但是现在呢我们把这个配置文件全部放在Zookeeper上,存储在Zookeeper上的某个目录中,然后相关的应用程序,也就是在每一台机器上的应用程序就会监测Zookeeper。

最终Hadoop在雅虎的帮助下能够真正的处理海量的Web数据。

HDFS存储的文件可以支持TB和PB级别的数据。

高性能计算的思想是将计算作业分散到集群机器上,集群计算节点访问存储区域网络SAN构成的共享文件系统获取数据,这种设计比较适合计算密集型作业。

让我为您总结一下,基本上是用于存储1TB的数据,您不需要1TB的系统。

而Hadoop卻不存在這種問題,由於Hadoop使用專門為分散式計算設計的文件系統HDFS,計算的時候只需要將計算代碼推送到存儲節點上,即可在存儲節點上完成數據本地化計算,Hadoop中的集群存儲節點也是計算節點。

如果DataNode不能发送心跳消息,NameNode将采取修复措施,重新复制在该节点上丢失的块。

比較知名的有創辦於2008年的Cloudera公司,它是一家專業從事基於ApacheHadoop的數據管理軟體銷售和服務的公司,它希望充當大數據領域中類似RedHat在Linux世界中的角色。

yum-yinstallmlocate使用实例:locate/etc/sh搜索etc目录下所有以sh开头的文件locatepwd查找和pwd相关的所有文件3.2用户管理命令添加普通用户useraddhadoop这个就表示我们创建了一个普通用户passwdhadoop表示我们需要给hadoop这个普通用户分配一个密码,密切换用户:su-用户名**3.3用户权限管理命令**

必须保层写请求执行完了,才会执行读请求:(保证一致性)

但是事实上,客户端最终是直接访问Zookeeper集群,集群中有两大类角色,一类是Leader,一类是Follower,其实就是主从,Leader负责读和写,Follower只能读,遇到会产生修改的请求会转发给Leader处理,这是因为Zookeeper本质上就是为了在分布式环境中对消息的一致性的支持,而Zookeeper所基于的ZAB协议是Paxos协议的一个变种,ZAB协议中是有一个全局的事务生成者,就是Leader,修改设计到在分布式环境下对事务达成一致,必须由Leader发起

比如说一个常见的分布式主从系统,如果有ZK在的话,主节点不需要和每个从节点保持连接,只需要监听从节点创建的Znode,便可以知道谁在线Zookeeper能做什么?7.2Zookeeper安装服务器IP|主机名|myid的值—|—|—192.168.174.100|node01|1192.168.174.110|node02|2192.168.174.120|node03|3myid相当于主机的编号**第一步:下载zookeeeper的压缩包,下载网址如下**http://archive.apache.org/dist/zookeeper/我们在这个网址下载我们使用的zk版本为3.4.9下载完成之后,上传到我们的linux的/export/softwares路径下准备进行安装**第二步:解压**解压zookeeper的压缩包到/export/servers路径下去,然后准备进行安装cd/export/softwaretar-zxvfzookeeper-3.4.9.tar.gz-C../servers/**第三步:修改配置文件**第一台机器修改配置文件cd/export/servers/zookeeper-3.4.9/conf/cpzoo_sample.cfgzoo.cfgmkdir-p/export/servers/zookeeper-3.4.9/zkdatas/`vimzoo.cfg`dataDir=/export/servers/zookeeper-3.4.9/zkdatasautopurge.snapRetainCount=3autopurge.purgeInterval=1server.1=node01:2888:3888server.2=node02:2888:3888server.3=node03:2888:3888**第四步:添加myid配置**在第一台机器的/export/servers/zookeeper-3.4.9/zkdatas/这个路径下创建一个文件,文件名为myid,文件内容为1`echo1>/export/servers/zookeeper-3.4.9/zkdatas/myid`**第五步:安装包分发并修改myid的值**JPS(JavaVirtualMachineProcessStatusTool):是java提供的一个显示当前所有java进程pid的命令。

当一个block传输完成之后,client再次请求NameNode上传第二个block的服务器。

**18.**GraphX**(图计算模型)**SparkGraphX最先是伯克利AMPLAB的一个分布式图计算框架项目,目前整合在spark运行框架中,为其提供BSP大规模并行图计算能力。

Hadoop概述1Hadoop简介Hadoop是什么?简单来说,Hadoop就是解决⼤数据时代下海量数据的存储和分析计算问题。

HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(highthroughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(largedataset)的应用程序。

Google发现大多数分布式运算可以抽象为MapReduce操作。

****用于自己编写的框架作为客户端的一个lib,在运用提交作业时打包即可。

但是如果我们将这里的统计对象由”字符”变成”词”,那么样本容量就瞬间变得非常大,以至于一台计算机可能难以统计数十亿用户一年来用过的”词”。

這種要求無疑對開發分散式程式的程式員提出了較高的要求。

换句话说,可以在输入域并行使用相同的操作,得到的结果是一样的,但速度更快。

复制模板生成mapred-site.xml。

HDFS放宽了(relax)POSIX的要求,可以以流的形式访问(streamingaccess)文件系统中的数据。

Hadoop主要用于一些分布式计算。

用root用户登录后,执行查看防火墙状态。

*服务器可以动态添加或从集群中删除,Hadoop继续运行而不会中断。

**26.Ambari(安装部署配置管理工具)**ApacheAmbari的作用来说,就是创建、管理、监视Hadoop的集群,是为了让Hadoop以及相关的大数据软件更容易使用的一个web工具。

但是Hadoop在設計時就考慮到這些問題,採用並行執行機制,因此能大大提高效率。

***Hadoop分布式文件系统(HDFS)**:提供对应用程序数据的高吞吐量访问的分布式文件系统。

部署了Hadoop软件的主机之间通过套接字(网络)进行通讯。

|**mv**通过移动表示src到dest,在HDFS的文件或目录。