前言 最近在知乎上面看到这样一个问题：Hadoop 和大数据的关系？和 Spark 的关系？ 刚好我个人是大数据引擎开发，所以对于 Hadoop 也算比较了解，所以今天我就来分享一下我的看法。...Hadoop MapReduce 计算框架 和 HDFS（Hadoop Distributed File System）， 不得不说，谷歌对于大数据领域的贡献，还是真的有东西的。...MapReduce 任务框架，它把大数据计算任务分为了 Map 任务和 Reduce 任务，用户在开发大数据任务时，只需要开发 Map 任务的逻辑和 Reduce 任务逻辑即可。...Spark 本质是一种计算框架，其内置了 SQL、流式传输和计算、机器学习和图处理模块。它没有实际的数据存储层，所以它的数据源一般来自于外部。...，由于内存和磁盘在读取和写入不是一个量级，所以 Spark 计算任务比 Hadoop MapReduce 快的非常多，一般企业现在离线作业方面，都是使用的 Spark。
Hadoop与Spark的关系目录 一：介绍 1:Spark 2:Hadoop 二：不同层面的关系 1:功能 2:依赖关系 3:数据量影响 4:容错 说明：近期在做一个图关系项目时，使用到了saprk...分析引擎和Hadoop的HDFS文件系统，在了解的过程中产生了关于Hadoop与Spark的关系是什么样的疑问，在此简单的整理一下 一：介绍 1:Spark Apache Spark™ is a...二：不同层面的关系 1:功能 首先，Hadoop和Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。...2:依赖关系 Hadoop主要是提供HDFS分布式数据存储功能，在这之外还提供了叫做MapReduce的数据处理功能。...对于相同的数据量，spark的处理速度快于Hadoop，为什么？ Spark和Hadoop都是基于内存计算的。
大数据是一系列技术的统称，经过多年的发展，大数据已经形成了从数据采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等一系列环节，这些环节涉及到诸多大数据工作岗位，这些工作岗位与物联网、云计算也都有密切的联系...Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，是用Java语言开发的一个开源分布式计算平台，适合大数据的分布式存储和计算平台。 广义上讲，大数据是时代发展和技术进步的产物。...）、任务调度（YARN）、对象存储（Ozone）和组件支撑服务（Common）。...所以，大数据不等于Hadoop，大数据与Hadoop也不是包含关系。...由于Hadoop对硬件的要求并不高，目前被行业使用多年，有健全的生态和大量的应用案例，非常适合初学者（有Java基础的人）学习。
由于SWAP和GC同时发生会致使JVM严重卡顿，所以我们要追问：内存究竟去哪儿了？ 要分析这个问题，理解JVM和操作系统之间的内存关系非常重要。...接下来主要就Linux与JVM之间的内存关系进行一些分析。...二.Linux与进程内存模型 JVM以一个进程（Process）的身份运行在Linux系统上，了解Linux与进程的内存关系，是理解JVM与Linux内存的关系的基础。...下图给出了硬件、系统、进程三个层面的内存之间的概要关系。 从硬件上看，Linux系统的内存空间由两个部分构成：物理内存和SWAP（位于磁盘）。...代码区中存放应用程序的机器代码，运行过程中代码不能被修改，具有只读和固定大小的特点。 数据区中存放了应用程序中的全局数据，静态数据和一些常量字符串等，其大小也是固定的。
UNIX 与 Linux 之间的关系是一个很有意思的话题。...UNIX与Linux的亲密关系 二者的关系，不是大哥和小弟，"UNIX 是 Linux 的父亲"这个说法更怡当。...之所以要介绍它们的关系，是因为要告诉读者，在学习的时候，其实 Linux 与 UNIX 有很多的共通之处，简单地说，如果你已经熟练掌握了 Linux，那么再上手使用 UNIX 会非常容易。...总结一下 Linux 和 UNIX 的关系/区别 Linux 是一个类似 Unix 的操作系统，Unix 要早于 Linux，Linux 的初衷就是要替代 UNIX，并在功能和用户体验上进行优化，所以...X Window 与微软的 Windows 图形环境有很大的区别： UNIX/Linux 系统与 X Window 没有必然捆绑的关系，也就是说，UNIX/Linux 可以安装 X Window，也可以不安装
由于Hadoop的HDFS和MapReduce是同一个项目，我们就把他们放在一块，进行分析。 ...Hadoop包之间的依赖关系比较复杂，原因是HDFS提供了一个分布式文件系统， 该系统提供API，可以屏蔽本地文件系统和分布式文件系统，甚至象Amazon S3这样的在线存储系统。...功能的相互引用，造成了蜘蛛网型的依赖关系。...2 hadoop工程中各工程包依赖图示 ? 3 hadoop工程中各工程包文件夹图示（可点击图片查看大图） ? ...util 工具类 record 根据DDL（数据描述语言）自动生成他们的编解码函数，目前可以提供C++和Java http 基于Jetty的HTTP Servlet，用户通过浏览器可以观察文件系统的一些状态信息和日志
二进制文件，存储HDFS文件和目录元数据 Edits：二进制文件，每次保存fsimage之后到下次保存之间的所有HDFS操作，记录在Edit s文件。...对文件的每一次操作，如打开、关闭、重命名文件和目录，都会生成一个edit记录。...log 推送给 Secondary namenode ， 开始重新写一个新的 edit log Secondary namenode 收到来自（HTTP方式) namenode 的 fsimage 文件和...Namenode 用新的 fsimage 取代旧的 fsimage ， 在 fstime 文件中记下检查 点发生的时 SecondaryNameNode工作原理 namenode首先来说对于每个文件操作，Hadoop...为了解决这个问题，Hadoop在NameNode之外的节点上运行了一个Secondary NameNode进程。
0001' mysql导入hdfs文件分隔符：--fields-terminated-by '\0001' mysql导入hdfs： sqoop import --connect jdbc:mysql://Hadoop48...create-hive-table --hive-table mysql_award --fields-terminated-by '\t' --lines-terminated-by '\n' --append 执行命令前先删除hadoop...下的表名.java文件 rm /usr/lib/hadoop-0.20/tablename.java,保证表名mysql_award在hive的default数据库中不存在。...check-column id hive空值处理 sqoop会自动把NULL转换为null处理，但是hive中默认是把\N来表示null，因为预先处理不会生效,我们需要使用 --null-string 和...--null-string '\\N' --null-non-string '\\N' Sqoop导入hive若不加hive-overwirte，会留下hadoop目录，对下次若执行相同任务有影响。
Linux的进程相互之间有一定的关系。比如说，在Linux进程基础中，我们看到，每个进程都有父进程，而所有的进程以init进程为根，形成一个树状结构。...进程组会有一个进程组领导进程 (process group leader)，领导进程的PID (PID见Linux进程基础)成为进程组的ID (process group ID, PGID)，以识别进程组...从上面的结果，我们可以推测出如下关系： ? 图中箭头表示父进程通过fork和exec机制产生子进程。ps和cat都是bash的子进程。进程组的领导进程的PID成为进程组ID。领导进程可以先终结。...这样，我们就为进程增加了管理和运行的层次。在没有图形化界面的时代，会话允许用户通过shell进行多层次的进程发起和管理。...如今，图形化界面可以帮助我们解决这一需求，但工作组和会话机制依然在Linux的许多地方应用。
3.安装的Hadoop版本是2.6.5，Spark版本是2.2.0，Scala的版本是2.11.8。 如果安装的Spark要同Hadoop搭配工作，则需注意他们之间的版本依赖关系。...内存、1核 √ √ √ 1.2所有节点都增加ip和机器名称的映射关系，且3个节点可以相互ping通。.../2018-05/152505.htm 通过配置，使得hadoop1、hadoop2、和hadoop3之间都可以相互免密登录（至少要使得hadoop1可以免密登录hadoop2和hadoop3）。...Spark和hadoop的关系，不像hadoop和jdk之间的关系那样——安装hadoop之前必须配置好jdk，但安装Spark之前并不必须得先安装hadoop。...Spark和hadoop的关系，更像是你和楼下饭店的关系，当你自己做饭吃的时候，楼下饭店存不存在是与你无关的；只有当你不自己做饭了，你才需要楼下有家饭店。
Shuffle包含的步骤： phase:阶段 partitions:分开，隔离 marge/combine：合并 上图包含了整个mapreduce过程，更准确的说shuffle包含partitions和sort...、combine（merge）过程，对应map到reduce之间的过程，不包括map和reduce。...因为途中有多个sort和merge，所以我这里也在文中特别提示了map阶段的sort排序和map阶段的merge. reduce阶段： 1， Copy过程，简单地拉取数据。...注意点： （1）同一个job，map阶段和reduce阶段是有先后的，要所有的map任务都结束了才能进行reduce阶段。...（2）map和reduce阶段都有sort排序和combine合并阶段 （3）combine合并是需要我们通过配置conf文件或，代码设置才能生效，不是默认的 （4）理清partitioner的作用才能理解本文图一
大数据本身是个很宽泛的概念，Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具。锅碗瓢盆，各有各的用处，互相之间又有重合。...HDFS(Hadoop Distributed FileSystem)的设计本质上是为了大量的数据能横跨成百上千台机器，但是你看到的是一个文件系统而不是很多文件系统。...MapReduce是第一代计算引擎，Tez和Spark是第二代。...第二代的Tez和Spark除了内存Cache之类的新feature，本质上来说，是让Map/Reduce模型更通用，让Map和Reduce之间的界限更模糊，数据交换更灵活，更少的磁盘读写，以便更方便地描述复杂算法...流水线作业集也许没啥关系，比如24小时更新的推荐，反正24小时内跑完就算了。但是数据分析，人们总是希望能跑更快一些。
正常代码流程： 1、创建一个管道pipefd[2] 2、向管道写端pipefd[1]写入数据 3、从管道读端pipefd[0]读取数据 4、正常关闭管道写端和读端 试验结果： 1、errno=8, 写端...不会触发SIGPIPE， errno也不会为EPIPE 2、可以正常读取到写入的数据 3、和1情况一样。errno=8, 读端fd报：Bad file descriptor。
一、AI 解读 关联关系、依赖关系、实现关系和泛化关系是面向对象设计中的四种基本关系。它们在类与类之间建立不同类型的联系，以反映对象间的相互作用、依赖和继承关系。...泛化关系（Generalization） 是一种继承关系，表示一般与特殊的关系，即子类是父类的一个特殊化。 在泛化关系中，子类继承了父类的所有特性和行为，并可以添加新的特性和行为或重写父类的方法。...动物类可以被泛化为哺乳动物类和鸟类，哺乳动物类和鸟类是动物类的特殊化。 这四种关系是面向对象设计中非常重要的概念，它们帮助设计者构建系统的结构，明确类与类之间的关系，以及它们如何相互作用。...选项C和D错误地描述了依赖和关联关系。 题目3 如果一个类实现了一个接口，这种关系被称为什么？ A. 泛化关系 B. 依赖关系 C. 实现关系 D....它表示一种继承关系，子类继承父类的特性和行为 答案： D 解析： 泛化关系是一种继承关系，其中子类继承父类的属性和方法，并且可以添加新的属性和方法或者覆盖父类的方法。
Docker快成救世主了，这么牛逼的技术，docker和hadoop碰撞出什么火花来呢，是不是得赶紧用上呢？...就不介绍具体什么是docker了，不是一门全新的技术，是基于LXC的高级容器引擎，从linux内核发展出来的轻量隔离技术。...相比单纯的隔离，核心是标准化了镜像打包，部署和发布这个过程，相当于标准化了开发过程。就运行态来说，相比VM，核心优势就是轻量，劣势也明显，安全性不足，容易攻破。下图是一个VM和容器的对比： ?...综合来说，hadoop体系有自己的一套资源管理系统，要解决的问题是多个服务器并行调度起来当一个服务器使用的问题。而docker技术本质上和VM一样，是将一个服务器拆成多份给更多的应用使用。...Docker和hadoop体系在云下物理机的场景非常有限，未来在云上替代VM解决弹性伸缩问题应该有发展。
请教了^_^没关系这里我帮大家理清每个技术的原理和思路。 Pig 一种操作hadoop的轻量级脚本语言，最初又雅虎公司推出，不过现在正在走下坡路了。...Pig可以非常方便的处理HDFS和HBase的数据，和Hive一样,Pig可以非常高效的处理其需要做的，通过直接操作Pig查询可以节省大量的劳动和时间。...相反 起源于FaceBook,Hive在Hadoop中扮演数据仓库的角色。建立在Hadoop集群的最顶层，对存储在Hadoop群上的数据提供类SQL的接口进行操作。...Hive和Pig都可以与HBase组合使用，Hive和Pig还为HBase提供了高层语言支持，使得在HBase上进行数据统计处理变的非常简单 Hive VS HBase Hive是建立在Hadoop之上为了减少...想象你在操作RMDB数据库，如果是全表扫描，就用Hive+Hadoop,如果是索引访问，就用HBase+Hadoop 。
Hadoop生态上几个技术的关系与区别：hive、pig、hbase 关系与区别 Pig 一种操作hadoop的轻量级脚本语言，最初又雅虎公司推出，不过现在正在走下坡路了。...Hive和Pig都可以与HBase组合使用，Hive和Pig还为HBase提供了高层语言支持，使得在HBase上进行数据统计处理变的非常简单 Hive VS HBase Hive是建立在Hadoop之上为了减少...Hive：Hive是Hadoop数据仓库，严格来说，不是数据库，主要是让开发人员能够通过SQL来计算和处理HDFS上的结构化数据，适用于离线的批量数据计算。...hive的元数据，如Spark SQL、Impala等； 基于第一点，通过SQL来处理和计算HDFS的数据，Hive会将SQL翻译为Mapreduce来处理数据； 二、关系 在大数据架构中，Hive和HBase...是协作关系，数据流一般如下图： 通过ETL工具将数据源抽取到HDFS存储； 通过Hive清洗、处理和计算原始数据； HIve清洗处理后的结果，如果是面向海量数据随机查询场景的可存入Hbase 数据应用从
ssh免密码登录 2.1安装3个机器 这里用的Linux系统是CentOS7(其实Ubuntu也很好，但是这里用的是CentOS7演示)，安装方法就不多说了，如有需要请参考该博文： http...我的机器名和ip的对应关系是: 192.168.119.128 hserver1 192.168.119.129 hserver2 192.168.119.130 hserver3 2.2检查机器名称...类似的，将其他两个机器，分别改名为hserver2和hserver3。...说明：IP地址没必要和我的一样，这里只是做一个映射，只要映射是对的就可以，至于修改方法，可以用vim命令，也可以在你的本地机器上把hosts文件内容写好后，拿到Linux机器上去覆盖。 ...3安装jdk和hadoop 说明，为了省去一系列获取管理员权限，授权等繁琐操作，精简教程，这里都是使用root账户登录并且使用root权限进行操作。
两层缓存各有自己的缓存目标，我好奇的是，这两者到底是什么关系。...两类缓存的逻辑关系 从linux-2.6.18的内核源码来看， Page Cache和Buffer Cache是一个事物的两种表现：对于一个Page而言，对上，他是某个File的一个Page Cache...： 两类缓存的演进历史 虽然，目前Linux Kernel代码中，Page Cache和Buffer Cache实际上是统一的，无论是文件的Page Cache还是Block的Buffer Cache...此时， Page Cache和Buffer Cache的关系如下图所示： Page Cache仅负责其中mmap部分的处理，而Buffer Cache实际上负责所有对磁盘的IO访问。...对于跨层的：File层面的Page Cache和裸设备Buffer Cache，虽然都统一到了基于Page的实现，但File的Page Cache和该文件对应的Block在裸设备层访问的Buffer Cache
在讨论Linux网络名称空间和veth（虚拟以太网对）之间的关系时，我们必须从Linux网络虚拟化的核心概念开始。...Linux网络名称空间和veth是Linux网络虚拟化和容器化技术的重要组成部分，它们之间的关系密不可分，对于构建隔离、高效的网络环境至关重要。1....网络名称空间和veth之间的关系网络名称空间和veth之间的关系，可以用“容器”和“连接器”来形容。...结论Linux网络名称空间和veth之间的关系体现了Linux网络虚拟化技术的核心价值：通过高度抽象的网络资源管理和灵活的网络连接机制，实现了网络环境的隔离、安全与高效。...无论是在云计算、容器化部署还是微服务架构中，理解和利用这一关系，都是构建现代网络解决方案的关键。
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