hadoop 概念

1.大数据学习方向:一是系统建设技术,二,海量数据应用. 先说系统建设,现在主流的技术是HADOOP,主要基于mapreduce的分布式框架.目前可以先学习这个.但是我的观点,在分布式系统出来之前,主要是集中式架构,如DB2,oracle.为什么现在用分布式架构,那是因为现在集中式架构受限于IO性能,出来速度慢,如果又一种硬件技术,可以很快地处理海量数据,性能上能满足需求,那么集中式架构优于分布式架构,因为集中式架构稳定,运维压力小.现在的集中式架构要么性能达不到要求,要么就是过于昂贵.我期待一

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引言:和 Hadoop 一样,Spark 提供了一个 Map/Reduce API(分布式计算)和分布式存储.二者主要的不同点是,Spark 在集群的内存中保存数据,而 Hadoop 在集群的磁盘中存储数据. 本文选自<SparkGraphX实战>. 大数据对一些数据科学团队来说是 主要的挑战,因为在要求的可扩展性方面单机没有能力和容量来运行大规模数据处 理.此外,即使专为大数据设计的系统,如 Hadoop,由于一些数据的属性问题也很难有效地处理图数据,我们将在本章的其他部分看到这方面的内容.

一.Hadoop环境搭建 1. Hadoop生态环境介绍 2. Hadoop云计算中的位置和关系 3. 国内外Hadoop应用案例介绍 4. Hadoop概念.版本.历史 5. Hadoop核心组成介绍及hdfs.mapreduce体系结构 6. Hadoop独立模式安装和测试 7. Hadoop的集群结构 8. Hadoop伪分布的详细安装步骤 9. 通过命令行和浏览器观察Hadoop 10. Hadoop启动脚本分析 11. Hadoop完全分布式环境搭建 12. Hadoop安全模式.回收

1.Hadoop概念 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构.实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS.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(high throughput)来访问应用程序的数据. 2.Hadoop HDFS的体系架   说明: NameNode:名称节点,负责管理HDFS集群和元信息的维护 Secondary NameNode:第二

Solr Solr它是一款非常优秀的全文搜索引擎,它是一种开放源码的.基于Lucene的企业级搜索应用服务器.它对外提供类似于Web-service的API接口.用户可以通过http请求,向搜索引擎服务器提交一定格式的XML文件,生成索引:也可以通过Http Get操作提出查找请求,并得到XML格式的返回结果. 官方网址:http://lucene.apache.org/solr/ 官方文档:http://lucene.apache.org/solr/resources.html#documen

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第一阶段 Java编程基础→oracle/mysql→sql优化→jdbc 第二阶段 JavaScript基础→JavaScript深入→jQuery→jquery easyui→bootstrap 第三阶段 Servlet/jsp→ajax→xml→svn→maven实战项目一 第四阶段 Struts2→hibernate→spring/spring mvc→项目实战二→web serviceshiro→mybatis→项目实战三 第五阶段linux+搜索+hadoop体系 Linux基础→s

第一步 创建一个Hadoop用户 在开始安装Hadoop之前,建议创建一个单独的用户以从Linux文件系统来隔离Hadoop文件系统.按照下面的步骤创建用户: ● 用管理员root用户来创建Hadoop用户 ● 创建账户使用命令"useradd username" ●使用该账户"su username" 第二部 SSH设置和秘钥生成, SSH设置需要在集群上做不同的操作,如启动.停止.分布式守护shell操作.认证不同的hadoop用户需要一种用于Hadoop用户提