Google Protocol Buffers（ProtoBuf）：只有序列化功能，不具备RPC功能。
分布式系统（Distributed System）是由集中式系统演化来的，先来看下传统的集中式系统：
转自java知音 概述：Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。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实
NO.64 配置Hadoop 在开始使用Hadoop 之前，先要对Hadoop 进行配置。Hadoop 的配置分为单机模式、完全分布式、伪分布式三种。单机模式一般用于系统的调试，我们不去使用它。当我们要在机群上执行真正的大数据并行计算时，需要使用完全分布式模式才能让并行计算顺利完成。也只有在完全分布式模式下，才能真正地发挥并行计算的效果。 小可：那什么是伪分布式呢？ Mr. 王：我们知道，分布式系统是基于网络的多机计算系统。也就是说，至少要有两台计算机参与到任务的处理之中。但是当需要写程序和进行一些简单的实
源自Google的GFS（Google分布式文件系统）论文，分布式文件系统（HDFS）是GFS的克隆版。HDFS负责数据文件的存储，可让多机器上分享存储空间，让实际上通过网络来访问文件的动作，用户就像是访问本地磁盘一样便捷。 即使HDFS集群中某些节点脱机， 整体来说系统仍然可以持续运作而不会有数据丢失。 HDFS提供了一个低成本、高可靠、高容错、高性能的分布式文件系统。 1.低成本主要体现在搭建HDFS主要是通过横向扩展机器数量而非花高价钱购进昂贵的服务器。 2.高可靠主要体现在 1）、HDFS
在大数据处理的各项技术当中，Hadoop的地位无疑是得到充分肯定的，做大数据，避不开Hadoop，学大数据，当然也必学Hadoop。而对于很多零基础学习者，学Hadoop不知道该从何着手，那么今天的大数据入门到及进阶，我们来分享一下Hadoop学习路线规划。
Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一种被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。它能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。要理解HDFS的内部工作原理，首先要理解什么是分布式文件系统。 1、分布式文件系统 多台计算机联网协同工作(有时也称为一个集群)就像单台系统一样解决某种问题，这样的系统我们称之为分布式系统。 分布式文件系统是分布式系统的一个子集，它们解决的问题就是数据存储。换句话说，它们是横跨在多台计算机上的存储系统。存
Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一种被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。它能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。要理解HDFS的内部工作原理，首先要理解什么是分布式文件系统。
HDFS(Hadoop Distributed File System，Hadoop分布式文件系统)最开始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架构而开发的，是Apache Hadoop Core项目的一部分。HDFS被设计为可以运行在通用硬件（commodity hardware）上、提供流式数据操作、能够处理超大文件的分布式文件系统。HDFS具有高度容错、高吞吐量、容易扩展、高可靠性等特征，为大型数据集的处理提供了强有力的工具。
Hadoop目前是Apache旗下的顶级项目之一， 是Google在2004年提出的“MapReduce”分布式计算框架的一个Java实现。
Google大数据“三驾马车”的第一驾是GFS（Google 文件系统），而Hadoop的第一个产品是HDFS（Hadoop分布式文件系统），可以说分布式文件存储是分布式计算的基础，由此可见分布式文件存储的重要性。如果我们将大数据计算比作烹饪，那么数据就是食材，而Hadoop分布式文件系统HDFS就是烧菜的那口大锅。 厨师来来往往，食材进进出出，各种菜肴层出不穷，而不变的则是那口大锅，大数据也是如此。这些年来，各种计算框架、各种算法、各种应用场景不断推陈出新，让人眼花缭乱，但是大数据存储的王者依然是HDF
首先hadoop实现了一个分布式文件系统(HadoopDistributedFileSystem)，简称HDFS。 HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(highthroughput)来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集(largedataset)的应用程序。 HDFS放宽了(relax)POSIX的要求，可以以流的形式访问(streamingaccess)文件系统中的数据。 Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce
官方地址：http://hadoop.apache.org/ The Apache Hadoop project develops open-source software for reliable, scalable, distributed computing.(可靠的，可拓展的 分布式系统) 狭义Hadoop:是一个适合大数据分布式存储(HDFS),分布式计算(MapReduce)和资源调度(YARN)的平台。 广义的Hadoop:指的Hadoop的生态系统,Hadoop只是其中最重要的，最基础的一部分。生态圈的中的每个子系统只负责解决某一个特点的问题。
Hadoop是一个开源框架，可编写和运行分布式应用处理大规模数据。分布式计算是一个宽泛并且不断变化的领域。
这段时间不光在复习数据结构，也在学习搭建hadoop，了解hadoop，这是对我来说没有像其它的的推文那样好写，而且这个模块更新的时间间隔会比较长，因为一个新知识是要消化吸收的。我也不可能把错误的知识接受给你们吧，所以一般来说，我会在周末更新数据结构。见谅哈~
一种项目对象模型，可以通过一小段描述信息来管理项目的各种依赖之间的关系，是一个项目管理工具软件。
Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。
作为一个大数据开发人员，每天要与使用大量的大数据工具来完成日常的工作，那么目前主流的大数据开发工具有哪些呢？
Apache Hadoop YARN （Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）是一种新的 Hadoop 资源管理器，它是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。
对于一个企业大数据应用来说，搞定了大数据存储基本上就解决了大数据应用最重要的问题。Google 三驾马车的第一驾是GFS，Hadoop最先开始设计的就是HDFS，可见分布式存储的重要性，整个大数据生态计算框架多种多样，但是大数据的存储却没有太大的变化，HDFS依旧是众多分布式计算的基础。当然HDFS也有许多缺点，一些对象存储等技术的出现给HDFS的地位带来了挑战，但是HDFS目前还是最重要的大数据存储技术，新的计算框架想要获得广泛应用依旧需要支持HDFS。大数据数据量大、类型多种多样、快速的增长等特性，那么HDFS是如何去解决大数据存储、高可用访问的了？
课程链接：https://www.imooc.com/video/16287 Hadoop简介 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。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。 详情见：Hadoop基本介绍 一、 HDFS概念及优缺点 应用场景与特点 普通的成百上千的机器 按TB甚至PB为单位的大量的数据 简单便捷的文件获取 HDFS概念 数据块是抽象块而非整个文件作为存储单元，默认大小为64MB，一般设置为128M，备份
HDFS是一个分布式文件系统，具有良好的扩展性、容错性以及易用的API。核心思想是将文件切分成等大的数据块，以多副本的形式存储到多个节点上。HDFS采用了经典的主从软件架构，其中主服务被称为NameNode，管理文件系统的元信息，而从服务被称为DataNode，存储实际的数据块，DataNode与NameNode维护了周期性的心跳，为了防止NameNode出现单点故障，HDFS允许一个集群中存在主NameNode，并通过ZooKeeper完成Active NameNode的选举工作。HDFS提供了丰富的访问方式，用户可以通过HDFS shell，HDFS API，数据收集组件以及计算框架等存取HDFS上的文件。
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。
1 大数据简介 大数据是这个时代最热门的话题之一。但是什么是大数据呢?它描述了一个庞大的数据集，并且正在以惊人的速度增长。大数据除了体积(Volume)和速度(velocity)外，数据的多样性(va
在大数据时代，基于大数据技术的职位更有钱途，因此成为很多人的职业首选。在大数据技术中，大家常常听到 Hadoop，很多刚开始接触的人会问，什么是 Hadoop？它有什么作用？下面笔者就跟大家唠叨唠叨。
是第一家针对的数据集成工具市场的ETL(数据的提取Extract、传输Transform、载入Load)开源软件供应商。Talend的下载量已超过200万人次，其开源软件提供了数据整合功能。其用户包括美国国际集团（AIG）、康卡斯特、电子港湾、通用电气、三星、Ticketmaster和韦里逊等企业组织。
答： Hadoop的核心是分布式文件系统HDFS和MapReduce，HDFS是谷歌文件系统GFS的开源实现，MapReduces是针对谷歌MapReduce的开源实现。
文件系统是最常用的数据存储形式，所以，常用Linux操作系统的用户必然知道ext4、xfs等单机文件系统，用Windows操作系统的用户也都知道NTFS单机文件系统。各种业务场景下，不同的数据都存储于文件系统之上，大量业务逻辑就是基于文件系统而设计和开发的。提供最常用的存储访问方式，这是我们做文件系统的出发点之一。
摘要：大数据基本概念考点：大数据的4V特征、类型(结构化与非结构化大数据)、核心技术(分布式存储和分布式处理)、大数据计算模式(批处理计算、流计算、图计算、查询分析计算)、每类计算模式典型的代表产品。
在分布存储式存储技术体系当中，分布式文件存储是其中的分类之一，也是大数据架构当中常常用到的。得益于Hadoop的高人气，Hadoop原生的HDFS分布式文件系统，也广泛为人所知。但是分布式文件存储系统，并非只有HDFS。今天的大数据开发分享，我们就主要来讲讲常见的分布式文件存储系统。
一、什么是Hadoop 二、Hadoop各个组件的作用 三、Hadoop核心组件的架构 3.1、HDFS 3.2、MapReduce 3.3、YARN 四、实时计算和离线计算的过程
HDFS是最早的大数据存储系统，存储着宝贵的数据资产，各种新算法、框架要想得到广泛使用，必须支持HDFS，才能获取已存储在里面的数据。所以大数据技术越发展，新技术越多，HDFS得到的支持越多，越离不开HDFS。HDFS也许不是最好的大数据存储技术，但依然是最重要的大数据存储技术。
在分布式存储技术体系当中，分布式文件存储是其中的分类之一，也是大数据架构当中常常用到的。得益于Hadoop的高人气，Hadoop原生的HDFS分布式文件系统，也广泛为人所知。但是分布式文件存储系统，并非只有HDFS。今天的大数据开发分享，我们就主要来讲讲常见的分布式文件存储系统。
在学习hadoop hdfs的过程中，有很多人在编程实践这块不知道该其实现的原理是什么，为什么通过几十行小小的代码就可以实现对hdfs的数据的读写。
Hadoop是一个分布式系统基础架构，在大数据领域被广泛的使用，它将大数据处理引擎尽可能的靠近存储，Hadoop最核心的设计就是HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算。以下就是搭建教育直播源码中Hadoop运行环境的方法。
前言 在进行大数据测试之前，我们必须了解下大数据处理的的相关技术体系，今天主要学习和了解了hadoop家族，这里记录下来分享给大家。 hadoop家族产品 hadoop项目地址： http://had
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什么是Hadoop？什么是HDFS？马 克-to-win @ 马克java社区：Hadoop是Apache基金会开发的一个分布式系统基础架构。比如前面我们接触的Spring就是一个开发应用框架。Hadoop 实现了一个分布式文件系统（ Distributed File System），加上Hadoop，即HDFS。Hadoop最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而 MapReduce则为海量的数据提供了计算。从以下的包名就可以看出。 import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
在当今大数据时代，处理海量数据成为了一项关键任务。Hadoop作为一种开源的分布式计算框架，为大规模数据处理和存储提供了强大的解决方案。本文将介绍Hadoop的组成和其在大数据处理中的重要作用，让我们一同踏上学习Hadoop的旅程。
Hadoop与Google一样，都是小孩命名的，是一个虚构的名字，没有特别的含义。从计算机专业的角度看，Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。Hadoop的主要目标是对分布式环境下的“大数据”以一种可靠、高效、可伸缩的方式处理。设想一个场景，假如您需要grep一个100TB的大数据文件，按照传统的方式，会花费很长时间，而这正是Hadoop所需要考虑的效率问题。
image.png 本文来自作者在GitChat（ID：GitChat_Club）上分享「如何学习分布式系统？」，CSDN独家合作发布。 分布式系统在互联网公司中的应用已经非常普遍，开源软件层出不穷。hadoop生态系统，从hdfs到hbase，从mapreduce到spark，从storm到spark streaming, heron, flink等等，如何在开源的汪洋中不会迷失自己？本文将从基本概念、架构并结合自己学习工作中的感悟，阐述如何学习分布式系统。由于分布式系统理论体系非常庞大，知识面非常广博
Hadoop是使用Java编写，允许分布在集群，使用简单的编程模型的计算机大型数据集处理的Apache的开源框架。Hadoop框架应用工程提供跨计算机集群的分布式存储和计算的环境。Hadoop是专为从单一服务器到上千台机器扩展，每个机器都可以提供本地计算和存储。
传统的单机系统，虽然可以多核共享内存、磁盘等资源，但是当计算与存储能力无法满足大规模数据处理的需要时，面对自身CPU与存储无法扩展的先天限制，单机系统就力不从心了。 1．分布式系统的架构 所谓的分布式系统，即为在网络互连的多个计算单元执行任务的软硬件系统，一般包括分布式操作系统、分布式数据库系统、分布式应用程序等。本书介绍的Spark分布式计算框架，可以看作分布式软件系统的组成部分，基于Spark，开发者可以编写分布式计算程序。 直观来看，大规模分布式系统由许多计算单元构成，每个计算单元之间松耦合。同时，每
Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。
Google发表了两篇论文：描述如何以分布式方式存储海量数据的Google文件系统和描述如何处理大规模分布式数据的MapReduce：大型集群上的简化数据处理。受这两篇论文的启发，DougCutting实现了这两篇基于OSS（开源软件）的论文的原则，Hadoop诞生了。
概述 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。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实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放
本文列举了大数据相关的部分热门项目，盘点了该生态圈目前流行的一些开源产品和工具，并用google热度趋势图体现了它们的受关注程度。从不同的热度趋势，可以了解到每一个产品在近5年来全球受关注的走势，是越来越受重视还是渐渐淡出。
安装hbase 首先下载hbase的最新稳定版本 http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hbase/ 安装到本地目录中，我安装的是当前用户的hadoop/hbase中 tar -zxvf hbase-0.90.4.tar.gz 单机模式 修改配置文件 conf/hbase_env.sh 配置JDK的路径 修改conf/hbase-site.xml <configuration> <property> <name>hbase.rootdir</name>
大家都听说过Hadoop，本身这个单词没有意义，是一个外国小孩给自己的玩具大象命名的名字，目前一提到大数据基本把它作为大数据的代名词。大数据家族是一个生态。作为hadoop框架的开篇，介绍hadoop常见的家族成员的产生的背景及应用的场景，会让大家更不便于理解大数据家族。hadoop家族成员概貌如下图：
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