Hadoop/HDFS/MapReduce

1.HDFS(分布式文件系统体系) 1.1.NameNode:(名称节点) Hdfs的守护程序 记录文件是如何分割成数据块的,以及这些数据块被存储到了哪些节点上 对内存和I/O进行集中管理 是个单点,发生故障将使集群崩溃 1.2.SecondaryNamenode(辅助名称节点):发生故障进行人工的设置才能实现集群崩溃的问题 监控HDFS状态的辅助后台程序 每个集群都有一个 与NameNode进行通讯,定期保存HDFS元数据快照 与NameNode故障可以作为备用NameNode使用 1.3.D

Hadoop是云计算的事实标准软件框架,是云计算理念.机制和商业化的具体实现,是整个云计算技术学习中公认的核心和最具有价值内容. 如何从企业级开发实战的角度开始,在实际企业级动手操作中深入浅出并循序渐进的掌握Hadoop是本课程的核心.   云计算学习者的心声: 如何从企业级开发的角度,不断动手实际操作,循序渐进中掌握Hadoop,直到能够直接进行企业级开始,是困惑很多对云计算感兴趣的朋友的核心问题,本课程正是为解决此问题而生,学习者只需要按照一步步的跟着视频动手操作,即可完全无痛掌握Hadoo

一:课程简介: 作为云计算实现规范和实施标准的Hadoop恰逢其时的应运而生,使用Hadoop用户可以在不了解分布式底层细节的情况下开发出分布式程序,从而可以使用众多廉价的计算设备的集群的威力来高速的运算和存储,而且Hadoop的运算和存储是可靠的.高效,的.可伸缩的,能够使用普通的社区服务器出来PB级别的数据,是分布式大数据处理的存储的理想选择. 本课程会助你深入浅出的掌握Hadoop开发(包括HDFS.MapReduce.HBase.Hive等),并且在此基础上掌握Hadoop集群的配置.维

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简介 本文介绍了Hadoop自0.23.0版本后新的MapReduce框架(Yarn)原理,优势,运行机制和配置方法等,着重介绍新的yarn框架相对于原框架的差异及改进,并通过Demo示例详细介绍了在新的Yarn框架下搭建和开发Hadoop程序的方法.读者通过本文中新旧Hadoop MapReduce框架的对比,更深刻理解新的yarn框架技术与那里和设计思想,文中的Demo代码经过微小修改既可用于用户基于Hadoop新框架的实际生产环境. Hadoop MapReduceV2(Yarn)框架简介

原文地址  http://blog.sina.com.cn/s/blog_7060fb5a0101cson.html Hadoop HDFS分布式环境搭建 最近选择给大家介绍Hadoop HDFS系统,因此研究了一下如何在Linux 下配置一个HDFS Clust.小记一下,以备将来进一步研究和记忆. HDFS简介 全称 Hadoop Distributed File System, Hadoop分布式文件系统. 根据Google的GFS论文,由Doug Cutting使用JAVA开发的开源项目

现在我们来深入了解一下Hadoop的FileSystem类.这个类是用来跟Hadoop的文件系统进行交互的.虽然我们这里主要是针对HDFS,但是我们还是应该让我们的代码只使用抽象类FileSystem,这样我们的代码就可以跟任何一个Hadoop的文件系统交互了.在写测试代码时,我们可以用本地文件系统测试,部署时使用HDFS,只需配置一下,不需要修改代码了. 在Hadoop 1.x以后的版本中引入了一个新的文件系统接口叫FileContext,一个FileContext实例可以处理多种文件系统,而

http://blog.csdn.net/wangloveall/article/details/21407531 摘要:MapReduce是Hadoop的又一核心模块,从MapReduce是什么,MapReduce能做什么以及MapReduce的工作机制三方面认识MapReduce. 关键词:Hadoop   MapReduce     分布式处理 面对大数据,大数据的存储和处理,就好比一个人的左右手,显得尤为重要.Hadoop比较适合解决大数据问题,很大程度上依赖其大数据存储系统,即HDFS

原 Hadoop MapReduce 框架的问题 对于业界的大数据存储及分布式处理系统来说,Hadoop 是耳熟能详的卓越开源分布式文件存储及处理框架,对于 Hadoop 框架的介绍在此不再累述,读者可参考 Hadoop 官方简介.使用和学习过老 Hadoop 框架(0.20.0 及之前版本)的同仁应该很熟悉如下的原 MapReduce 框架图: 图 1.Hadoop 原 MapReduce 架构 从上图中可以清楚的看出原 MapReduce 程序的流程及设计思路: 首先用户程序 (JobCli