其编译器将PigLatin翻译成MapReduce程序序列将脚本转换为MapReduce任务在Hadoop上执行。

它使终端用户可以快速地将他们的数据及其相关的处理和管理任务上载(onboard)到Hadoop集群。

从属性dfs.namenode.checkpoint.dir读取检查点目录-initializeSharedEdits|格式化新的共享编辑目录并复制足够的编辑日志段,以便备用NameNode可以启动-bootstrapStandby-force-nonInteractive-skipSharedEditsCheck|允许通过从活动NameNode复制最新的命名空间快照来引导备用NameNode的存储目录-recover-force|在损坏的文件系统上恢复丢失的元数据-metadataVersion验证配置的目录是否存在,然后打印软件和映像的元数据版本**20、secondarynamenode**Usage:hdfssecondarynamenode-checkpointforce|-format|-geteditsize-checkpointforce如果EditLogsize>=fs.checkpoint.size,则检查SecondaryNameNode。

Hadoop实现了一个分布式文件系统(HadoopDistributedFileSystem),简称HDFS。

这种模式是在一台机器上各个进程上运行Hadoop的各个模块,伪分布式的意思是虽然各个模块是在各个进程上分开运行的,但是只是运行在一个操作系统上的,并不是真正的分布式。

默认情况下呢它是把这个块分成一百二十八兆,当文件大于一百二十八兆的时候,它就会进行切割。

与虚拟化类似,您可以在逻辑上将HDFS视为用于存储大数据的单个单元,但是实际上您是在分布式方式下跨多个节点存储数据。

厂长皱了皱眉头。

GFS把文件分成64MB的块,分布在集群的机器上,使用Linux的文件系统存放。

每个城市的每个人口普查人员都将统计该市的部分人口数量,然后将结果汇总返回首都。

在这点上,Hadoop提供了大量的接口和抽象类,从而为Hadoop应用程序开发人员提供许多工具,可用于调试和性能度量等。

使用該框架的一個典型例子就是在網路數據上運行的搜索演算法。

HadoopHadoop是一个开源的大数据框架,是一个分布式计算的解决方案。

***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,这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。

YARN类似于HDFS,遵循主从设计,ResourceManager进程充当主程序,多个NodeManager充当工作人员。

HDFS**为海量的数据提供了存储,**MapReduce**为海量的数据提供了计算。

**同时hadoop1.x有以下三个缺点:**1)不适合低延时数据访问,比如毫秒级的存储数据,是做不到的。

默认的安装假定所有的节点属于同一个机架。

*尽量将数据块的不同副本分布在不同的机架上,这样集群可在完全失去某一机架的情况下还能存活。

**特性3:HDFSFederation**前面提到HDFS的NameNode存在内存受限问题,该问题也在2.2.0版本中得到了解决。

Ambari还提供了仪表盘查看集群的健康,如热图,并能够以用户友好的方式来查看的MapReduce、Pig和Hive应用,方便诊断其性能。

首先将任务提交到Hadoop框架上。

Avro:新的数据序列化格式与传输工具,将逐步取代Hadoop原有的IPC机制。

数据的体量并不是最重要的,重要的是隐藏在这些数据中的信息。

什么是hadoop?简单的说就是开源框架.hadoop不是数据库,但是hadoop有数据库,有nosql数据库。

然后Map阶段调用用户实现的函数,叫做Mapper,独立且并行的处理每个shard。

不适合大量的小文件存储。

例如,如果您要grep一个10TB的巨型文件,会出现什么情况?在传统的系统上,这将需要很长的时间。

首先,我们必须从Hive表中读取数据songs=spark.table(MsongsM)Spark中的数据对象以所谓的dataframe的方式呈现。

>>**1.5.3MapReduce****架构概述**>>MapReduce将计算过程分为两个阶段:Map和Reduce>>(1)Map阶段并行处理输入数据>>(2)Reduce阶段对Map结果进行汇总>>

>>**1.5.4HDFS****、****YARN****、****MapReduce****三者关系**>>

>>HDFS>>

>>**YARN**>>

>>用户提交任务,任务给到**ResourceManager,ResourceManager**会找一个节点**NodeManager,**>开启一个Container,把任务(AppMstr)放在ContainerAppMstr会向>>**ResourceManager**申请说自己需要多少资源**ResourceManager看哪一个DataNode有资源,给他分配资源>之后**AppMstr会在被分配的资源节点上开启计算任务(MapTask),这个其实就是**MapReduce**>的map阶段,之后会返回一个**Reduce**到各自对应的节点,这就是他们三者之间的关系>**1.6大数据技术生态体系**>>

>>图中涉及的技术名词解释如下:**1.7****推荐系统框架图**

假如说购买一个东西,打开京东首页,购买一个东西,这个购买行为会被记录下来,通过Nginx负载均衡打入到日志收集中,这种用户行为数据通常是用文件形式存储的,然后Flume进行日志收集采集完之后,给Kafka进行一个消息的缓冲,缓冲后,由于我们推荐系统具有实时性,所以走SparkStreaming,或Flink进行实时计算,(用户是想购买呢,还是什么行为,以及下次给他推荐什么样的商品能够促进他的消费),将计算结果返回到后台,这个结果你可以用数据库或者是分析结果文件的形式存储,然后再被推荐业务的后台读走数据,最终反馈到前台页面展示出来!本篇博客是在进行尚硅谷大数据相关课程学习后,加上自己的一些理解得出的一篇博客,希望能给学习Hadoop同学一些启发!,ThisisareleaseofApacheHadoop3.3line.Itcontainsasmallnumbersecurityandcriticalintegrationfixessince3.3.3.UsersofApacheHadoop3.3.3shouldupgradetothisrelease.Usersofhadoop2.xandhadoop3.2shouldalsoupgradetothe3.3.xline.Aswellasfeatureenhancements,thisisthesolebranchcurrentlyreceivingfixesforanythingotherthancriticalsecurity/dataintegrityissues.Usersareencouragedtoreadtheoverviewofmajorchangessincerelease3.3.3.Fordetailsofbugfixes,improvements,andotherenhancementssincetheprevious3.3.3release,pleasecheckreleasenotesandchangelog.,狭义上来说,hadoop就是单独指代hadoop这个软件,广义上来说,hadoop指代大数据的一个生态圈,包括很多其他的软件

2、hadoop的历史版本介绍0.x系列版本:hadoop当中最早的一个开源版本,在此基础上演变而来的1.x以及2.x的版本1.x版本系列:hadoop版本当中的第二代开源版本,主要修复0.x版本的一些bug等2.x版本系列:架构产生重大变化,引入了yarn平台等许多新特性

3、hadoop三大公司发型版本介绍免费开源版本apache:http://hadoop.apache.org/优点:拥有全世界的开源贡献者,代码更新迭代版本比较快,缺点:版本的升级,版本的维护,版本的兼容性,版本的补丁都可能考虑不太周到,学习可以用,实际生产工作环境尽量不要使用apache所有软件的下载地址(包括各种历史版本):http://archive.apache.org/dist/免费开源版本hortonWorks:https://hortonworks.com/hortonworks主要是雅虎主导Hadoop开发的副总裁,带领二十几个核心成员成立Hortonworks,核心产品软件HDP(ambari),HDF免费开源,并且提供一整套的web管理界面,供我们可以通过web界面管理我们的集群状态,web管理界面软件HDF网址(http://ambari.apache.org/)软件收费版本ClouderaManager:https://www.cloudera.com/cloudera主要是美国一家大数据公司在apache开源hadoop的版本上,通过自己公司内部的各种补丁,实现版本之间的稳定运行,大数据生态圈的各个版本的软件都提供了对应的版本,解决了版本的升级困难,版本兼容性等各种问题,生产环境强烈推荐使用4、hadoop的架构模型(1.x,2.x的各种架构模型介绍)4.1、1.x的版本架构模型介绍

文件系统核心模块:NameNode:集群当中的主节点,主要用于管理集群当中的各种数据secondaryNameNode:主要能用于hadoop当中元数据信息的辅助管理DataNode:集群当中的从节点,主要用于存储集群当中的各种数据数据计算核心模块:JobTracker:接收用户的计算请求任务,并分配任务给从节点TaskTracker:负责执行主节点JobTracker分配的任务4.2、2.x的版本架构模型介绍第一种:NameNode与ResourceManager单节点架构模型

文件系统核心模块:NameNode:集群当中的主节点,主要用于管理集群当中的各种数据secondaryNameNode:主要能用于hadoop当中元数据信息的辅助管理DataNode:集群当中的从节点,主要用于存储集群当中的各种数据数据计算核心模块:ResourceManager:接收用户的计算请求任务,并负责集群的资源分配NodeManager:负责执行主节点APPmaster分配的任务第二种:NameNode单节点与ResourceManager高可用架构模型

文件系统核心模块:NameNode:集群当中的主节点,主要用于管理集群当中的各种数据secondaryNameNode:主要能用于hadoop当中元数据信息的辅助管理DataNode:集群当中的从节点,主要用于存储集群当中的各种数据数据计算核心模块:ResourceManager:接收用户的计算请求任务,并负责集群的资源分配,以及计算任务的划分,通过zookeeper实现ResourceManager的高可用NodeManager:负责执行主节点ResourceManager分配的任务第三种:NameNode高可用与ResourceManager单节点架构模型

文件系统核心模块:NameNode:集群当中的主节点,主要用于管理集群当中的各种数据,其中nameNode可以有两个,形成高可用状态DataNode:集群当中的从节点,主要用于存储集群当中的各种数据JournalNode:文件系统元数据信息管理数据计算核心模块:ResourceManager:接收用户的计算请求任务,并负责集群的资源分配,以及计算任务的划分NodeManager:负责执行主节点ResourceManager分配的任务第四种:NameNode与ResourceManager高可用架构模型

文件系统核心模块:NameNode:集群当中的主节点,主要用于管理集群当中的各种数据,一般都是使用两个,实现HA高可用JournalNode:元数据信息管理进程,一般都是奇数个DataNode:从节点,用于数据的存储数据计算核心模块:ResourceManager:Yarn平台的主节点,主要用于接收各种任务,通过两个,构建成高可用NodeManager:Yarn平台的从节点,主要用于处理ResourceManager分配的任务,**Hadoop**,是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。

**MapReduce****执行流程**,ApacheHadoop编辑词条添加义项名B添加义项?所属类别:软件Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。

*一个reduce会产生一个part-r-开头的文件。

*怎么保证任意时刻只能有一个NameNode处于对外服务状态。

需要说明的是,Hadoop技术虽然已经被广泛应用,但是该技术无论在功能上还是在稳定性等方面还有待进一步完善,所以还在不断开发和不断升级维护的过程中,新的功能也在不断地被添加和引入,读者可以关注ApacheHadoop的官方网站了解最新的信息。