时间: 2024-11-03 22:18:54
Hadoop参考学习
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Hadoop基础学习(一)分析、编写并运行WordCount词频统计程序
前面已经在我的Ubuntu单机上面搭建好了伪分布模式的HBase环境,其中包括了Hadoop的运行环境. 详见我的这篇博文:http://blog.csdn.net/jiyiqinlovexx/article/details/29208703 我的目的主要是学习HBase,下一步打算学习的是将HBase作为Hadoop作业的输入和输出. 但是好像以前在南大上学时学习的Hadoop都忘记得差不多了,所以找到以前上课做的几个实验:wordCount,PageRank以及InversedIndex.
Hadoop Sentry 学习
什么是Sentry? Sentry 是Cloudera 公司发布的一个Hadoop开源组件,它提供细粒度基于角色的安全控制 Sentry下的数据访问和授权 通过引进Sentry,Hadoop目前可在以下方面满足企业和政府用户的RBAC(role-based acess control)需求: 安全授权:Sentry可以控制数据访问,并对已通过验证的用户提供数据访问特权. 细粒度访问控制:Sentry支持细粒度的Hadoop数据和元数据访问控制.在Hive和Impala中Sentry的最初发行版本
hadoop rpc 学习
Hadoop rpc 学习(版本2.6.0) 客户端部分 1.生成动态代理类(org.apache.hadoop.ipc.WritableRpcEngine.class 311行) 2.代理类执行任务入口(org.apache.hadoop.ipc.WritableRpcEngine.class 245行) 3.hadoop rpc client 给服务端发送请求 调用(org.apache.hadoop.ipc.Client.class 998行) public void sendRpcReq
Hadoop学习之路(一)——Hadoop家族学习路线图
主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等. 从2011年开始,中国进入大数据风起云涌的时代,以Hadoop为代表的家族软件,占据了大数据处理的广阔地盘.开源界及厂商,所有数据软件,无
Hadoop入门学习笔记---part4
紧接着<Hadoop入门学习笔记---part3>中的继续了解如何用java在程序中操作HDFS. 众所周知,对文件的操作无非是创建,查看,下载,删除.下面我们就开始应用java程序进行操作,前提是按照<Hadoop入门学习笔记---part2>中的已经在虚拟机中搭建好了Hadoop伪分布环境:并且确定现在linux操作系统中hadoop的几个进程已经完全启动了. 好了,废话不多说!实际的例子走起. 在myeclipse中新建一个java工程: 在项目工程中新建一个lib包用于存放
Hadoop入门学习笔记---part1
随着毕业设计的进行,大学四年正式进入尾声.任你玩四年的大学的最后一次作业最后在激烈的选题中尘埃落定.无论选择了怎样的选题,无论最后的结果是怎样的,对于大学里面的这最后一份作业,也希望自己能够尽心尽力,好好做.正是因为选题和hadoop有关,现在正式开始学习hadoop.将笔记整理于此,希望与志同道合的朋友共同交流. 作者:itRed 邮箱:[email protected] 个人博客链接:http://www.cnblogs.com/itred 好了,废话不多说.进入正题!开始hadoop的学习
Hadoop生态系统学习路线
主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等. 从2011年开始,中国进入大数据风起云涌的时代,以Hadoop为代表的家族软件,占据了大数据处理的广阔地盘.开源界及厂商,所有数据软件,无
Hadoop入门学习笔记---part3
2015年元旦,好好学习,天天向上.良好的开端是成功的一半,任何学习都不能中断,只有坚持才会出结果.继续学习Hadoop.冰冻三尺,非一日之寒! 经过Hadoop的伪分布集群环境的搭建,基本对Hadoop有了一个基础的了解.但是还是有一些理论性的东西需要重复理解,这样才能彻底的记住它们.个人认为重复是记忆之母.精简一下: NameNode:管理集群,并且记录DataNode文件信息: SecondaryNameNode:可以做冷备份,对一定范围内的数据作快照性备份: DataNode:存储数据:
Hadoop的学习前奏(二)——Hadoop集群的配置
前言: Hadoop集群的配置即全然分布式Hadoop配置. 笔者的环境: Linux: CentOS 6.6(Final) x64 JDK: java version "1.7.0_75" OpenJDK Runtime Environment (rhel-2.5.4.0.el6_6-x86_64 u75-b13) OpenJDK 64-Bit Server VM (build 24.75-b04, mixed mode) SSH: OpenSSH_5.3p1, Ope