（Google在大数据方面的三篇论文） GFS --->HDFS Map-Reduce --->MR BigTable --->HBase 让天下没有难学的技术 更多 Java - 大数据 - 前端 - python 人工智能资料下载，可百度访问：尚硅谷官网 ## Hadoop发展历史 6）2003-2004年，Google公开了部分GFS和MapReduce思想的细节，以此为基础Doug [Image](/uploads/documents/2/7/e/4/27e4356c1f5e2bb3e1e2aef1145f7159/p2_5.jpg) ## 1 ) Apache Hadoop 更多 Java - 大数据 - 前端 - python 人工智能资料下载，可百度访问：尚硅谷官网 官网地址：http://hadoop.apache.org 下载地址：https://hadoop.apache 是一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume 支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据； 3）Kafka：Kafka 是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统； 更多 Java - 大数据 - 前端 - python 人工智能资料下载，可百度访问：尚硅谷官网 4) Spark: Spark 是当前最流行的开源大数据内存计算框架。可以基于 Hadoop 上存储的大数据进行计算。

）Hadoop3.x 系列，配置 NameNode 内存 （1）hadoop-env.sh 中描述 Hadoop 的内存是动态分配的 # The maximum amount of heap to use (Java -Xmx). If no unit # is provided, it will be converted to MB. Daemons will # prefer any Xmx setting based upon machine # memory size. # export HADOOP_HEAPSIZE_MAX= # The minimum amount of heap to use (Java -Xms). If no unit # is provided, it will be converted to MB. Daemons will # prefer any Xms setting [atguigu@hadoop102 ~]$ jps 3088 NodeManager 2611 NameNode 3271 JobHistoryServer 2744 DataNode 更多 Java – 大数据 – 前端 – python 人工智能资料下载，可百度访问：尚硅谷官网 ## 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（生产调优手册） 3579 Jps [atguigu@hadoop102

/7/5/9/0/759078bd290f777e99dbd1d0aa13eb56/p2_2.jpg) 在 Java SE 與 Java EE 領域有十多年的講師教學經驗，熟悉 SOAP/RESTful Services、Design Patterns、EJB/JPA 等 Java EE 規格，Struts/Spring/Hibernate 等 Open Source Framework，與 JBoss AS、GlassFish 等 Application Server。 自認為會的技術不多，但是學不會的也不多，最擅長把老闆交代的工作，以及找不到老師教的技術，想辦法變成自己的專長。 目前負責 Java 與 .NET 雲端運算相關技術的推廣，主要包括 Hadoop Platform 與 NoSQL 等 Big Data 相關應用，Google App Engine、Microsoft Azure Hadoop 身上。 ## 前情提要  ## Java 2014 TW ## Hadoop 簡史 - 由創建 Lucene 與 Nutch 的 Doug Cutting 主導開發 - Lucene 是個全文檢索的程式庫，Nutch 是個搜尋引擎

步所示的数据库外控制器。只要 Hadoop mapper 保持运行，系统就会持续执行这个同步步骤。 #!/bin/bash cd -HADOOP_HOME- A="/net/scratch/java/jdk1.6.0_16/bin/java -classpath /home/hadoop:/home/hadoop/ojdbc6.jar StreamingEq" bin/hadoop fs -rmr output tasks=0 ## Java Mapper 脚本 我们为本例编写了在 Hadoop 集群上执行的一个简单的 mapper 进程。实际上当然存在许多更加完善的 mapper。这个 mapper 将一个字符串转为两个数字，并按照逐行的方式将其提供给队列。 // Simplified mapper example for Hadoop cluster import java.sql.*; //import //import oracle.jdbc.*; //import oracle.sql.*; import oracle.jdbc.pool.*; //import java.util.Arrays; //import oracle.sql.ARRAY; //import oracle.sql.ArrayDescriptor; public class StreamingEq { public

则为海量的数据提供了计算。 ### 1.4 HDFS 架构原理 HDFS 是 Hadoop 分布式文件系统（Hadoop Distributed File System）的缩写，为分布式计算存储提供了底层支持。采用 Java 语言开发，可以部署在多种普通的廉价机器上，以集群处理数量积达到大型主机处理性能。 HDFS 采用 master/slave 架构。一个 HDFS 集群包含一个单独的 NameNode 和多个 DataNode。 sh $ vim hadoop-env.sh 修改 JAVA_HOME: export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-arm64 ##### 2.2.2 配置 yarn-env.sh $ vim yarn-env.sh 修改： export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-arm64 ##### 2.2

安装完成后，请重新登录客户机或执行source /\.bashrc #### 1.2.2 自行安装 - 安装jdk，从集群master1节点上拷贝安装包到UHost: scp -r root@master_ip:/usr/java /usr/ - 安装hadoop客户端，从集群master1节点上拷贝安装包到UHost: 注解: hadoop-为hadoop具体对应的版本, 可查看master的/home/hadoop/bin的软连接指向的版本 修改环境变量 修改/etc/profile或~/.bashrc，增加以下内容 # Environment variables required by hadoop export JAVA_HOME=/usr/java/latest export HADOOP_HOME_WARN_SUPPRESS=true export HADOOP_HOME=/root/hadoop- # 请将改成指定路径 PIG_HOME=/root/pig export PIG_CONF_DIR=$PIG_HOME/conf export PIG_CLASSPATH=$HADOOP_HOME/conf export PATH=$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$HIVE_HOME/bin:$HBASE_HOME/bin:$SPARK_HOME/bin:$PIG_HOME/bin:$PATH

检查更加灵活高效 * 基于代价的优化器，更智能，更强大，更适合复杂的查询 * 基于 LLVM 的代码生成，让执行过程更高效 * 支持复杂数据类型(array, map, struct) * 支持 Java、Python 语言的 UDF/UDAF/UDTF * 语法：Values、CTE、SEMI JOIN、FROM 倒装、Subquery Operations、Set Operations(UNION |流式接入|Datahub|MaxCompute配套的流式数据接入服务，粗略地类似kafka，能够通过简单配置归档topic数据到MaxCompute表| |用户接口|CLT/SDK|统一的命令行工具和JAVA/PYTHON SDK| |开发&诊断|Dataworks/Studio/Logview|配套的数据同步、作业开发、工作流编排调度、作业运维及诊断工具。开源社区常见的Sqoop、Kettle、Ozzie等实现数据同步和调度。| -o meta --principal hive/xxx.xxx.xxx@xxx.xxx --system java.security.krb5.conf=/etc/krb5.conf java.security.auth.login.config=/root/gss-jaas.conf java.security.auth.useSubjectCredsOnly=false ##### 6.3.1

Hadoop 的组件 Hadoop Common 是 Hadoop 的基础，因为它包含主要服务和基本进程，例如对底层操作系统及其文件系统的抽象。Hadoop Common 还包含必要的 Java 归档(Java Archive，JAR)文件和用于启动 Hadoop 的脚本。Hadoop Common 包甚至提供了源代码和文档，以及贡献者的相关内容。如果没有 Hadoop Common，你无法运行