大数据入门第八天——MapReduce详解（三）

hadoop大数据平台架构之DKhadoop详解大数据的时代已经来了,信息的爆炸式增长使得越来越多的行业面临这大量数据需要存储和分析的挑战.Hadoop作为一个开源的分布式并行处理平台,以其高拓展.高效率.高可靠等优点越来越受到欢迎.这同时也带动了hadoop商业版的发行.这里就通过大快DKhadoop为大家详细介绍一下hadoop大数据平台架构内容.目前国内的商业发行版hadoop除了大快DKhadoop以外还有像华为云等.虽然发行方不同,但在平台架构上相似,这里就以我比较熟悉的dkhadoo

一.概述 1.什么是Hbase 根据官网:https://hbase.apache.org/ Apache HBase™ is the Hadoop database, a distributed, scalable, big data store. HBASE是一个高可靠性.高性能.面向列.可伸缩的分布式存储系统 中文简明介绍: Hbase是分布式.面向列的开源数据库(其实准确的说是面向列族).HDFS为Hbase提供可靠的底层数据存储服务,MapReduce为Hbase提供高性能的计算能力,

主要包括以下几大块: 大数据基础课程     离线数据分析 离线数据分析hbase 实时数据分析 Scala函数式编程 Spark内存计算 机器学习增强 前五天的课程都是基础课,主要包含Linux基础,shell编程基础以及Java中的多线程.JVM等基础知识,如果你没有相关的基础知识,请自己提前学习. 离线部分课程主要包括:hadoop.hive.flume.azkban.hbase等以及项目实战 实时部分课程主要包括:storm.kafka.redis以及项目实战 内存计算部分课程主要包括:

一.mapTask并行度的决定机制 1.概述 一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定 而客户端对map阶段并行度的规划的基本逻辑为: 将待处理数据执行逻辑切片(即按照一个特定切片大小,将待处理数据划分成逻辑上的多个split,然后每一个split分配一个mapTask并行实例处理 这段逻辑及形成的切片规划描述文件,由FileInputFormat实现类的getSplits()方法完成,其过程如下图: // 完整的笔记介绍,参考:http://blog.csdn.net/qq_26

一.基本操作 1.DDL 官网的DDL语法教程:点击查看 建表语句 CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [CLUSTERED BY (col_name, c

一.概述 1.kafka是什么 根据标题可以有个概念:kafka是storm的上游数据源之一,也是一对经典的组合,就像郭德纲和于谦 根据官网:http://kafka.apache.org/intro 的解释呢,是这样的: Apache Kafka® is a distributed streaming platform ApacheKafka®是一个分布式流媒体平台 l Apache Kafka是一个开源消息系统,由Scala写成.是由Apache软件基金会开发的一个开源消息系统项目. l K

一.常用命令 1.提交命令 提交任务命令格式:storm jar [jar路径] [拓扑包名.拓扑类名] [拓扑名称] torm jar examples/storm-starter/storm-starter-topologies-0.9.6.jar storm.starter.WordCountTopology wordcount 原文地址:https://www.cnblogs.com/jiangbei/p/8513989.html

一.kafka常用命令 1.创建topic bin/kafka-topics.sh --create --topic topic_1 --partitions 4 --replication-factor 2 --zookeeper mini1:2181 // 如果配置了PATH可以省略相关命令路径,相关命令参数暂不深入,字面意思也可以大概推断.后续给出完整参数参考. 2.查看所有topic bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper mini1:2181 3.

一.概述 1.sqoop是什么 从其官网:http://sqoop.apache.org/ Apache Sqoop(TM) is a tool designed for efficiently transferring bulk data between Apache Hadoop and structured datastores such as relational databases 中文来说,就是: sqoop是apache旗下一款“Hadoop和关系数据库服务器之间传送数据”的工具.