HADOOP都升级到2.5啦~~~

设计思想 为了解决分布式数据库下,复杂的 SQL(如全局性的排序.分组.join.子查询,特别是非均衡字段的这些逻辑操作)难以实现的问题;在有了一些分布式数据库和 Hadoop 实际应用经验的基础上,对比两者的优点和不足,加上自己的一些提炼和思考, 设计了一套综合两者的系统,利用两者的优点, 补充两者的不足.具体的说, 使用数据库水平分割的思想实现数据存储,使用 MapReduce的思想实现 SQL 计算. 这里的数据库水平分割的意思是只分库不分表,对于不同数量级别的表,分库的数量可以不一样,例

设计思想 为了解决分布式数据库下,复杂的 SQL(如全局性的排序.分组.join.子查询,特别是非均衡字段的这些逻辑操作)难以实现的问题;在有了一些分布式数据库和 Hadoop 实际应用经验的基础上,对比两者的优点和不足,加上自己的一些提炼和思考, 设计了一套综合两者的系统,利用两者的优点, 补充两者的不足.具体的说,使用数据库水平分割的思想实现数据存储,使用 MapReduce的思想实现 SQL 计算. 这里的数据库水平分割的意思是只分库不分表,对于不同数量级别的表,分库的数量可以不一样,例如

问题描述 各路大神,有没有做过apache hadoop 升级到cdh的,麻烦分享下升级经验,拜谢!!!! 各路大神,有没有做过apache hadoop 升级到cdh的,麻烦分享下升级经验,拜谢!!!! 解决方案 http://www.cnblogs.com/tommyli/p/3782182.html

暴风影音董事长兼CEO(资料图) [中国企业家网]他曾说自己的人生是莽撞的.他曾因为坐在办公室看<尤利西斯>,遇到了生命中的贵人.在他大二的时候曾差点被劝退,还曾因为打架受伤住过半年多医院.从1993年开始,一直从事销售工作,先开始是传统消费品.休闲食品.保健品.电子词典,后来因为觉得老跟代理商"那些喜欢喝酒啥的有钱中年人打交道不适应,死活要进IT". 从2004年离开金山,到如今拥有一个可以影响近3亿人的媒体.在他眼中,暴风影音是目前全世界最好的播放器.他觉得暴风这个事业

文章讲的是福布斯:带你了解Hadoop的前世今生,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

入门 简介: 本文是讨论 Hadoop 的系列中的第一篇.本文介绍 Hadoop 框架,包括 Hadoop 文件系统 (HDFS) 等基本元素和常用的节点类型.学习如何安装和配置单节点 Hadoop 集群,然后研究 MapReduce 应用程序.最后,学习使用核心 Web 界面监视和管理 Hadoop 的方法. 尽管 Hadoop 是一些大型搜索引擎数据缩减功能的核心部分,但是它实际上是一个分布式数据处理框架.搜索引擎需要收集数据,而且是数量极大的数据.作为分布式框架,Hadoop 让许多应用程

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

说到大数据,很多人纷纷开始关注大数据和Hadoop以及数据挖掘和数据可视化了,我现在创业,遇到很多传统数据行业往Hadoop上面去转型的公司和个人,提了很多问题,大多数问题还都是差不多的.所以我想整理一些,也可能是很多人都关注的问题. 关于Hadoop版本的选择? 目前为止,作为半只脚迈进Hadoop大门的人,我建议大家还是选择Hadoop 1.x用.可能很多人会说,Hadoop都出到2.4,为啥还用1.x呢,说这话一听就没玩过hadoop. 理由一: Hadoop 1.x和2.x是完全两个不同

本文讲的是Hadoop:你不得不了解的大数据工具,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