Hadoop集群包含一个NameNode和大量DataNode。

主要解决:海量数据存储和海量数据分析计算问题。

Dataframes是不可变的,是通过从不同的源系统读取数据或对其他数据文件应用转换而生成的。

Mahout现在已经包含了聚类、分类、推荐引擎(协同过滤)和频繁集挖掘等广泛使用的数据挖掘方法。

*-finalizeUpgrade:删除上一次升级时制作的集群备份。

**20\\.Streaming(流计算模型)**SparkStreaming支持对流数据的实时处理,以微批的方式对实时数据进行计算**21\\.Kafka(分布式消息队列)**Kafka是Linkedin于2010年12月份开源的消息系统,它主要用于处理活跃的流式数据。

这与传统的RAID架构大不相同。

于是,厂里咬咬牙,买了10台伐木机器。

Hadoop上的应用程序也可以使用其他语言编写,比如C++。

那随着处理任务的多样性,Hadoop生态圈它的组件会越来越多。

第二个参数指定节点类型。

*Cloudera内部集成了很多大数据框架,对应产品CDH。

比如文件名称、文件目录结构、文件属性(生成时间、副本数、文件权限)以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等。

**2Hadoop优点*⾼可靠性:Hadoop按位存储和处理数据的能⼒值得⼈们信赖。

MapReduce优缺点优点1、**易于编程**:用户只关心业务逻辑。

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。

名称解释lNameNode:hadoop对外服务的窗口,它接收客户端的各种请求,同时管理各个数据结点。

**2Hadoop优点*⾼可靠性:Hadoop按位存储和处理数据的能⼒值得⼈们信赖。

**怎么使用Hadoop?****1、Hadoop集群的搭建**无论是在windows上装几台虚拟机玩Hadoop,还是真实的服务器来玩,说简单点就是把Hadoop的安装包放在每一台服务器上,改改配置,启动就完成了Hadoop集群的搭建。

这是一篇入门文章,Hadoop的学习方法很多,网上也有很多学习路线图。

Hadoop的成长过程:Lucene–>Nutch—>Hadoop总结起来,Hadoop起源于Google的三大论文演变关系4.Hadoop的四大特性*扩容能力(Scalable):Hadoop是在可用的计算机集群间分配数据并完成计算任务的,这些集群可用方便的扩展到数以千计个节点中。

enterimagedescriptionhere(http://images.gitbook.cn/1d50cff0-5cb9-11e7-86d9-f17e4b747fa0)5、网关地址为当前网段里的.2地址,好像是固定的,我们不做修改,先记住网关地址就好了,后面会用到。

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。

本文的思路是:以安装部署ApacheHadoop2.x版本为主线,来介绍Hadoop2.x的架构组成、各模块协同工作原理、技术细节。

**搭建环境****1.软件准备**VMwareWorkstation或者VirtualBox虚拟机软件Xshell或者putty等远程连接工具Filezilla或者WinSCP等远程传输工具CentOS镜像**2.搭建说明**搭建三台虚拟机,分别命名为master、slave1、slave2;三台虚拟机都创建一个hadoop用户,后续安装都是针对此用户的操作;可以根据自身电脑情况调整虚拟机配置,例如内存为16G,则可以为3台虚拟机分配内存为4G、2G、2G;若内存为8G则分配为2G、1G、1G,内存低于8G不建议搭建完全分布式;为了减少自身电脑压力,可将虚拟机最小化安装,但最小化安装不利于table键补全命令,所以建议将master安装成GNOE桌面,slave1和slave2安装成最小化。

Zookeeper是分布式管理协作框架,Zookeeper集群用来保证Hadoop集群的高可用,(高可用的含义是:集群中就算有一部分服务器宕机,也能保证正常地对外提供服务。

***高效性:**Hadoop能够在节点之间动态地移动数据,并保证各个节点的动态平衡,因此处理速度非常快。

年1月–研究集群到达900个节点。

只支持在文件末尾追加数据。

|**copyToLocal**等同于-get16.|**moveToLocal**工作方式类似于-get,但删除HDFS复制成功。