Hadoop是一個(gè)由Apache基金會(huì)所開(kāi)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(kāi)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(chǔ)。
Hadoop實(shí)現(xiàn)了一個(gè)分布式文件系統(tǒng)（Hadoop Distributed File System），簡(jiǎn)稱(chēng)HDFS。HDFS有高容錯(cuò)性的特點(diǎn)，并且設(shè)計(jì)用來(lái)部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）來(lái)訪問(wèn)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(wèn)（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(chǔ)，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 9519
Hadoop是一個(gè)由Apache基金會(huì)所開(kāi)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(kāi)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(chǔ)。
Hadoop實(shí)現(xiàn)了一個(gè)分布式文件系統(tǒng)（Hadoop Distributed File System），簡(jiǎn)稱(chēng)HDFS。HDFS有高容錯(cuò)性的特點(diǎn)，并且設(shè)計(jì)用來(lái)部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）來(lái)訪問(wèn)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(wèn)（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(chǔ)，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 4750
hadoop任務(wù)分為maptask和reducetask，當(dāng)maptask執(zhí)行失敗后會(huì)重試，超過(guò)重試次數(shù)（mapred.map.max.attempts指定，默認(rèn)為4），整個(gè)job會(huì)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(gè)問(wèn)題。如果一個(gè)Job有200個(gè)maptask，該參數(shù)設(shè)置為5的話，則單個(gè)job最多允許10個(gè)maptask(200x5%=10)失敗，這是我想要
系統(tǒng) 2019-08-29 22:58:44 4386
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(duì)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(píng)估第一名，排序1TB數(shù)據(jù)耗時(shí)209秒。后來(lái)，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(gè)
系統(tǒng) 2019-08-12 09:30:30 4356
hadoop作業(yè)提交時(shí)可以指定相應(yīng)的隊(duì)列，例如:-Dmapred.job.queue.name=queue2通過(guò)對(duì)mapred-queue-acls.xml和mapred-site.xml配置可以對(duì)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(gè)隊(duì)列):mapred.queue.namesdefault,queue1,queue2,queue3,que
系統(tǒng) 2019-08-29 21:58:40 4301
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(gè)slave節(jié)點(diǎn)3、啟動(dòng)hadoop所有進(jìn)程，進(jìn)入fs.checkpoint.dir設(shè)置的目錄下，可以看見(jiàn)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(gè)節(jié)點(diǎn)，然后重新啟動(dòng)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 4212
一直對(duì)書(shū)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(guò)程中mapper和reduce的每個(gè)過(guò)程，強(qiáng)烈推薦先讀一下。不過(guò)，上文沒(méi)有寫(xiě)明一些實(shí)現(xiàn)的細(xì)節(jié)，比如：spill的過(guò)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(wèn)，我也是帶著疑問(wèn)花了很久的看
系統(tǒng) 2019-08-12 09:27:08 4207
hadoop的分布式文件系統(tǒng)HDFS的存儲(chǔ)方式是，將數(shù)據(jù)分成block，分布式存儲(chǔ)在整個(gè)hadoop集群的datanode中，每個(gè)block默認(rèn)的大小是64M，這些block文件的具體存儲(chǔ)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 4028
Hadoop簡(jiǎn)介Hadoop是一個(gè)開(kāi)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(chǔ)對(duì)于分布式編程來(lái)說(shuō)是必不可少的，這個(gè)框架中還包含了一個(gè)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(hào)也僅僅是0.16，距離1.0似乎都還有很長(zhǎng)的一段距離，但提及Hadoop一脈相承的另外兩個(gè)開(kāi)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 4017
start-all.sh啟動(dòng)坑爹找不出錯(cuò)試了各種辦法，重新formaet查看集群ID是否相同。都無(wú)效日志也沒(méi)看到錯(cuò)按官網(wǎng)方法手動(dòng)一步步啟，問(wèn)題照舊master節(jié)點(diǎn)，yarnnamenode啟動(dòng)（打印詳細(xì)日志）node節(jié)點(diǎn)yarndatanode啟動(dòng)看到錯(cuò)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 3991
最近幾年中，web和企業(yè)已經(jīng)見(jiàn)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(jí)的存儲(chǔ)硬件的商品化，隨著時(shí)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(lái)說(shuō)，日益增長(zhǎng)的信息已經(jīng)很難存儲(chǔ)在標(biāo)準(zhǔn)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)甚至數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。這些問(wèn)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(gè)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(lái)運(yùn)行一個(gè)查詢？更為復(fù)雜的問(wèn)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 3964
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(duì)一個(gè)具體的計(jì)算任務(wù)，介紹如何基于Hadoop編寫(xiě)并行程序，如何使用IBM開(kāi)發(fā)的HadoopEclipseplugin在Eclipse環(huán)境中編譯并運(yùn)行程序。回頁(yè)首分析WordCount程序我們先來(lái)看看Ha
系統(tǒng) 2019-08-12 09:29:58 3933
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(cuò)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(gè)組件都有可能一直失效，因此錯(cuò)誤檢測(cè)和快速、自動(dòng)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(wèn)的低延遲問(wèn)題，更關(guān)
系統(tǒng) 2019-08-12 09:30:05 3898
──分布式計(jì)算開(kāi)源框架Hadoop入門(mén)實(shí)踐（一）在SIP項(xiàng)目設(shè)計(jì)的過(guò)程中，對(duì)于它龐大的日志在開(kāi)始時(shí)就考慮使用任務(wù)分解的多線程處理模式來(lái)分析統(tǒng)計(jì)，在我從前寫(xiě)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(shí)還是十分簡(jiǎn)單，所以就采用Memcache作為計(jì)數(shù)器，結(jié)合MySQL就完成了訪問(wèn)控制以及統(tǒng)計(jì)的工作。然而未來(lái)，對(duì)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(guò)于“云計(jì)算”，
系統(tǒng) 2019-08-29 22:08:16 3851
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 3808
