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请求---namenode--返回数据---读取各个blockes查看全部
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每台机架上有多个数据块节点，每个节点数据块有三个副本备份，至少有一个备份副本分配到别的机架上，这样做为了每个节点会发生故障，保证数据容错，数据的丢失，有些许数据冗余，避免挂机了数据丢失。 心跳检测，同步做备份，一旦发生故障，备份就会替换。查看全部
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HDFS系统 HDFS设计架构 块（block）: HDFS的文件被分为块进行存储（默认65MB），块是文件存储处理的逻辑单元。 NameNode（管理节点） 存放的元数据 1，文件与数据快的映射表 2，数据快与数据节点的映射表 DateNode（工作节点） 存放数据块 就是真正的数据 MapReduce框架查看全部
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安装成功查看全部
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Hadoop配置 1，下载Hadoop安装包 地址：http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-1.2.1/hadoop-1.2.1.tar.gz $ wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-1.2.1/hadoop-1.2.1.tar.gz 2、解压到指定目录下； $ mv 文件 /opt 解压 $ tar -zxvf hadoop-1.2.1.tar.gz 3、配置hadoop-env.sh、core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml四个文件； 进入conf下 $ cd conf/ $ vim hadoop-env.sh 打开 配置Javahome 配置<configuration> 4、编辑/etc/profile文件，配置hadoop相关的环境变量； 5、第一次使用hadoop先进行格式化： $ hadoop namenode -format； 6、启动hadoop:start-all.sh； 7、检查进程：jps；查看全部
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安装JDK $ ls $ javac $ apt-get install jdk文件 $ vim /etc/profile export JAVA_HOME=jdk安装目录 export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre export CLASSPATH=$JAVA_HOME/lib;$JRE_HOME/lib:$CLASSPATH export PATH=$JAVA_HOME/lib;$JRE_HOME/lib:$PATH $ source /etc/profile查看全部
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hadoop fs -ls查看全部
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1. 原理： 分而治之 的思想，一个大任务分成多个小任务（map）,并行执行后，合并结果（reduce） 2. 运行流程： 1）基本概念： --Job & Task： 一个 Job（任务、作业） 被切分为多个 Task，Task 又分为 MapTask 和 ReduceTask --JobTracker 作业调度 分配任务、监控任务 监控 TaskTracker 的状态 --TaskTracker 执行任务 向 JobTracker 汇报任务状态 3. 容错机制：2种 1）重复执行： 默认重复执行 4 次，若还是失败，则放弃执行 2）推测执行： 可以保证任务不会因为某1-2个机器错误或故障而导致整体效率下降查看全部
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HDFS 的特点： 1）数据冗余，硬件容错 2）流水线式的数据访问 3）存储大文件 4）适用性和局限性： 适合数据批量读写，吞吐量高 不适合交互式应用，低延迟很难需求满足 适合一次读写多次读取，顺序读写 不支持多用户并发写相同的文件查看全部
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HDFS使用：它提供了 shell 接口，可以进行命令行操作 hadoop namenode -format #格式化namenode hadoop fs -ls / #打印 / 目录文件列表 hadoop fs -mkdir input #创建目录 input hadoop fs -put hadoop-env.sh input/ #上传文件 hadoop-env.sh 到 input 目录下 hadoop fs -get input/abc.sh hadoop-envcomp.sh #从 input 目录中下载文件 hadoop fs -cat input/hadoop-env.sh #查看文件 input/hadoop-env.sh hadoop dfsadmin -report #dfs报告查看全部
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1、准备liunx环境； 两种方式：1安装虚拟机 2，用云主机 2、安装JDK； 3、配置hadoop；查看全部
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Hive（蜜蜂） Hadoop的开源工具 用SQL语句----hive----转化成-----Hadoop任务执行 HBase 存储结构化数据的分布式数据库 HBase和关系数据库的区别：放弃事务特性，追求高扩展。 HBase和HDFS区别： 提供数据的随机读写和实时访问，实现对表数据的读写功能。 ZooKeeper(动物管理员):监控Hadoop集群里的每个节点的状态，管理整个集群的配置，维护数据节点之间的一致性... ver1.2稳定版本，对于初学者来说更容易上手查看全部
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Hadoop是什么？ Hadoop是一个开源的分布式存储和分布式计算平台 是Apache开源项目：网站http://hadoop.apache.org Hadoop的组成 两个核心组成： HDFS：分布式文件系统，存储海量的数据 MapReduce :并发处理框架，实现任务分解和调度。 Hadoop可以用来做什么呢？ 可以用来搭建大型数据仓库，PB级数据的存储、处理、分析、统计等业务。 常用于用于搜索引擎、商业智能、日志分析以及数据挖掘。 好处优势： 1，高扩展 2，低成本 3，很多辅助工具查看全部
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系统瓶颈：存储容量，读写速度，计算效率 谷歌（Google）用MapReduce.BigTable.GFS技术，降低了成本，软件保证可靠性，简化并行分布是计算，无须控制节点同步和数据交换查看全部
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