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請求---namenode--返回數據---讀取各個blockes查看全部
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每臺機架上有多個數據塊節點，每個節點數據塊有三個副本備份，至少有一個備份副本分配到別的機架上，這樣做為了每個節點會發生故障，保證數據容錯，數據的丟失，有些許數據冗余，避免掛機了數據丟失。 心跳檢測，同步做備份，一旦發生故障，備份就會替換。查看全部
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HDFS系統 HDFS設計架構 塊（block）: HDFS的文件被分為塊進行存儲（默認65MB），塊是文件存儲處理的邏輯單元。 NameNode（管理節點） 存放的元數據 1，文件與數據快的映射表 2，數據快與數據節點的映射表 DateNode（工作節點） 存放數據塊 就是真正的數據 MapReduce框架查看全部
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安裝成功查看全部
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Hadoop配置 1，下載Hadoop安裝包 地址：http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-1.2.1/hadoop-1.2.1.tar.gz $ wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-1.2.1/hadoop-1.2.1.tar.gz 2、解壓到指定目錄下； $ mv 文件 /opt 解壓 $ tar -zxvf hadoop-1.2.1.tar.gz 3、配置hadoop-env.sh、core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml四個文件； 進入conf下 $ cd conf/ $ vim hadoop-env.sh 打開 配置Javahome 配置<configuration> 4、編輯/etc/profile文件，配置hadoop相關的環境變量； 5、第一次使用hadoop先進行格式化： $ hadoop namenode -format； 6、啟動hadoop:start-all.sh； 7、檢查進程：jps；查看全部
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安裝JDK $ ls $ javac $ apt-get install jdk文件 $ vim /etc/profile export JAVA_HOME=jdk安裝目錄 export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre export CLASSPATH=$JAVA_HOME/lib;$JRE_HOME/lib:$CLASSPATH export PATH=$JAVA_HOME/lib;$JRE_HOME/lib:$PATH $ source /etc/profile查看全部
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hadoop fs -ls查看全部
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1. 原理： 分而治之 的思想，一個大任務分成多個小任務（map）,并行執行后，合并結果（reduce） 2. 運行流程： 1）基本概念： --Job & Task： 一個 Job（任務、作業） 被切分為多個 Task，Task 又分為 MapTask 和 ReduceTask --JobTracker 作業調度 分配任務、監控任務 監控 TaskTracker 的狀態 --TaskTracker 執行任務 向 JobTracker 匯報任務狀態 3. 容錯機制：2種 1）重復執行： 默認重復執行 4 次，若還是失敗，則放棄執行 2）推測執行： 可以保證任務不會因為某1-2個機器錯誤或故障而導致整體效率下降查看全部
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HDFS 的特點： 1）數據冗余，硬件容錯 2）流水線式的數據訪問 3）存儲大文件 4）適用性和局限性： 適合數據批量讀寫，吞吐量高 不適合交互式應用，低延遲很難需求滿足 適合一次讀寫多次讀取，順序讀寫 不支持多用戶并發寫相同的文件查看全部
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HDFS使用：它提供了 shell 接口，可以進行命令行操作 hadoop namenode -format #格式化namenode hadoop fs -ls / #打印 / 目錄文件列表 hadoop fs -mkdir input #創建目錄 input hadoop fs -put hadoop-env.sh input/ #上傳文件 hadoop-env.sh 到 input 目錄下 hadoop fs -get input/abc.sh hadoop-envcomp.sh #從 input 目錄中下載文件 hadoop fs -cat input/hadoop-env.sh #查看文件 input/hadoop-env.sh hadoop dfsadmin -report #dfs報告查看全部
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1、準備liunx環境； 兩種方式：1安裝虛擬機 2，用云主機 2、安裝JDK； 3、配置hadoop；查看全部
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Hive（蜜蜂） Hadoop的開源工具 用SQL語句----hive----轉化成-----Hadoop任務執行 HBase 存儲結構化數據的分布式數據庫 HBase和關系數據庫的區別：放棄事務特性，追求高擴展。 HBase和HDFS區別： 提供數據的隨機讀寫和實時訪問，實現對表數據的讀寫功能。 ZooKeeper(動物管理員):監控Hadoop集群里的每個節點的狀態，管理整個集群的配置，維護數據節點之間的一致性... ver1.2穩定版本，對于初學者來說更容易上手查看全部
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Hadoop是什么？ Hadoop是一個開源的分布式存儲和分布式計算平臺 是Apache開源項目：網站http://hadoop.apache.org Hadoop的組成 兩個核心組成： HDFS：分布式文件系統，存儲海量的數據 MapReduce :并發處理框架，實現任務分解和調度。 Hadoop可以用來做什么呢？ 可以用來搭建大型數據倉庫，PB級數據的存儲、處理、分析、統計等業務。 常用于用于搜索引擎、商業智能、日志分析以及數據挖掘。 好處優勢： 1，高擴展 2，低成本 3，很多輔助工具查看全部
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系統瓶頸：存儲容量，讀寫速度，計算效率 谷歌（Google）用MapReduce.BigTable.GFS技術，降低了成本，軟件保證可靠性，簡化并行分布是計算，無須控制節點同步和數據交換查看全部
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