Hadoop——大数据框架，有多种语言版本，包括python，JAVA等为什么需要Hadoop？数据量大，计算量大，单个机器无法完成可将数据分布在多个机器上由多个机器共同完成计算大数据计算需要各个机器相互协调工作，大数据算法有共同点，可将其做成框架，Hadoop就是这样的框架MapReduce，Google提出的框架以下面的例子来解释MapReduce的概念样例：Google搜索引擎，想知道大家对

决策树是在数据分类问题中的一种常用且经典的机器学习方法，在本例里使用决策树模型来分析StumbleUpon数据集，来预测网页是暂时的(ephemeral)还是长青的(evergreen)，并且调教参数找出最佳的参数组合，来提高预测准确度。像这类经典的二分类问题，在python中调包来做的话会非常容易，且分析手段也有很多。但是现在的练习任务是使用Spark来对着类问题进行处理，因此，下面将开始介绍使

机器学习领域中分类方法和回归方法是相对的，大多数的方法可以相互转换，即一般的机器学习方法如果可以分类的话，也会可以做回归预测。在本例的回归方法中，使用的评价指标是RMSE。第一步：导入数据库importsysfromtimeimporttimeimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfrompysparkimportSparkConf,SparkCo

推荐引擎是最常见的机器学习应用，在spark中，SparkMLlib支持ALS(AlternatingLeastSquares)推荐算法，是机器学习的协同过滤推荐算法。机器学习的协同过滤推荐算法用过观察所有用户给产品的评价来推断每个用户的喜好，并向用户推荐适合的多个产品，也可以把某一个产品推荐给多个用户。本例使用明尼苏达大学GroupLensResearch实验室得到数据。其中u.data用户评分

情况一：二元分类这部分使用的数据集是判断网页是暂时的还是长青的。因为涉及到了文本的信息，所以需要进行文本的数字化和向量化。在这部分中，机器学习分为三个部分，第一部分是建立机器学习流程pipeline，第二部分是训练，第三部分是预测。在建立机器学习流程pipeline中包含4个阶段，如下所示：StringIndexer：将文字的分类特征转换为数字。OneHotEncoder：将一个数字的分类特征字段

文章目录一、HDFS概述1.1、HDFS产出背景及定义1.1.1HDFS产生背景1.1.2HDFS定义1.2、HDFS优缺点1.2.1、HDFS优点1.2.2、HDFS缺点1.3、HDFS组成架构1.4、HDFS文件块大小1.5、限制二、HDFS的Shell操作2.1、基本语法2.2、命令大全2.3、常用命令实操2.3.1准备工作2.3.2上传一、HDFS概述1.1、HDFS产出背景及定义1.1.

文章目录一、Hadoop安装配置文档及注意事项二、Hadoop概述2.1、Hadoop是什么2.2、Hadoop的发展历史2.3、Hadoop三大发行版本2.3.1ApacheHadoop2.3.2ClouderaHadoop2.3.3HortonworksHadoop2.4、Hadoop优势2.5、Hadoop组成2.5.1HDFS架构概述2.5.2YARN架构概述2.5.3MapReduce架

HBase概述HBase是一个构建在HDFS上的分布式列存储系统，是ApacheHadoop生态系统中的重要一员，主要用于海量结构化数据存储。HBase是GoogleBigtable的开源实现，从逻辑上讲，HBase将数据按照表、行和列进行存储，它是一个分布式的、稀疏的、持久化存储的多维度排序表。Hbase会把数据写到HDFS文件系统中。HBase具有以下特点：1）良好的扩展性；2）读和写的强一致

一、搭建过程步骤：1、准备安装环境1、虚拟机装好CentOS7系统，一共三个系统，分别命名为：node1、node2、node32、每个系统都卸载系统自带的openjdk3、安装jdk1.8，并配置环境变量4、设置IP5、修改主机名6、配置hosts文件7、关闭防火墙8、禁用selinux9、设置SSH免密码登陆10、最后设置完要重启系统安装环境准备https://blog.csdn.net/Ge

目录一、Hadoop入门1、Hadoop概述1.1Hadoop是什么1.2Hadoop发展历史1.3Hadoop三大发行版本(了解)1.4Hadoop的优势1.5Hadoop1.x、2.x、3.x区别2、Hadoop组成2.1HDFS架构概述2.2YARN架构概述2.3MapReduce架构概述2.4HDFS、YARN、MapReduce三者关系2.5大数据技术生态体系2.6推荐系统框架图二、Ha

HADOOP学习笔记——HDFS什么是hdfshdfs的优点hdfs的缺点hdfs的组成框架hdfs的特性hdfs的读流程hdfs的写流程网络拓扑-节点距离机架感知（副本节点的选择）namenode和secondarynamenode

Hadoop学习笔记前言：大数据的概念一、Hadoop入门1.概念1.1Hadoop是什么？

文章目录前言第一步上传Zookeeper的安装包第二步解压安装包第三步修改Zookeeper的配置文件第四步创建myid文件第五步配置环境变量第六步分发zookeeper的相关文件至其他服务器第七步使环境变量生效效果验证相关软件前言之前，我们在CentOS上部署了hadoop集群，在后期的使用中，为了减轻构建健壮的分布式系统服务，我们这里还要部署Zookeeper分布式协调服务。Zookeeper

关于client：当客户端创建文件的时候，并没有立即将其发送给NN，而是将文件存储在本地的临时文件中，这个操作对用户来说是透明的，当临时文件累计到达一个数据块的大小后，才会联系NN，NN才会将文件名插入到文件系统的层次结构中，然后分配一个数据块给它，返回DataNode的标志符给客户端，然后客户端才把数据写入到datanode上，当文件关闭的时候也会将剩余部分的文件上传到datanode上，告诉N

一、hadoop1.x的生态系统HBase：实时分布式数据库相当于关系型数据库，数据放在文件中，文件就放在HDFS中。因此HBase是基于HDFS的关系型数据库。实时性：延迟非常低，实时性高。举栗：在近18亿条数据的表中查询1万条数据仅需1.58s，这是普通数据库（Oracle集群，Mysql集群）无法办到的。HDFS：分布式文件系统MapReduce：分布式计算框架Zookeeper：分布式协作

Hadoop学习笔记：一、认识大数据生态体系目标1大数据认知1.1部门业务流程1.2部门组织架构2Hadoop-->大数据生态2.1Hadoop是什么2.2Hadoop的发展2.3Hadoop优势2.4Hadoop

from:http://cocoit.iteye.com/blog/2108691Hadoop从诞生至今已经发展成为一个大数据相关的庞大的软件生态系统。这里收集整理了跟Hadoop相关的Apache下的开源项目，以供后续分析研究。ApacheHadoopHadoop是一个大数据处理框架，它可用于从单台到数以千计的服务器集群的存储和计算服务。HadoopDistributedFileSystem(H

参考：http://www.cnblogs.com/heavenwang/p/3988033.html1.基本概念Hadoop是Apache基金会下一个开源的分布式计算平台，它以分布式文件系统HDFS和MapReduce算法为核心，为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。如下图Hadoop集群中有很多并行的机器来存储和分析数据，客户端把任务提交到集群，集群计算返回结果。Hadoop强调把代码

概述4V特征Volume：数据量Variety：多样性、复杂性Velocity：速度Value：基于高度分析的新价值(价值密度的高低与数据的总量成反比)，因此数据是需要进行提纯的。技术变革技术驱动存储：文件存储==>分布式存储计算：单机==>分布式计算网络：万兆数据库：RDBMS==>NoSQL(HBase、Redis..)商业驱动从大量数据中获得价值技术概念数据采集：FlumeSqoop数据处理

文章目录Hadoop进阶篇HDFS：Hadoop分布式文件系统分布式文件系统的理解HDFS架构详细剖析1.分块存储2.3副本存储3.[扩展：机架感知](https://hadoop.apache.org/docs/r3.1.4/hadoop-project-dist/hadoop-common/RackAwareness.html)4.抽象成数据块的好处5.HDFS架构6.扩展块缓存hdfs的文件

[TOC]上一份工作主要负责大数据平台的建设，在这个过程中积累了一些Hadoop生态组件的搭建和使用笔记，由于时间关系，不打算去修改其中的错别字和排版问题，直接释出原始笔记。搭建安装三个核心组件一个hadoop基本集群,牵涉三个组件:hdfs负责分布式的文件存储yarn负责分布式的资源管理mr负责分布式计算安装配置环境变量配置etc/hadoop/hadoop-env.sh、etc/hadoop/

自行整理,学习用途,侵知删歉一.定义Sqoop是SQL-to-Hadoop数据库导入工具,从RDBMSs(RelationalDatabaseManagementSystems)双向到HDFS.支持系统:HiveAvroHBaseAccumulo使用JDBC连接到RDBMSs.特点可导入单个或者所有数据库中的表格可以通过WHERE指定导入的行列可以提供任意的SELECT语句可以自动生成一个Hive

1大数据部门组织结构2Hadoop概述2.1Hadoop发展史Hadoop是由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。Lucene框架是DougCutting开创的开源软件，用Java语言开发，实现与Google类似的全文搜索功能，它提供了全文检索引擎的架构，包括完整的查询引擎和索引引擎。2001年底Lucene成为Apache基金会的一个子项

1.核心HDFS分布式文件系统主从结构，一个namenoe和多个datanode，分别对应独立的物理机器1)NameNode是主服务器，管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问操作。NameNode执行文件系统的命名空间操作，比如打开关闭重命名文件或者目录等，它也负责数据块到具体DataNode的映射2)集群中的DataNode管理存储的数据。负责处理文件系统客户端的文件读写请求，并在NameN

Hadoop学习笔记—Yarn@(Hadoop)[hadoop,yarn][TOC]上一份工作主要负责大数据平台的建设，在这个过程中积累了一些Hadoop生态组件的搭建和使用笔记，由于时间关系，不打算去修改其中的错别字和排版问题

Hadoop学习笔记—Yarn@(Hadoop)[hadoop,yarn][TOC]上一份工作主要负责大数据平台的建设，在这个过程中积累了一些Hadoop生态组件的搭建和使用笔记，由于时间关系，不打算去修改其中的错别字和排版问题

[TOC]上一份工作主要负责大数据平台的建设，在这个过程中积累了一些Hadoop生态组件的搭建和使用笔记，由于时间关系，不打算去修改其中的错别字和排版问题，直接释出原始笔记。搭建安装三个核心组件一个hadoop基本集群,牵涉三个组件:hdfs负责分布式的文件存储yarn负责分布式的资源管理mr负责分布式计算安装配置环境变量配置etc/hadoop/hadoop-env.sh、etc/hadoop/

[TOC]上一份工作主要负责大数据平台的建设，在这个过程中积累了一些Hadoop生态组件的搭建和使用笔记，由于时间关系，不打算去修改其中的错别字和排版问题，直接释出原始笔记。搭建安装三个核心组件一个hadoop基本集群,牵涉三个组件:hdfs负责分布式的文件存储yarn负责分布式的资源管理mr负责分布式计算安装配置环境变量配置etc/hadoop/hadoop-env.sh、etc/hadoop/

一.sqoop基础1.sqoop也是apache的项目2.sql-to-hadoop比如将mysql的数据导入到hdfs中，反过来也是以前我老记不住sqoop是干嘛的，但是把他分解成sql-to-hadoop，就好记了3.sqoop作业：用于定时执行。数据导出导入,sqoop作业是重点5.sqoop怎么和hadoop合作sqoop接到导入导出命令后，生成mapreduce代码，打成jar包，提交给

学习于Hadoop入门教程一.HDFS概述1.介绍需要跨机器存储，统一管理分布在集群上的文件系统统称为分布式文件系统。Hodoop使用HDFS(HadoopDistributedFileSystem)作文存储系统。HDFS使用多台计算机存储文件，对外提供统一操作文件的接口2.应用场景适合的场景a.存储非常大的文件并对延时没有要求b.彩球流式的数据访问方式，即一次写入，多次读取。数据集经常从数据源生

这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器前提2、部署准备3、hadoop部署欢迎使用Markdown编辑器你好！这是你第一次使用Markdown编辑器所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器,可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。前提1.1大数据主要分三块存储hdfshivehbasekudu计算sqlsparkflink资源任务调度yarn1.

Hadoop介绍如何保存比服务器硬盘大的文件？  例如一个文件600G，有三台硬盘各500G的服务器，如何存储数据？  谷歌提出了GFS分布式文件系统，将文件切片分别存在不同的服务器，每个切片保存多个供容错使用的副本。待客户端调用时，将切片整合，并提供给用户。  相应的开源实现为HDFS。如何提升计算效率？  例如计算1+2+…+10000000，现有三台计算机，如何提高计算效率？  谷歌提出了M

《hadoop：thedefinitiveguide3th》中的例子默认提供了一种编译和构建jar包方法——maven，如果没有maven你会发现编译测试随书的源码会非常的麻烦（至少在命令行下），当然你也可以使用eclipse导入随书的源码再自己一个个的添加依赖性jar包（恐怕也不太容易）。不过还好有非常好的开源的软件项目管理工具来帮助我们做这些无关于程序本身设计与架构的琐碎的工作，那就是mave

1、单机模式安装简单，在一台机器上运行服务，几乎不用做任何配置，但仅限于调试用途。没有分布式文件系统，直接读写本地操作系统的文件系统。2、伪分布式模式在单节点上同时启动namenode、datanode、jobtracker、tasktracker、secondarynamenode等进程，模拟分布式运行的各个节点。配置已经很接近完全分布式。3、完全分布式模式正常的Hadoop集群，由多个各司其职

准备、过程虚拟机：VMwareWorkstation12Pro操作系统：CentOSLinuxrelease7.2.1511(Core)控制终端：SecureCRTHadoop版本：Hadoop-2.7.3JDk版本：jdk1.8.0_401）准备3台虚拟机（关闭防火墙、静态ip、主机名称）2）安装JDK3）配置环境变量4）安装Hadoop5）配置环境变量6）配置集群7）单点启动8）配置ssh9）

一、Hadoop基础知识：（主要解决海量数据存储和海量数据分析计算）1、Hadoop的优势：1）高可靠性：因为Hadoop假设计算元素和存储会出现故障，因为它维护多个工作数据副本，在出现故障时可以对失败的节点重新分布处理。2）高扩展性：在集群间分配任务数据，可方便的扩展数以千计的节点。3）高效性：在MapReduce的思想下，Hadoop是并行工作的，以加快任务处理速度。4）高容错性：自动保存多份

一、Hadoop是什么Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，它是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台,是Appach的一个用java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop框架中最核心设计就是：HDFS和MapReduce.HD

一、基本概念在MapReduce中，一个准备提交执行的应用程序称为“作业（job）”，而从一个作业划分出的运行于各个计算节点的工作单元称为“任务（task）”。此外，Hadoop提供的分布式文件系统（HDFS）主要负责各个节点的数据存储，并实现了高吞吐率的数据读写。在分布式存储和分布式计算方面，Hadoop都是用主/从（Master/Slave）架构。在一个配置完整的集群上，想让Hadoop这头大

大数据启蒙分治思想适用于以下场景：Redis集群ElasticSearchHBaseHadoop生态等等场景大数据重点核心思想分而治之并行计算计算向数据移动数据本地化读取Hadoop的项目中，包含了如下模块HadoopCommonHadoopDistributedFileSystem(HDFS)HadoopYARN（分布式资源管理）HadoopMapReduce1、2、4在1.X的Hadoop的版

最近在总结parquet相关的资料，这里对网上资料以及自己的思考做一个总结。Parquet是面向分析型业务的列式存储格式，由Twitter和Cloudera合作开发，2015年5月从Apache的孵化器里毕业成为Apache顶级项目列式存储列式存储和行式存储相比有哪些优势呢？

HBase安装模式有三种：单机模式、分布式（伪分布式和完全分布式）。本教程介绍了HBase的伪分布式模式安装配置的过程，伪分布式模式是把进程运行在一台机器上，但不是同一个JVM（单机模式），分布式模式的安装配置需要依赖于HDFS。安装方法见：http://hbase.apache.org/book.html#standalone_dist我下载的是hbase-1.2.3-bin.tar.gz(ht

本文学习内容来自《精通HadoopMasteringHadoop》中国工信出版集团、人民邮电出版社一、简介YARN(YetAnotherResourceNegotiator)是Hadoop2.0为集群引入的一个资源管理层。基本思想是将JobTracker的两个主要功能：资源管理和作业调试/监控分离，它将JobTracker守护进程的职责分离了出来。JobTracker的职责有：Hadoop集群的资

Hadoop初学笔记（二）浅谈Hadoop守护进程对于分布式系统架构来说，一般而言分成两个部分：管理层，用于对应用层的管理应用层，用于任务的执行在Hadoop中，主要的后台守护进程包括：NameNode元数据服务器主节点，存储文件的元数据（文件名，文件目录结构，文件属性——生成时间，副本数，文件权限），以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等SecondaryNameNode辅助元数据服务

我的这一个系列的Hadoop学习笔记也是从这里一步一步进行下来的，同时又参考了网上的很多文章，对学习Ha

combine总结:combine功能和reduce一样的,都是组合重复数据起到聚合作用区别:combine属于map端函数,在本地对map产生数据进行分组聚合将得到结果通过网络传输给reduce优点;当到处理大量重复数据时,combine先在本地进行聚合,再把结果传输给reduce(实际\中间要经过shuffle处理,只是combine完成了shuffle和reduce工作)这样就减少IO流,提

配置自定义repository及安装nginx1、复制原文件备份sudocp/etc/apt/source.list/etc/apt/source.list.bak2、编辑源列表文件sudovim/etc/apt/source.list3、将原来的列表删除，添加如下内容debhttp://nginx.org/packages/mainline/ubuntu/xenialnginxdeb-srcht

背景Hadoop提供了一个中央化的存储系统，有利于进行集中式的数据分析与数据共享。Hadoop对存储格式没有要求，包括用户访问日志、产品信息和网页数据等。但是，数据分散在各个离散的设备上或保存在传统的存储设备和系统中，我们需要将数据存入Hadoop。常见数据来源包括网页信息、用户操作日志等非结构化数据和传统关系型数据库（像MySQL、Oracled等）中的结构化数据，例如商品信息、用户信息等。如何

Hadoop学习笔记本文是关于在环境搭建过程中我个人遇到的问题的记录，所以并没有具体过程，过程大家可以自行在网上找，我也是在网上找的，并没有太大的区别。

1、关于hadoop我也是头一次接触，看了一点资料，慢慢了解，大家共同学习吧！2、首先了解一个关键词mapreduce：MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，和它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布

Linux介绍和环境搭建linux的主要特点基本思想Linux的基本思想有两点：一切都是文件；每个软件都有确定的用途。完全免费，多用户、多任务；良好的界面，支持多种平台。注意：linx是一个免费的像windows一样的操作系统linux中几乎一切是基于文件，文件几乎没有后缀区分linux中有且仅有一个超级用户rootlinux一般用作服务器linux的目录结构目录作用/linux系统的根目录，一般