hadoop高级编程构建与实现大数据解决方案

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1、hadoophadoop 高级编程构建与实现大数据解决高级编程构建与实现大数据解决 方案方案篇一：Hadoop：大数据解决方案的常胜将军Hadoop：大数据解决方案的常胜将军 ? 结构化数据、面向文档数据存储及大型处理。猜猜它是什么。 关键词：大数据解决方案 Hadoop Hive Mahout HBase Cassandra 架构大数据解决方案的软件工程师们都知道，业务分析有一项技术跨越了 SQL 数据库、NoSQL 数据库，非结构化数据、面向文档数据存储及大型处理。如果你猜到了Hadoop，那你回答正确。Hadoop 也是许多巨头公司具有的一个共性，如亚马逊、雅虎、AOL、Netflix、

2、eBay、微软、谷歌、Twitter 和 Facebook。IBM 甚至是走在时常的前沿，促进 Hadoop 进行企业分析。此开源模型无处不在，它在这个舞台上停留的五年，是一个真的角色，我们不得不为此感到惊讶。 导读：架构大数据解决方案的软件工程师们都知道，业务分析有一项技术跨越了 SQL 数据库、NoSQL 数据库，非 Hadoop 的未来 为了了解过去几年发生了什么，我们走访了 Chuck Lam， Hadoop 在行动（Hadoop in Action） 一书的作者。Chuck 说 Hadoop 还没有停下来休息。 “整个生态系确实是进化，而且改变了许多。现在甚至出现了官方版本。更重要的

3、是，MapReduce 的基础编程模型已经重新修订，且做了不少的改变。 ”一般来说，这些改变都向着有利的方面发展的。开发方向已经使得这个框架易于部署在企业中，并解决一系列的问题，如对于风险规避公司是问题之首的安全问题。好处越来越多，包括高水平的可扩展性。此框架中的分布式计算意味着添加越来越多的数据，而不必改变添加它的方式。没有必要去改变格式，或打乱工作编辑的方式或决定哪一个应用完成的此工作。你只是随着工作的进行添加更的节点即可。你不必挑剔你存储的数据类型或它来源。无模式是此游戏的名称。该框架的并行计算能力还使商品服务器存储究竟的利用率更高。这意味着企业可以保存，使用更多的数据。无论哪个节点出现

4、故障，它都没事。即使系统出现故障，也不会丢失数据，降低性能。 助力 Hadoop 技术 Hadoop 现在也更加的灵活，允许业务做更的事情，处理更多的数据类型。如此强大的功能源于 Hadoop 的许多同伴项目，包括像 Pig 这样的语言，以及如下的可扩展解决方案： 1. Hive (数据仓库) (机器学习和数据挖掘) (大型表格的结构化存储) (多主机数据库) 当然，此类型的解决方案并不一直都是美好好。Lam说主要的陷阱就是处理做出的假设。换言之，错不在我们的系统而在我们自己。 “新技术并不是所有问题的灵丹妙药。正如 NoSQL 这类的一样简单，但你必须要更深一层地弄清楚你要解决的问题。 ”这

5、可能意味着慎重地查看你的算法，而不是只是把你的员工扔给 MapReduce，然后期望 Hadoop自动扩展。使用模式的数据会影响你的扩展模式尤其是当使用不平均是。然后线性扩展可能就不起作用了。再一次，这个并不是 Hadoop 本身的问题。Lam 相信有工具在手的企业已经足够成熟了。这只是确保 IT 管理员熟悉这些工具，确保使用 Hadoop 的软件架构师知道怎样更有效地使用用这项技术。 篇二：大数据技术之 hadoop 实战笔记Hadoop 一直是我想学习的技术，正巧最近项目组要做电子商城，我就开始研究 Hadoop，虽然最后鉴定 Hadoop 不适用我们的项目，但是我会继续研究下去，技多不压

6、身。 Hadoop 基础教程是我读的第一本 Hadoop 书籍，当然在线只能试读第一章，不过对 Hadoop 历史、核心技术和应用场景有了初步了解。 ? Hadoop 历史 雏形开始于 XX 年的 Apache 的 Nutch，Nutch 是一个开源 Java 实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具。包括全文搜索和 Web 爬虫。随后在XX 年 Google 发表了一篇技术学术论文谷歌文件系统（GFS） 。GFS 也就是 google File System，google 公司为了存储海量搜索数据而设计的专用文件系统。XX 年 Nutch 创始人Doug Cutting

7、基于 Google 的 GFS 论文实现了分布式文件存储系统名为 NDFS。 XX 年 Google 又发表了一篇技术学术论文MapReduce。MapReduce 是一种编程模型，用于大规模数据集（大于 1TB）的并行分析运算。 XX 年 Doug Cutting 又基于 MapReduce，在 Nutch 搜索引擎实现了该功能。XX 年，Yahoo 雇用了 Doug Cutting，Doug Cutting 将 NDFS 和 MapReduce 升级命名为Hadoop，Yahoo 开建了一个独立的团队给 Goug Cutting 专门研究发展 Hadoop。 不得不说 Google 和 Y

8、ahoo 对 Hadoop 的贡献功不可没。? Hadoop 核心 Hadoop 的核心就是 HDFS 和 MapReduce，而两者只是理论基础，不是具体可使用的高级应用，Hadoop 旗下有很多经典子项目，比如 HBase、Hive 等，这些都是基于 HDFS 和MapReduce 发展出来的。要想了解 Hadoop，就必须知道HDFS 和 MapReduce 是什么。? HDFS HDFS（Hadoop Distributed File System，Hadoop 分布式文件系统） ，它是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS 能提供高吞吐量的数据访问，适合那些有着超大数

9、据集（large data set）的应用程序。 HDFS 的设计特点是： 1、大数据文件，非常适合上 T 级别的大文件或者一堆大数据文件的存储，如果文件只有几个 G 甚至更小就没啥意思了。 2、文件分块存储，HDFS 会将一个完整的大文件平均分块存储到不同计算机上，它的意义在于读取文件时可以同时从多个主机取不同区块的文件，多主机读取比单主机读取效率要高得多得多。 3、流式数据访问，一次写入多次读写，这种模式跟传统文件不同，它不支持动态改变文件内容，而是要求让文件一次写入就不做变化，要变化也只能在文件末添加内容。 4、廉价硬件，HDFS 可以应用在普通 PC 机上，这种机制能够让给一些公司用几

10、十台廉价的计算机就可以撑起一个大数据集群。 5、硬件故障，HDFS 认为所有计算机都可能会出问题，为了防止某个主机失效读取不到该主机的块文件，它将同一个文件块副本分配到其它某几个主机上，如果其中一台主机失效，可以迅速找另一块副本取文件。 HDFS 的关键元素： Block：将一个文件进行分块，通常是 64M。 NameNode：保存整个文件系统的目录信息、文件信息及分块信(转 载于: 小 龙 文档网:hadoop 高级编程构建与实现大数据解决方案)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.*开始支持 activity-standy 模式

11、-如果主NameNode 失效，启动备用主机运行 NameNode。 DataNode：分布在廉价的计算机上，用于存储 Block 块文件。 ? MapReduce 通俗说 MapReduce 是一套从海量源数据提取分析元素最后返回结果集的编程模型，将文件分布式存储到硬盘是第一步，而从海量数据中提取分析我们需要的内容就是MapReduce 做的事了。 下面以一个计算海量数据最大值为例：一个银行有上亿储户，银行希望找到存储金额最高的金额是多少，按照传统的计算方式，我们会这样： ? 总结 总的来说 Hadoop 适合应用于大数据存储和大数据分析的应用，适合于服务器几千台到几万台的集群运行，支持 P

12、B 级的存储容量。 Hadoop 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。 但要知道，Hadoop 的使用范围远小于 SQL 或 Python之类的脚本语言，所以不要盲目使用 Hadoop，看完这篇试读文章，我知道 Hadoop 不适用于我们的项目。不过 Hadoop作为大数据的热门词，我觉得一个狂热的编程爱好者值得去学习了解，或许你下一个归宿就需要 Hadoop 人才，不是吗。 亮点一:技术点全面,体系完善 本课程在兼顾 Hadoop 课程知识体系完善的前提下，把实际开发中应用最多、最深、最实用的技术抽取出来，通过本课程，你将达到技术的新高点，进入云计算的美

13、好世界。在技术方面你将彻底掌握基本的 Hadoop 集群；Hadoop HDFS 原理；Hadoop HDFS 基本的命令；Namenode 的工作机制；HDFS 基本配置管理；MapReduce 原理； HBase的系统架构；HBase 的表结构；HBase 如何使用MapReduce；MapReduce 高级编程；split 的实现详解；Hive 入门；Hive 结合 MapReduce；Hadoop 的集群安装等众多知识点。 亮点二:基础+实战=应用,兼顾学与练 篇三：数据挖掘：巧用 Hadoop 大数据处理功能数据挖掘：巧用 Hadoop 大数据处理功能 ?导读：Hadoop 的大数据

14、处理功能可用来挖掘数据、探索看起来没有关联的信息之间的关系、以及快速解决软件工程师使用传统技术正在努力解决的问题挖，对人们从来没感到奇怪。 关键词：数据挖掘 Hadoop 大数据 大数据处理 Hadoop 的大数据处理功能可用来挖掘数据、探索看起来没有关联的信息之间的关系、以及快速解决软件工程师使用传统技术正在努力解决的问题挖，对 Hadoop 的大数据处理功能如此之多的用途软件专业人士从来就没有感到奇怪过。 住院的病人是否正在饱受着葡萄球菌感染的痛苦？当谈论到使用多种 NoSQL 和 Hadoop 的方法解决真实世界问题时，全球教育 Hortonworks 的高级主管 Danielle To

15、mlinson，谈论了一个很有意思的案例，此案例中，通过在健康保健专业人员的徽章中使用射频识别技术，收集了关于他们卫生习惯的一些数据。 “他们把一个传感器放在洗手槽中， ” Tomlinson 说。 “他们能够看哪些医生没有在洗手站上花费足够的时间，导致疾病的传播。 ” 实时解决大数据问题当然，Hadoop 最好的一方面是它的实时处理巨大量数据的能力。一个久居数据中心深处的开发人员是如何了解高速公路上的交通如何的？据 Tomlinson 所说，有些城市只是追踪数百万手机用户上的 GPS 位置，分析那些数据，然后基于那手机在交通中的走向如何，来建立实时流量报告。那些大数的收集及大数据处理，都是在

16、 Hadoop 平台完成的。当然，对于大多数企业 Java 专业人士，大数据仍然是个迷，但 Hortonworks 决定改变这一现象。对于那些对学习 Hadoop 的人来说，Hortonworks Sandbox 是一个聪明的开始，因为它提供了一个个人的、便携的 Hadoop 环境，还有一系列交互式的 Hadoop 指导。所有这些都打包在一个虚拟环境中，你可以在 15 分钟之内得到它并运行它。对于那些正在寻找解决大数据问题方法的软件架构师，或者对于那些正在复习新技术的应用开发人员来说，Hortonworks Sandbox 是一个很好的开始。但要注意：Hadoop 会上瘾。很快，所有的问题都看起来像大数据问题，然后你就会想要使用 Hadoop 来解决每一个大数据处理问题。