大数据hadoop原理

基于Hadoop的大数据试验环境搭建

目录

1、操作系统搭建及网络拓扑图 ........................................................... 错误！未定义书签。 1.1、操作系统版本 .............................................................................................................. 3 1.2、硬件配置 ...................................................................................................................... 3 1.3、系统账户 ...................................................................................................................... 4 1.4、系统安装 .............................

在大数据开发岗位的需求下，工资待遇水涨船高，不少编程人员在面对职业瓶颈期的时候，会选择转编程方向发展。

你是否已经意识这是你人生中的一个重要转机？能不能抓住这个时代的机遇，就在于你对大数据信息的应用和获取。而如何成为大数据时代的弄潮儿，掌握当下最紧缺的软件技能是关键！谷歌、阿里巴巴、百度、京东都在急需掌握hadoop技术的大数据人才！无论你精通大数据的哪一项类，都将在未来职场脱颖而出！ 传智播客上海校区为大家准备了一些面试问题，希望可以帮助到大家 更多大数据知识请关注传智播客上海校区或登录传智播客官网了解更多视频

01 单选题

1、下面哪个程序负责 HDFS 数据存储？

a)NameNode b)Jobtracker c)Datanode

d)secondaryNameNode e)tasktracker

答案 C datanode

2、HDfS 中的 block 默认保存几份？

a)3 份 b)2 份 c)1 份 d)不确定

答案 A 默认 3份

3、Hadoop 作者？

a)Martin Fowler

b)Kent Beck c)Doug cutting

答案 C Doug cutting

4、下列哪个程序通常与 NameNode

在大数据开发岗位的需求下，工资待遇水涨船高，不少编程人员在面对职业瓶颈期的时候，会选择转编程方向发展。

你是否已经意识这是你人生中的一个重要转机？能不能抓住这个时代的机遇，就在于你对大数据信息的应用和获取。而如何成为大数据时代的弄潮儿，掌握当下最紧缺的软件技能是关键！谷歌、阿里巴巴、百度、京东都在急需掌握hadoop技术的大数据人才！无论你精通大数据的哪一项类，都将在未来职场脱颖而出！ 传智播客上海校区为大家准备了一些面试问题，希望可以帮助到大家 更多大数据知识请关注传智播客上海校区或登录传智播客官网了解更多视频

01 单选题

1、下面哪个程序负责 HDFS 数据存储？

a)NameNode b)Jobtracker c)Datanode

d)secondaryNameNode e)tasktracker

答案 C datanode

2、HDfS 中的 block 默认保存几份？

a)3 份 b)2 份 c)1 份 d)不确定

答案 A 默认 3份

3、Hadoop 作者？

a)Martin Fowler

b)Kent Beck c)Doug cutting

答案 C Doug cutting

4、下列哪个程序通常与 NameNode

Hadoop大数据的历史与发展趋势分析

1

“ 我们很荣幸能够见证Hadoop十年从无到有，再到称王。感动于技术的日新月异时，希望通过这篇内容深入解读Hadoop的昨天、今天和明天，憧憬下一个十年。

? 本文分为技术篇、产业篇、应用篇、展望篇四部分

技术篇

2006年项目成立的一开始，“Hadoop”这个单词只代表了两个组件——HDFS和MapReduce。到现在的10个年头，这个单词代表的是“核心”（即Core Hadoop项目）以及与之相关的一个不断成长的生态系统。这个和Linux非常类似，都是由一个核心和一个生态系统组成。 2

现在Hadoop在一月发布了2.7.2的稳定版， 已经从传统的Hadoop三驾马车HDFS，MapReduce和HBase社区发展为60多个相关组件组成的庞大生态，其中包含在各大发行版中的组件就有25个以上，包括数据存储、执行引擎、编程和数据访问框架等。

Hadoop在2.0将资源管理从MapReduce中独立出来变成通用框架后，就从1.0的三层结构演变为了现在的四层架构：

1. 底层——存储层，文件系统HDFS

2. 中间层——资源及数据管理层，YARN以及Sentry等

3. 上层——MapReduce

Hadoop大数据平台 测试报告及成功案例

目 录

1 2 3 4 5 6 7

技术规范书应答书 ................................. 错误！未定义书签。 技术方案建议 ......................................... 错误！未定义书签。 测试及验收 ............................................. 错误！未定义书签。 项目实施与管理 ..................................... 错误！未定义书签。 人员资质与管理 ..................................... 错误！未定义书签。 技术支持及保修 ..................................... 错误！未定义书签。 附录 ......................................................... 错误！未定义书签。

1

1.1 大数据平台测试报告

1.1.1 某银行Cloudera CDH 性能测试测试

某银行现有HODS在支撑行内业务方面已经遇到瓶颈。希望通

大数据培训教程Hadoop的mapreduce搭建-北京尚学堂

北京尚学堂提供 Hadoop的

mapreduce搭建

MapReduce

首先是spliting吧一个块切割成各种小的

MapReduce的split大小

Max.split(100M)

Min.split(10M)

Block(64M)

Max(min.split, min(max.split,block))

MapReduce的架构

主多从结构

主JobTracker:

负责调度分配每个子任务taskTracker上，如果发现有失败的task就重新分配其任务到其他节点，每个hadoop集群中只一个JobTracker一般它运行在Master节点上（也就是secondaryNode） 从TaskTracker

Tasktracker主动与JobTracker通信，接收作业，并负责直接执行每一个任务，为了减少网络带宽TaskTracker最好运行在HDFS的datanode上

开始搭建

我们随意指定一台机器为主JobTracker

我们用node2作为JobTracker

修改配置文件

北京尚学堂-cctv央视网广告合作伙伴，专业IT培训机构,口碑最好的java培训、iOS培训、android培训、hadoop

大数

龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn

使用VMware Esxi和Hadoop进行大数据平台的搭建研究

作者：冯健文

来源：《电脑知识与技术》2017年第09期

摘要：对于VMware Esxi与Hadoop进行大数据平台的搭建，该文主要考虑到实验室的成本以及对于监控集群的方便性的操作，并最大程度的利用机器的性能。同时还要结合Linux系统本身的机制以及文件同步系统来对平台进行快速地搭建，最后进行集群的测试，验证平台的可操作性以及使用性。

关键词：VMware Esxi；Hadoop；大数据平台；研究

互联网与物联网等新技术的快速发展，人们对于数据已经进入了一个爆炸的状态，数据量的增长已经呈现出指数性的增长。因此来说，如何对如此庞大的数据量进行计算成了人们需要面对的一个问题。使用传统的计算模式显然是无法实现的，当前市面上使用比较广泛的一些关系型数据库也不能实现对这些海量数据的存储。此时就需要人们研究一种新的实施方案，来对这些海量的数据进行存储于管理。而Hadoop公司已经实现了谷歌公司的GFS，使用它可以很方便的来处理这些问题。通常情况下，人们都是在分布式的集群上搭建大数据

Hadoop

About Me

翟周伟

现任职百度网页搜索部高级工程师

Book:

《Hadoop核心技术》2015-2月出版

《Hadoop开源云计算平台》2011.8月出版

专注开源技术在线培训

Agenda- Ⅰ-Problem, How？ Hadoop要解决什么问题？

–存储：最初为了解决网页存储问题，分布式存储

–计算，解决单机不易处理大数据量计算，并行计算–成本：减少RD开发成本：无需考虑网络编程，提高简单接口 提供哪些核心功能？

–自动分布并行化

–容错和异常处理

专注开源技术在线培训

设计思想与架构-

数据存储与切分

涉及HDFS的三种重要角色，分别为：名称节点-NameNode、数据节点-DataNode

、客户端

专注开源技术在线培训

设计思想与架构-MapReduce模型

MapReduce

模型

专注开源技术在线培训

Agenda- Ⅱ-HDFS原理实现解析HDFS核心概念

HDFS的特性和目标

HDFS核心设计原理

HDFS权限管理

HDFS配额管理

专注开源技术在线培训

HDFS核心概念-NameNode 功能

–负责HDFS文件系统的管理工作，具体地包括名称空间namespace管理，文件Block管理

特点

–始终被动接收服务的server

三类通信协议接

基于大数据分析的未来消费模式研究及应用

[摘要] 一开始，人们因为需要而消费，我们饿了所以要买食物，我们冷了所以要买衣服，生存问题解决后，人们因为欲望而消费，我们要过更好的生活，更体面，更高端，让别人羡慕仰望，所以商家拼命挑起我们的欲望，让我们心甘情愿地去买我们并不需要的东西。现在，感情也成为消费的一大动力了，对于商家来说，你对一个人的喜爱，也是可以换算成钱的，感情就这样变成了一门生意。也许这就是大数据时代的消费方式，你的每一种需要都能得到满足，你的每一次喜欢都能落到实处。你以为这都是你主动的选择，其实你的好恶早已被精确分析计算过，你爱上一个偶像，他及时又熨帖地奉上打着他的标签的商品，你惊喜地发现，这东西正是你的那杯茶，你没喜欢错人，于是，你心满意足地掏钱，他欢欣鼓舞地收钱，皆大欢喜。

第一章 背景概述

40多年在人类沧海桑田的历史上仅仅是弹指一挥间，摩尔定律却见证了电脑的数据处理和储存能力从K（Kilobyte）到M（Megabyte）到G（Gigabyte）到T（Terabyte）的变迁。尤其是互联网的出现，让我们急速地跨入了大数据（Big Data）时代。其主要的驱动力有以下几点：

1、随着社会经济的发展和个人收入的增加，人们

大数据

一、大数据概念

\大数据\是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 \大数据\首先是指数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。

百度知道-大数据概念

大数据（big data），指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》[3] 中大数据指不用随机分析法（抽样调查