0基础搭建Hadoop大数据处理

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datanode负责:存储文件文件被分成block存储在磁盘上、为保证数据安全,文件会有多个副本

京东的智能供应链预测系统 

主节点,不还都后能 另三个 : JobTracker

从节点,有有些有些个: TaskTrackers

JobTracker负责:接收客户提交的计算任务、把计算任务分给TaskTrackers执行、监控TaskTracker的执行情况汇报 

TaskTrackers负责:执行JobTracker分配的计算任务

 

本文转自欢醉博客园博客,原文链接http://www.cnblogs.com/zhangs1986/p/6528227.html如需转载请自行联系原作者

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Flume+Hadoop+Hive建立离线日志分析系统

namenode负责:接收用户操作请求 、维护文件系统的目录社会形态、管理文件与block之间关系,block与datanode之间关系

   Hadoop的学习不仅仅是学习Hadoop,不还都后能 学习Linux,网络知识,Java、还有数据社会形态和算法等等,有些有些万里长征才刚刚开使第一步,希望Hadoop学习都有从了解到放弃。

  Hadoop在各应用中是最底层,最基础的组件,有些有些其重要性难能可贵。

欢醉

  对内部客户机而言,HDFS就像另三个 传统的分级文件系统。还都后能 创建、删除、移动或重命名文件,等等。以后 HDFS 的架构是基于一组特定的节点构建的,这是由它自身的特点决定的。哪此节点包括 NameNode(仅另三个 ),它在 HDFS 内部提供元数据服务;DataNode,它为 HDFS 提供存储块。以后 仅存在另三个 NameNode,以后 这是 HDFS 的另三个 缺点(单点失败)。

Hadoop+HBase建立NoSQL分布式数据库应用

  Hadoop主要由HDFS ( 分布式文件系统)和MapReduce (并行计算框架)组成。

  MapReduce是除理少许半社会形态化数据集合的编程模型。编程模型是一种生活生活除理并社会形态化特定问题图片的妙招。类事,在另三个 关系数据库中,使用一种生活生活集合语言执行查询,如SQL。告诉语言让你的结果,并将它提交给系统来计算出怎么都后能 产生计算。还还都后能 用更传统的语言(C++,Java),一步步地来除理问题图片。这是一种生活生活不同的编程模型,MapReduce可是我 另外一种生活生活。

价值密度低 Value,数据量大,但单个数据没哪此意义,不还都后能 宏观的统计体现其隐藏的价值。

体量化 Volume,可是我 量大。

MapReduce和Hadoop是相互独立的,实际上又能相互配合工作得很好。

Hadoop是另三个 不能让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户还都后能 轻松地在Hadoop上开发和运行除理海量数据的应用守护线程池池。它主要有以下几条优点:

高可靠性。Hadoop按位存储和除理数据的能力值得亲们信赖。

高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的,哪此集簇还都后能 方便地扩展到数以千计的节点中。

高效性。Hadoop不能在节点之间动态地移动数据,并保证各个节点的动态平衡,以后 除理波特率非常快。

高容错性。Hadoop不能自动保存数据的多个副本,以后 不能自动将失败的任务重新分配。

低成本。与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比,hadoop是开源的,项目的软件成本以后 会大大降低。

主节点,不还都后能 另三个 : namenode

从节点,有有些有些个: datanodes

还都后能 看出想假使 一台强大的服务器来实时除理你这一体量的数据那是不以后 的,以后 成本昂贵,代价相当大,普通的关系型数据库也随着数据量的增大其除理时间也随之增加,那客户是不以后 忍受的,有些有些亲们不还都后能 Hadoop来除理此问题图片。

  Hadoop得以在大数据除理应用中广泛应用得益于其自身在数据提取、变形和加载(ETL)方面上的火山岩石石优势。Hadoop的分布式架构,将大数据除理引擎尽以后 的靠近存储,对类事像ETL从前的批除理操作相对要花费,以后 类事从前操作的批除理结果还都后能 直接走向存储。Hadoop的MapReduce功能实现了将单个任务打碎,并将碎片任务(Map)发送到多个节点上,以前 再以单个数据集的形式加载(Reduce)到数据仓库里。

  存储在 HDFS 中的文件被分成块,以后 将哪此块群克隆到多个计算机中(DataNode)。这与传统的 RAID 架构大不相同。块的大小(通常为 64MB)和群克隆的块数量在创建文件时由客户机决定。NameNode 还都后能 控制所有文件操作。HDFS 内部的所有通信都基于标准的 TCP/IP 协议。

  Hadoop 由有些元素构成。其最底部是 Hadoop Distributed File System(HDFS),它存储 Hadoop 集群中所有存储节点上的文件。HDFS(对于本文)的上一层是MapReduce 引擎,该引擎由 JobTrackers 和 TaskTrackers 组成。通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce除理过程,以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍,基本富含了Hadoop分布式平台的所有技术核心。

Flume+Logstash+Kafka+Spark Streaming进行实时日志除理分析

NameNode 是另三个 通常在 HDFS 实例中的单独机器上运行的软件。它负责管理文件系统名称空间和控制内部客户机的访问。

快速化 Velocity,产生快,除理可是我 还都后能 快。

僵化 Variety,以后 是社会形态型的数据,也以后 是非社会形态行的文本,图片,视频,语音,日志,邮件等

在互联网的世界中数据都有以TB、PB的数量级来增加的,很重是像BAT光每天的日志文件另三个 盘都有够,更何况是不还都后能 基于哪此数据进行分析挖掘,更甚者不还都后能 实时进行数据分析,学习,如双十一淘宝的交易量的实时展示。