布式文件系統(tǒng)（Hadoop Distributed File System），簡稱HDFS。HDFS有高容錯性的特點(diǎn)，并且設(shè)計(jì)用來部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）來訪問應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)，適合那些有著超大數(shù)據(jù)集（large data set）的應(yīng)用程序。HDFS放寬了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式訪問（streaming access）文件系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)。
Hadoop的框架最核心的設(shè)計(jì)就是：HDFS和MapReduce。HDFS為海量的數(shù)據(jù)提供了存儲，而MapReduce則為海量的數(shù)據(jù)提供了計(jì)算。
張軍 2019-08-20 20:29:55 4631
hadoop任務(wù)分為maptask和reducetask，當(dāng)maptask執(zhí)行失敗后會重試，超過重試次數(shù)（mapred.map.max.attempts指定，默認(rèn)為4），整個job會失敗，這是我們不想看到的。解決辦法：hadoop提供配置參數(shù)“mapred.max.map.failures.percent”解決這個問題。如果一個Job有200個maptask，該參數(shù)設(shè)置為5的話，則單個job最多允許10個maptask(200x5%=10)失敗，這是我想要
系統(tǒng) 2019-08-29 22:58:44 4248
原文鏈接：http://www.javaeye.com/topic/7099861、1TB（或1分鐘）排序的冠軍作為分布式數(shù)據(jù)處理的框架，集群的數(shù)據(jù)處理能力究竟有多快？或許1TB排序可以作為衡量的標(biāo)準(zhǔn)之一。1TB排序，就是對1TB（1024GB，大約100億行數(shù)據(jù)）的數(shù)據(jù)進(jìn)行排序。2008年，Hadoop贏得1TB排序基準(zhǔn)評估第一名，排序1TB數(shù)據(jù)耗時209秒。后來，1TB排序被1分鐘排序所取代，1分鐘排序指的是在一分鐘內(nèi)盡可能多的排序。2009年，在一個
系統(tǒng) 2019-08-12 09:30:30 4218
hadoop作業(yè)提交時可以指定相應(yīng)的隊(duì)列，例如:-Dmapred.job.queue.name=queue2通過對mapred-queue-acls.xml和mapred-site.xml配置可以對不同的隊(duì)列實(shí)現(xiàn)不同用戶的提交權(quán)限.先編輯mapred-site.xml，修改配置如下(增加四個隊(duì)列):mapred.queue.namesdefault,queue1,queue2,queue3,que
系統(tǒng) 2019-08-29 21:58:40 4178
一直對書和各種介紹不太滿意，終于看到一篇比較好的了，迅速轉(zhuǎn)載.首先要推薦一下：http://www.alidata.org/archives/1470阿里的大牛在上面的文章中比較詳細(xì)的介紹了shuffle過程中mapper和reduce的每個過程，強(qiáng)烈推薦先讀一下。不過，上文沒有寫明一些實(shí)現(xiàn)的細(xì)節(jié)，比如：spill的過程，mapper生成文件的partition是怎么做的等等，相信有很多人跟我一樣在看了上面的文章后還是有很多疑問，我也是帶著疑問花了很久的看
系統(tǒng) 2019-08-12 09:27:08 4078
1、停止所有hadoop進(jìn)程，修改core-site.xml文件，改為2分鐘檢查一次，增加如下內(nèi)容2、復(fù)制文件到其他兩個slave節(jié)點(diǎn)3、啟動hadoop所有進(jìn)程，進(jìn)入fs.checkpoint.dir設(shè)置的目錄下，可以看見current每隔兩分鐘檢查更新一次4、停止所有hadoop服務(wù)，更改core-site.xml文件，改為1分鐘檢查一次，如下圖5、復(fù)制到其他兩個節(jié)點(diǎn)，然后重新啟動hadoop所有進(jìn)程，6、進(jìn)入到fs.checkpoint.dir設(shè)置的
系統(tǒng) 2019-08-12 09:29:34 4077
hadoop的分布式文件系統(tǒng)HDFS的存儲方式是，將數(shù)據(jù)分成block，分布式存儲在整個hadoop集群的datanode中，每個block默認(rèn)的大小是64M，這些block文件的具體存儲位置是在hadoop的配置文件中定義的，進(jìn)入/home/hadoop2/hadoop2/etc/hadoop的配置文件目錄（hadoop版本為社區(qū)版2.2.0）：vi/home/hadoop2/hadoop2/etc/hadoop/hdfs-site.xml
系統(tǒng) 2019-08-12 09:27:27 3892
Hadoop簡介Hadoop是一個開源的可運(yùn)行于大規(guī)模集群上的分布式并行編程框架，由于分布式存儲對于分布式編程來說是必不可少的，這個框架中還包含了一個分布式文件系統(tǒng)HDFS(HadoopDistributedFileSystem)。也許到目前為止，Hadoop還不是那么廣為人知，其最新的版本號也僅僅是0.16，距離1.0似乎都還有很長的一段距離，但提及Hadoop一脈相承的另外兩個開源項(xiàng)目Nutch和Lucene(三者的創(chuàng)始人都是DougCutting),
系統(tǒng) 2019-08-12 09:29:58 3868
start-all.sh啟動坑爹找不出錯試了各種辦法，重新formaet查看集群ID是否相同。都無效日志也沒看到錯按官網(wǎng)方法手動一步步啟，問題照舊master節(jié)點(diǎn)，yarnnamenode啟動（打印詳細(xì)日志）node節(jié)點(diǎn)yarndatanode啟動看到錯了15/07/0203:32:51INFOdatanode.DataNode:BlockpoolBP-89742471-127.0.1.1-1435821846469(DatanodeUuidnull)se
系統(tǒng) 2019-08-12 09:27:32 3864
最近幾年中，web和企業(yè)已經(jīng)見證了數(shù)據(jù)膨脹。這一現(xiàn)象有很多種原因，例如，便宜的terabyte量級的存儲硬件的商品化，隨著時間的推移已接近臨界規(guī)模的企業(yè)數(shù)據(jù)，以及允許輕松進(jìn)行信息供應(yīng)和交換的標(biāo)準(zhǔn)。從企業(yè)的角度來說，日益增長的信息已經(jīng)很難存儲在標(biāo)準(zhǔn)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫甚至數(shù)據(jù)倉庫中。這些問題提到了一些在實(shí)踐中已存在多年的難題。例如：怎樣查詢一個十億行的表？怎樣跨越數(shù)據(jù)中心所有服務(wù)器上的所有日志來運(yùn)行一個查詢？更為復(fù)雜的問題是，大量需要處理的數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化或者半結(jié)構(gòu)化
系統(tǒng) 2019-08-29 23:41:01 3822
前言在上一篇文章：“用Hadoop進(jìn)行分布式并行編程第一部分基本概念與安裝部署”中，介紹了MapReduce計(jì)算模型，分布式文件系統(tǒng)HDFS，分布式并行計(jì)算等的基本原理,并且詳細(xì)介紹了如何安裝Hadoop，如何運(yùn)行基于Hadoop的并行程序。在本文中，將針對一個具體的計(jì)算任務(wù)，介紹如何基于Hadoop編寫并行程序，如何使用IBM開發(fā)的HadoopEclipseplugin在Eclipse環(huán)境中編譯并運(yùn)行程序。回頁首分析WordCount程序我們先來看看Ha
系統(tǒng) 2019-08-12 09:29:58 3795
Hadoop分布式文件系統(tǒng)：架構(gòu)和設(shè)計(jì)要點(diǎn)原文：http://hadoop.apache.org/core/docs/current/hdfs_design.html一、前提和設(shè)計(jì)目標(biāo)1、硬件錯誤是常態(tài)，而非異常情況，HDFS可能是有成百上千的server組成，任何一個組件都有可能一直失效，因此錯誤檢測和快速、自動的恢復(fù)是HDFS的核心架構(gòu)目標(biāo)。2、跑在HDFS上的應(yīng)用與一般的應(yīng)用不同，它們主要是以流式讀為主，做批量處理；比之關(guān)注數(shù)據(jù)訪問的低延遲問題，更關(guān)
系統(tǒng) 2019-08-12 09:30:05 3751
──分布式計(jì)算開源框架Hadoop入門實(shí)踐（一）在SIP項(xiàng)目設(shè)計(jì)的過程中，對于它龐大的日志在開始時就考慮使用任務(wù)分解的多線程處理模式來分析統(tǒng)計(jì)，在我從前寫的文章《TigerConcurrentPractice--日志分析并行分解設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)》中有所提到。但是由于統(tǒng)計(jì)的內(nèi)容暫時還是十分簡單，所以就采用Memcache作為計(jì)數(shù)器，結(jié)合MySQL就完成了訪問控制以及統(tǒng)計(jì)的工作。然而未來，對于海量日志分析的工作，還是需要有所準(zhǔn)備。現(xiàn)在最火的技術(shù)詞匯莫過于“云計(jì)算”，
系統(tǒng) 2019-08-29 22:08:16 3715
platform:Ubuntu14.04LTShadoop1.2.11.installssh:$sudoapt-getinstallopenssh-server$sudoapt-getinstallopenssh-client2.sshnopasswordaccess:$sshwubin(yourcomputer)$ssh-keygen$sshlocalhost$cat~/.ssh/id_rsa.put>>~/.ssh/authorized_keys(se
系統(tǒng) 2019-08-12 09:26:52 3690
