Hadoop有点难

2017-06-21 朱洁 Docker很热,怎么形容?感觉开源除了spark技术,就是docker了,甚至把Go语言也带火了,把Go在TIOBE的排名从百名外带入主流语言的行列. Docker快成救世主了,这么牛逼的技术,docker和hadoop碰撞出什么火花来呢,是不是得赶紧用上呢? 就不介绍具体什么是docker了,不是一门全新的技术,是基于LXC的高级容器引擎,从linux内核发展出来的轻量隔离技术.相比单纯的隔离,核心是标准化了镜像打包,部署和发布这个过程,相当于标准化了开发过程.就

Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL 去查询分析需要的内容,这套SQL 简称Hive SQL,使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询,汇总,分析数据.而mapreduce开发人员可以把己写的mapper 和reducer 作为插件来支持

传说中的Hadoop,我终于来对着你唱"征服"了,好可爱的小象,!J 总的来说,hadoop的思路比较简单(map-reduce),就是将任务分开进行,最后汇总.但这个思路实现起来,比较复杂,但相对于几年前Intel等硬件公司提出的网格运算等方式,显得更加开放. 你难任你难,哥就是头铁! Tip:实践应用是核心,本文概念为主,有些部分可能会有些晦涩,直接跳过就好(不是特别重要). 本文代码实践在:https://github.com/wanliwang/cayman/tree/mast

1. 当我们编写好MapReduce程序,点击Run on Hadoop的时候,Eclipse控制台输出如下内容: 这个信息告诉我们没有找到log4j.properties文件.如果没有这个文件,程序运行出错的时候,就没有打印日志,因此我们会很难调试. 解决方法:复制$HADOOP_HOME/etc/hadoop/目录下的log4j.properties文件到MapReduce项目 src文件夹下. 2.当执行MapReduce程序的时候,Eclipse可能会报告堆益处的错误. 此时,MapRe

新霸哥注意到了在移动互联网时代,很多的传统的系统架构已经不能满足现有的业务需要了,在大数据时代,我们需要新的架构才能满足海量数据处理能力. 在实际的应用中数据增长非常的迅速,数据类型也变的丰富了,业务也变的复杂了,在这种情况下传统的系统架构就很难支撑业务需要了,就在这样的形式下,新的IT架构需求就出来了. 可扩展性好 性能上要满足业务需要 性价比高 最重要的一点就是这些架构能够循序渐进.先和现有的IT架构融合,然和替换 成本一直以来备受关注,好的技术构架需要好的服务支撑才能有好的效益,这也是很重

文件存储分行存储和列存储,每个存储格式里面又分不同的类型,在实际的应用中如何去使用?怎样去使用?快来围观吧! 文件存储格式,我们在什么时候去指定呢?比如在Hve和Ipala中去创建表的时候,我们除了指定列和分隔符,在它的命令行结尾有STORED AS参数,这个参数默认是文本格式,但是文本不适合所有的场景,那么在这里我们就可以改变文本的信息. 那么到底我们应该选择哪些格式呢?每种格式都有什么样的特点呢?我们为什么要去选择这种格式呢? 一.文本文件: 文本文件是Hadoop里面最基本的文件类型,可以

摘要:本文则主要介绍TalkingData在大数据平台建设过程中,逐渐引入Spark,并且以Hadoop YARN和Spark为基础来构建移动大数据平台的过程. 当下,Spark已经在国内得到了广泛的认可和支持:2014年,Spark Summit China在北京召开,场面火爆:同年,Spark Meetup在北京.上海.深圳和杭州四个城市举办,其中仅北京就成功举办了5次,内容更涵盖Spark Core.Spark Streaming.Spark MLlib.Spark SQL等众多领域.而作

网上很多教程关于Hadoop-2.4包64位编码的教程,最新版2.7.2几乎相同,在此为大家复述一下. 分享两个比较权威的附上链接: Ubuntu用户推荐参考: http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=8130&extra=page%3D1&page=1 CentOs系列用户参考:http://www.cnblogs.com/hadoop2015/p/4259899.html 1.前期工具准备: (1)  CentO

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