首先是bin目录下： 然后是etc：主要存放各种配置文件 include： native：本地库 sbin：存放着一些指令 share：
：存放对Hadoop相关服务（HDFS,YARN）进行操作的脚本，这些脚本是sbin目录下管理脚本的基础实现，用户可以直接使用这些脚本管理和使用Hadoop etc目录：Hadoop的配置文件目录，存放...Hadoop的配置文件 lib目录：存放Hadoop的本地库（对数据进行压缩解压缩功能，Hadoop对外提供的编程动态库和静态库，与include目录中的头文件结合使用） sbin目录：Hadoop管理脚本所在目录...share目录：存放Hadoop的依赖jar包、文档、和官方案例 include目录：对外提供的编程库头文件（具体的动态库和静态库在lib目录中），这些文件都是用C++定义的，通常用于C++程序访问HDFS...libexec：各个服务对应的shell配置文件所在的目录，可用于配置日志输出目录、启动参数（比如JVM参数）等基本信息。...logs目录：存放日志文件 tmp目录：存储临时文件bai的文件夹，包含系统du和用户创建的临时文件。zhi当系统重新启动时，这个目录下dao的文件都将被删除。（这个没有的话，可以新建一个）
StorageType指出此存储目录包含一个NameNode的数据结构，在DataNode中它的属性值为DATA_NODE. ...对于要写入多个目录的操作，写入流要刷新和同步到所有的副本上，保证操作不会因为故障而丢失数据。 ...一个fsimage文件中包含以序列化格式存储的文件系统目录和文件inodes.每个inodes表征一个文件或目录的元数据信息，以及文件的副本数、修改和访问时间等信息。 ? ...Hadoop在NameNode之外的节点上运行了一个Secondary NameNode进程，它的任务是为原NameNode内存中的文件系统元数据产生检查点。...NameNode在安全模式下，可通过以下命令运行这个过程: hadoop dfsadmin -saveNamespace
一.Hadoop的目录结构及职责 1.目录结构 081054105324658.jpg 2.各文件夹主要职责 bin： 此目录下为进行hadoop配置、运行以及管理的shell命令集合 c...++：此目录下为linux下amd64-64位系统以及i386-32位系统提供的库文件集合 conf：此目录下为运行与配置hadoop环境需要的配置文件以及示例文件集合，实际运行时可以对照此目录下的文件结构进行相应的配置...contrib：此目录下针对hadoop运行过程中需要特殊强化的模块进行了模块化封装，此为其发布包以及相应的配置文件 docs：此目录下包含对于hadoop运行配置的基本文档，包括html和pdf...两种格式 ivy：此目录下包含编译hadoop的ivy编译工具的脚本和配置文件 lib：此目录下包含编译以及运行hadoop环境必须的其他模块jar包集合 src：hadoop源码 webapps...log： 提供HTTP访问日志的HTTP Servlet 后面就是咀嚼代码的岁月了 对于Hadoop等大数据技术有兴趣的欢迎加群413471695交流讨论^_^
1.从Linux本地上传一个文本文件到hdfs的/目录下 #在/export/data/目录中创建a.txt文件，并写入数据 cd /export/data/ touch a.txt echo "hello...image.png 三、安装目录结构说明 1.Hadoop安装包目录结构 bin Hadoop最基本的管理脚本和使用脚本的目录，这些脚本是sbin目录下管理脚本的基础实现，用户可以直接使用这些脚本管理和使用...etc Hadoop配置文件所在的目录，包括core-site,xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml等从Hadoop1.0继承而来的配置文件和yarn-site.xml等Hadoop2.0...lib 该目录包含了Hadoop对外提供的编程动态库和静态库，与include目录中的头文件结合使用。...sbin Hadoop管理脚本所在的目录，主要包含HDFS和YARN中各类服务的启动/关闭脚本。 share Hadoop各个模块编译后的jar包所在的目录，官方自带示例。
数据需求 4. 多维数据模型基础 二、在Hadoop上实现数据仓库 1. 大数据的定义 2. 为什么需要分布式计算 3. Hadoop基本组件 4. Hadoop生态圈的其它组件 5....Hadoop生态圈的分布式计算思想 6....与传统数据仓库架构对应的Hadoop生态圈工具 第二部分：环境搭建 一、Hadoop版本选型 二、安装Hadoop及其所需的服务 三、建立数据仓库示例模型 1. ERD 2. 选择文件格式 3....建立数据库、表和视图 第三部分：ETL 一、使用Sqoop抽取数据 1. Sqoop简介 2. CDH 5.7.0中的Sqoop 3. 使用Sqoop抽取数据 二、使用Hive转换、装载数据 1....比较 三、Impala OLAP实例 四、数据可视化与Hue简介 五、Hue、Zeppelin比较 六、Hue数据可视化实例
############################# #外部参数 day_id=$1 echo $day_id #统计 curtime=`date +%Y%m%d%H%M%S` #将目录保存到文件...echo "Get File List begin:$curtime" DIR="/home/hadoop/netlog/source/${day_id}" hadoop fs -ls ${DIR}|...awk '{print $8}' > fileList.txt # 第一行数据为空,删掉 sed -i '1d' fileList.txt echo "the first line is empty...,delte it successfully" #本地存储目录 LOCAL_DIR="/home/zte/DPI_DATA_EXTRA/dpi_data_temp" #循环遍历，提取所需数据 cat...****************$line beigin ${curtime}*****************" #获取hdfs文件 copyToLocal get都可以 hadoop
一、hadoop的部署安装 1、安装JDK：下载jdk，解压，配置环境变量 2、安装hadoop：下载安装包，解压 利用tar -zxvf把hadoop的jar包放到指定的目录下。...做准备 1、先熟悉下hadoop整个的目录结构 1）bin：Hadoop最基本的管理脚本和使用脚本的目录，这些脚本是sbin目录下管理脚本的基础实现，用户可以直接使用这些脚本管理和使用Hadoop。...lib：该目录包含了Hadoop对外提供的编程动态库和静态库，与include目录中的头文件结合使用。...hadoop的目录结构 2、hadoop重点目录介绍及修改 1）etc/hadoop/hadoop-env.sh 配置etc/hadoop/hadoop-env.sh文件，修改为你的jdk的安装位置。...mapred-site.xml 5）etc/hadoop/yarn-site.xml 编辑文件etc/hadoop/yarn-site.xml文件，yarn也是分布式管理的，所以配置一个主服务器，然后还要配置中间数据调度的机制
1、点击[命令行窗口] 2、按<Enter>键 3、按键 4、按<Esc>键 5、点击[命令行窗口] 6、按<Enter>键 7、点击[命令...
之前我们已经讲述过Java栈和堆，今天我们看一下JVM另一块重要的内存区域，那就是元数据区。...读者如果对JVM的其他文章感兴趣的话可以通过上方专辑进入查看JVM系列文章 元数据区 元数据区的概念出现在Java8以后，在Java8以前成为方法区，元数据区也是一块线程共享的内存区域，主要用来保存被虚拟机加载的类信息...当我们程序循环至3660次，也就是说我们大约在生成了约3660个代理类以后元数据区发生了内存溢出，下面将MaxMetaspaceSize改为50M执行， ?...从上图可以看出当我们生成了1710个代理类以后元数据区发生了内存溢出，可见一个元数据区的大小决定了Java虚拟机可以装载的类的多少。...运行时常量池 在元数据区中还有一块区域称为运行时常量池，此区域用来程序运行期间产生的常量，以及编译期生成的各种字面量和符号引用经类加载后的内容。
---- 是什么 Hadoop是一个使用JAVA开发的开源框架，是一个可以分析和处理海量数据的软件平台。它允许在整个集群使用简单编程模型计算机的分布式环境存储并处理大数据。...NameNode：保存整个文件系统的目录信息、文件信息及分块信息，这是由唯一一台主机专门保存，当然这台主机如果出错，NameNode就失效了。在Hadoop2....MapReduce MapReduce是Hadoop体系中数据存储管理的基础，mapreduce意为映射和规约，可简单理解为把指令分发到各个块上进行操作（映射）然后把各个块的计算结果合并（规约）...典型应用有：搜索、日志处理、推荐系统、数据分析、视频图像分析、数据保存等。...Hadoop可运行于一般的商用服务器上，具有高容错、高可靠性、高扩展性等特点 特别适合写一次，读多次的场景 适合 大规模数据 流式数据（写一次，读多次） 商用硬件（一般硬件） 不适合 低延时的数据访问
JVM运行时数据区-方法区 方法区和Java堆一样，是各个线程共享的内存区域，它用于存储已被虚拟机加载的类信息、域信息、方法信息、常量、静态变量、即时编译器编译后的代码等数据。...很多人都更愿意把方法区称为“永久代”(Permanent Generation)。...方法区同堆一样，也是线程共享的内存区域。 方法区与堆一样随JVM虚拟机启动被创建，以处于物理上不连续的内存空间，只需逻辑上连续即可。...方法区的大小决定了系统可以保存多少个类，如果系统定义了太多的类，导致方法区溢出，虚拟机同样会抛出内存溢出错误：java.lang.OutofMemoryError：PermGen space 或者java.lang.OutOfMemoryError...局部变量表的大小以及异常表在方法区中。
这篇文章来自一个读者在面试过程中的一个问题，Hadoop在shuffle过程中使用了一个数据结构-环形缓冲区。...环形缓冲区数据结构 Map过程中环形缓冲区是指数据被map处理之后会先放入内存，内存中的这片区域就是环形缓冲区。...环形缓冲区是在MapTask.MapOutputBuffer中定义的，相关的属性如下： // k/v accounting // 存放meta数据的IntBuffer，都是int entry，占4byte...key/value序列化的数据和元数据在环形缓冲区中的存储是由equator分隔的，key/value按照索引递增的方向存储，meta则按照索引递减的方向存储，将其数组抽象为一个环形结构之后，以equator...环形缓冲区数据结构图 写入buffer Map通过NewOutputCollector.write方法调用collector.collect向buffer中写入数据，数据写入之前已在NewOutputCollector.write
前言 在工作中时常会遇到一个job需要多路径的输入，比如计算CTR，需要PV、Click的输入路径，或者是想对一周的数据做Merge等， 下面将提供三种方法来完成多目录/多路输入。...输入20181101以及otherFile目录下的所有文件 输入20181101以及otherFile目录下的前五个part 1....Hadoop streaming ...\ ...\ -input ${input_file[@]} \ ......Hadoop streaming ...\ ...\ -input ${input_file[@]} \ ......Hadoop streaming ...\ ...\ -input ${input_file[@]} \ ... 4. 总结 在使用的时候可以两两或者三个混合使用，具体根据需求来实现即可。
在大数据技术体系中的地位至关重要，Hadoop 是大数据技术的基础，对Hadoop基础知识的掌握的扎实程度，会决定在大数据技术道路上走多远。...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。 主要解决数据存储和海量数据的分析计算问题。...广义上说，Hadoop通常指一个广泛的概念——Hadoop生态圈。 Hadoop的优势！ 高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。 高扩展性。...Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。 高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。 低成本。...与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比，hadoop是开源的，项目的软件成本因此会大大降低。
编译器决定存储的常量数据：编译器可能将某些不变的常量数据（如浮点数、整型常量等）放在常量区。 特点： 只读：程序无法修改常量区的内容，通常对这些区域的写操作会导致运行时错误。...共享性：常量区的数据可以被多个函数或模块共享，不重复存储。...数据段(静态区) 全局变量（globalVar）是在数据段（静态区）分配内存的。 staticGlobalVar在哪里？ 选项：C....数据段(静态区) 静态全局变量（staticGlobalVar）也是在数据段（静态区）分配内存。 staticVar在哪里？ 选项：C....数据段(静态区) 静态局部变量（staticVar）在数据段（静态区）分配内存，并且生命周期贯穿整个程序执行。 localVar在哪里？ 选项：A.
标签 | 数据分析 关于主题数据区的设计，首先需要明确的是按照什么对数据进行归类。大的原则，当然还是按照业务来分类，但是分类的出发点不同，划分的类别也不相同。...不管采用什么原则对数据进行分类，我认为都需要遵循以下两个原则： 保证数据的分类是正交的：正交的数据分类可以避免数据的重复。...保证数据类别的抽象层次处于同一个层次：这是SLAP（单一抽象层次原则）的体现，如果数据类别的层次不一致，就会失去数据的平衡。...当然，对于主题数据区的数据，从分类的依据看，在满足以上两个原则的基础上，我认为还是应贴近数据特征的角度进行类别划分，并尽量保障数据的类别是正交的，同时在保证数据存取性能的前提下，力求更细的数据粒度。...所谓“数据特征”，就是该数据的本质属性，是体现了最基础特征信息的数据。这就要求对数据进行抽象，撇开数据源对业务的影响，也要撇开业务场景对分类的影响。
3.2、Hadoop的优点 1）Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。 2） Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。 ...4）Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。 5）Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。 ...用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。...高效性：Hadoop 能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快 高容错性：Hadoop 能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配 低成本...分布式数据处理模型和执行环境，是Hadoop体系中海量数据处理的基础。
阅读目录(Content) 一、引言（大数据时代） 1.1、从数据中得到信息 1.2、大数据表象概念 二、大数据基础 2.1、什么是大数据？...2.2、大数据的基本特征 2.3、大数据的意义 2.4、大数据的系统架构（整体架构） 2.5、大数据处理平台 2.6、大数据中的几个概念 三、Hadoop概述 3.1、什么是Hadoop 3.2、Hadoop...的优点 3.3、Hadoop发展历程 3.4、Hadoop生态圈 前言 从今天起，我将一步一步的分享大数据相关的知识，其实很多程序员感觉大数据很难学，其实并不是你想象的这样，只要自己想学，还有什么难得呢...3.2、Hadoop的优点 1）Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。 2） Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。 ...分布式数据处理模型和执行环境，是Hadoop体系中海量数据处理的基础。
絮絮叨叨 读完本文，你将得到一份中国生态功能区数据，以及各保护区对应的矢量范围。...考虑到原来的数据都是分散的zip压缩包，不是太便于使用。我对数据进行了整理，按照不同的级别将数据分成了四个层级（也就是分成了四个shp）。...(根据唯一名称来计数，实际有208个数据集，308个要素) 并且中间还缺了一块 生态功能区 根据生态系统的功能特征、地理特征等为依据，在生态亚区的基础上分为1434个生态功能区。...在数据下载的过程中，我们发现了网站上的数据存在三种问题：1、无数据访问权限；2、无下载链接；3、点击下载链接下载下来的数据是个图片。...->腾格里沙漠草原化荒漠生态亚区->民勤绿洲农业及沙漠化控制生态功能区 others 本次数据整理，断断续续，耗时2个月之久。
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