第3章 Hadoop的基石：HDFS

一.前言: 非常感谢Hadoop专业解决方案群:313702010,兄弟们的大力支持,在此说一声辛苦了,经过两周的努力,已经有啦初步的成果,目前第13章 Hadoop的发展趋势小组已经翻译完成,在此对:hbase-深圳-18361.旅人AQUARION表示感谢. 二.意见征集: 本章节由<Hadoop专业解决方案群:313702010>翻译小组完成,为小组校验稿,已经通过小组内部校验通过,特此面向网络征集意见,如果对本章节内容有任何异议,请在评论中加以说明,说明时,请标明行号,也可以以修订的方

第1章 Hadoop分布式文件系统--导入和导出数据 Hadoop实战手册 本章我们将介绍: 使用Hadoop shell命令导入和导出数据到HDFS 使用distcp实现集群间数据复制 使用Sqoop从MySQL数据库导入数据到HDFS 使用Sqoop从HDFS导出数据到MySQL 配置Sqoop以支持SQL Server 从HDFS导出数据到MongoDB 从MongoDB导入数据到HDFS 使用Pig从HDFS导出数据到MongoDB 在Greenplum外部表中使用HDFS 利用Flum

问题描述 重新启动hadoop失败 webapps/hdfs not found in CLASSPATH 最近需要在16节点配置hbase 环境:hadoop2.6+zookeeper3.4.6+hbase0.98.9 ubuntu12.04 server 64bit jdk 1.8.0_11 hadoop 配置的1个namenode和15个datanode zookeeper配置的3台 hbase一个Hmaster15个HRegion 开始时配置没问题,在hbase上跑东西也没问题 需要改变

第2章 Hadoop中的概念 价格实惠的普通计算机经常满足不了应用程序的计算资源需求,很多企业的业务应用程序已经不再适合在单台廉价的计算机上运行.这时,一个简单昂贵的解决方案就是购买一些具有多CPU的高端服务器,这通常需要巨额资金.只要能买到最高端的服务器,这个解决方案就能够达到理想的效果,但预算往往是个大问题.另一个替代方案,就是搭建一个高可用的集群,这个集群经过专业的安装和精心的管理服务,使用起来就像一台计算机一样.很多高可用的集群都是企业专有的而且价格也十分贵. 为了获取所需的计算资源,一

通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS.MapReduce处理过程,以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍,基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心. 通过这一阶段的调研总结,从内部机理的角度详细分析,HDFS.MapReduce.Hbase.Hive是如何运行,以及基于Hadoop数据仓库的构建和分布式数据库内部具体实现.如有不足,后续及时修改. HDFS的体系架构 整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持,并通过M

Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一种被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统.HDFS是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上.它能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用.要理解HDFS的内部工作原理,首先要理解什么是分布式文件系统. 1.分布式文件系统 多台计算机联网协同工作(有时也称为一个集群)就像单台系统一样解决某种问题,这样的系统我们称之为分布式系统. 分布式文件系统是分布式系统的一个子集,它们解决的问题就是数据存储.换句话说,它们是横跨在多台计算机上的存

配置文件 m103替换为hdfs服务地址. 要利用Java客户端来存取HDFS上的文件,不得不说的是配置文件hadoop-0.20.2/conf/core-site.xml了,最初我就是在这里吃了大亏,所以我死活连不上HDFS,文件无法创建.读取. <?xml version="1.0"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <co

如今Apache Hadoop已成为大数据行业发展背后的驱动力.Hive和Pig等技术也经常被提到,但是他们都有什么功能,为什么会需要奇怪的名字(如Oozie,ZooKeeper.Flume). Hadoop带来了廉价的处理大数据(大数据的数据容量通常是10-100GB或更多,同时数据种类多种多样,包括结构化.非结构化等)的能力.但这与之前有什么不同? 现今企业数据仓库和关系型数据库擅长处理结构化数据,并且可以存储大量的数据.但成本上有些昂贵.这种对数据的要求限制了可处理的数据种类,同时这种惯性

本讲义出自Tsuyoshi Ozawa在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲,主要分享了Hadoop 3 Common与HDFS出现的新特性,因为新版本的Hadoop运行在JDK8上,在应用构建的过程中,所以需要使用JDK8编译源代码,并且新版本的Hadoop具有更好的库管理,并且支持Azure数据湖泊存储,最后还分享了关于脚本重写与Apache Kafka的metrics2插件的相关内容.