hadoop一----我對hadoop的理解-創(chuàng)新互聯(lián)

大數(shù)據(jù)：海量數(shù)據(jù)

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結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：即行數(shù)據(jù)，能夠存儲在二維表中的數(shù)據(jù)

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：無法使用數(shù)據(jù)的二維邏輯表示數(shù)據(jù)。如word，ppt，圖片

半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：在結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化之間，自我描述，將結(jié)構(gòu)與數(shù)據(jù)本身存儲在一起的數(shù)據(jù)：xml、json、html

goole的論文：MapReduce：Simplified Date Processing On Large Clusters

                 Dynam

Map：把大數(shù)據(jù)映射為分割的多個節(jié)點處理的小數(shù)據(jù)

Reduce：折疊

        i1，i2 ==> o1,i3 ==>o2,i4==>o4

MapReduce:將大數(shù)據(jù)中映射為鍵值對

     數(shù)據(jù)的搜集，監(jiān)控，分析，處理

hadoop： jobtracker、tasktracker，namenode，datanode

hadoop的的特性：

       （1）向外擴展

       （2）數(shù)據(jù)冗余

       （3）將程序移向數(shù)據(jù)

     （4）順序處理數(shù)據(jù)，避免隨機訪問

     （5）向程序員隱藏系統(tǒng)級別的細節(jié)

     （6）平滑擴展

如何將大數(shù)據(jù)切割為多個可處理的小數(shù)據(jù)，如何將處理的結(jié)果合并

如何選擇將任務(wù)移向多個不同的小數(shù)據(jù)所在的主機處理任務(wù)

如何獲取被分割的小數(shù)據(jù)

如何保證個Map進程如何同步

Map如何將處理的結(jié)果傳輸給Reduce

如何在出現(xiàn)軟件故障或硬件故障后保證任務(wù)的完整性

mapreduce：

  1.編程框架：API

  2.運行平臺

  3.具體實現(xiàn)

hadoop：HDFS-->MapReduce（API，Java）

HDFS：

HDFS分布式集群 數(shù)據(jù)存儲

1）HDFS

2）向HDFS分文件系統(tǒng)保存數(shù)據(jù)存儲

MapReduce集群 數(shù)據(jù)處理  大文件

HBase，運行在HDFS之上  由zookeeper協(xié)調(diào)工作

           Hadoop DataBase

  通過zookeeper使hadoop能夠存儲單個小文件，實現(xiàn)隨機存儲

  NoSQL

               colum：列式存儲

              存儲松散型數(shù)據(jù)，基于鍵值對的列式存儲

                將單個小文件合并為大文件

                 bigtable：大表

ETL

      數(shù)據(jù)的抽取、轉(zhuǎn)換、加載

日志搜集：

               flume

               scrible

               chukwa

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標(biāo)題名稱：hadoop一----我對hadoop的理解-創(chuàng)新互聯(lián)
文章URL：http://muchs.cn/article48/cddsep.html

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