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当下Hadoop已经成长为一个庞大的体系,貌似只要和海量数据相关的,没有哪个领域缺少Hadoop的身影,下面是一个Hadoop生态系统的图谱,详细的列举了在Hadoop这个生态系统中出现的各种数据工具. 这一切,都起源自Web数据爆炸时代的来临. 海量数据怎么存,当然是用分布式文件系统 -. 数据怎么用呢,分析,处理.
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hadoop原生态支持的常用输入数据格式:. 在jobconfig中设置mapred.input.format.class. =====================纯文本文件格式,以行为单位读入:. TextInputFormat(key:行首在文件的偏移量,value:行内容). 全称: org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat.
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一、使用Sqoop抽取数据. Sqoop是一个在Hadoop与结构化数据存储(如关系数据库)之间高效传输大批量数据的工具. 它在2012年3月被成功孵化,现在已是Apache的顶级项目. Sqoop有Sqoop1和Sqoop2两代,Sqoop1最后的稳定版本是1.4.6,Sqoop2最后版本是1.99.6.
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这篇文章提出了在Apache Hadoop 生态系统中对比一些当前流行的数据格式和可用的存储引擎的性能:Apache Avro, Apache Parquet, Apache HBase 和 Apache Kudu 空间效率, 提取性能, 分析扫描以及随机数据查找等领域. 这有助于理解它们中的每一个如何(何时)改善你的大数据工作负载的处理能力.
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Hadoop Streaming是Hadoop提供的一个编程工具,它允许用户使用任何可执行文件或者脚本文件作为Mapper和Reducer,例如:. 采用shell脚本语言中的一些命令作为mapper和reducer(cat作为mapper,wc作为reducer). 本文安排如下,第二节介绍Hadoop Streaming的原理,第三节介绍Hadoop Streaming的使用方法,第四节介绍Hadoop Streaming的程序编写方法,在这一节中,用C++、C、shell脚本 和python实现了WordCount作业,第五节总结了常见的问题.
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Hadoop使用主/从(Master/Slave)架构,主要角色有NameNode,DataNode,secondary NameNode,JobTracker,TaskTracker组成. 其中NameNode,secondary NameNode,JobTracker运行在Master节点上,DataNode和TaskTracker运行在Slave节点上.
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我在使用Hadoop编写MapReduce程序时,遇到了一些问题,通过在Google上查询资料,并结合自己对Hadoop的理解,逐一解决了这些问题. Hadoop对MapReduce中Key与Value的类型是有要求的,简单说来,这些类型必须支持Hadoop的序列化. 为了提高序列化的性能,Hadoop还为Java中常见的基本类型提供了相应地支持序列化的类型,如IntWritable,LongWritable,并为String类型提供了Text类型.
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TaskScheduler,顾名思义,就是MapReduce中的任务调度器. 在MapReduce中,JobTracker接收JobClient提交的Job,将它们按InputFormat的划分以及其他相关配置,生成若干个Map和Reduce任务. 然后,当一个TaskTracker通过心跳告知JobTracker自己还有空闲的任务Slot时,JobTracker就会向其分派任务.
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最近有时间看看hadoop的一些东西,而且在测试的环境上做了一些搭建的工作. 首先,安装前需要做一些准备工作. 使用一台pcserver作为测试服务器,同时使用Oracle VM VirtualBox来作为虚拟机的服务器. 新建了三个虚拟机以后,安装linux,我安装的linux的版本是redhat linux 5.4 x64版本.