提供海量数据存储和计算的。需要java语言基础。
Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称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。
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,而MapReduce则为海量的数据提供了计算。
扩展资料
Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。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。能够对大量数据进行分布式处理的软件框架Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。
Hadoop 是可靠的,因为它假设计算元素和存储会失败,因此它维护多个工作数据副本,确保能够针对失败的节点重新分布处理。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。
参考资料:搜狗百科-Hadoop
他的实现是jobtracker中的getnumberofuniquehosts, 这个方法主要用来干什么呢?public int getnumberofuniquehosts() uniquehostsmap的定义为:mapuniquehostsmap = new concurrenthashmap();
要有java语言基础,和 linux系统命令基础。
hadoop是运行的系统要求是 linux。
hadoop 用 java写的分布式 ,处理大数据的框架。
只要思想是 分组合并 思想
分组:比如 有一个大型数据,那么他就会将这个数据按照算法分成多份,每份存储在 奴隶主机上,并且在奴隶主机上进行计算。
合并:将每个机器上的计算结果合并起来 再在一台机器上计算,得到最终结果。
就是mapreduce 算法。
hadoop是什么?
hadoop是一个平台,是一个适合大数据的分布式存储和计算的平台。什么是分布式存储?这就是后边我们要讲的hadoop核心之一HDFS;什么是分布式计算?这是我们后边要讲的hadoop另外一个重要的核心MapReduce。
hadoop的优点一:低成本
hadoop本身是运行在普通PC服务器组成的集群中进行大数据的分发及处理工作的,这些服务器集群是可以支持数千个节点的。
hadoop优点二:高效性
这也是hadoop的核心竞争优势所在,接受到客户的数据请求后,hadoop可以在数据所在的集群节点上并发处理。
hadoop优点三:可靠性
通过分布式存储,hadoop可以自动存储多份副本,当数据处理请求失败后,会自动重新部署计算任务。
hadoop优点四:扩展性
hadoop的分布式存储和分布式计算是在集群节点完成的,这也决定了hadoop可以扩展至更多的集群节点。
hadoop安装方式|hadoop部署方式
hadoop安装方式只有三种:本地安装;伪分布安装;集群安装。后期我们会专题进行讲解。
Hadoop在2006年开始成为雅虎项目,随后晋升为顶级Apache开源项目。它是一种通用的分布式系统基础架构,具有多个组件:Hadoop分布式文件系统(HDFS),它将文件以Hadoop本机格式存储并在集群中并行化; YARN,协调应用程序运行时的调度程序; MapReduce,这是实际并行处理数据的算法。Hadoop使用Java编程语言构建,其上的应用程序也可以使用其他语言编写。用一个Thrift客户端,用户可以编写MapReduce或者Python代码。
除了这些基本组件外,Hadoop还包括Sqoop,它将关系数据移入HDFS; Hive,一种类似SQL的接口,允许用户在HDFS上运行查询; Mahout,机器学习。除了将HDFS用于文件存储之外,Hadoop现在还可以配置使用S3 buckets或Azure blob作为输入。
它可以在Apache发行版开源,也可以用Cloudera(规模和范围最大的Hadoop供应商),MapR或HortonWorks等厂商提供。
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