Hadoop原理

Hadoop原理相关知识

• Hadoop原理之——HDFS原理

  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器上，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都。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：1、Block：将一个文件进行分块，通常是64M。2、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
• Hadoop 原理学习——HDFS 架构与工作原理

  取原理HDFS 读取原理比较简单，参考上面的例子，假如 HDFS 客户端现在想要读取“example.txt“。现在，读取数据将发生以下步骤：客户端将与 NameNode 联系，询问文件”example.txt“的 block 元数据；NameNode 返回存储的每个块（block A 和 block B）的 DataNode 列表；然后，客户端将连接到列表中最近的 DataNode；客户端开始从 DataNode 并行读取数据（DN 1 的 block A 和 DN 3 的 block B）一旦客户端获得了所有必须的 block，它就会将这些 block 组合起来形成一个文件。在提供给客户端读取请求时，HDFS 选择最接近客户端的副本，这减少了读取延迟和带宽消耗。因此，如果可能，会选择与阅读节点位于同一个机架上的副本。9. 数据读取实现读取数据的详细流程：1) 客户端通过调用 FileSystem 对象的 open() 方法来打开它希望读取的文件，其实就是创建了一个 DistributedFileSyst
• Hadoop-介绍

  Hadoop - 介绍Hadoop是一个使用java编写的Apache开放源代码框架，它允许使用简单的编程模型跨大型计算机的大型数据集进行分布式处理。Hadoop框架工作的应用程序可以在跨计算机群集提供分布式存储和计算的环境中工作。Hadoop旨在从单一服务器扩展到数千台机器，每台机器都提供本地计算和存储。原文地址：http://blogxinxiucan.sh1.newtouch.com/2017/07/17/Hadoop-介绍/Hadoop架构Hadoop框架包括以下四个模块：Hadoop Common：这些是其他Hadoop模块所需的Java库和实用程序。这些库提供文件系统和操作系统级抽象，并包含启动Hadoop所需的必要Java文件和脚本。Hadoop YARN：这是作业调度和集群资源管理的框架。Hadoop分布式文件系统（HDFS）：提供对应用程序数据的高吞吐量访问的分布式文件系统。Hadoop MapReduce： 这是基于YARN的大型数据集并行处理系统。我们可以使用下图来描述Hadoop框架
• 深入理解Hadoop（第二版）读书笔记---2.Hadoop中的概念

  2.1 Hadoop简介 面对数据量日益增大的今天，如何面对大数据量的处理需求，这是一个问题。一台机器解决不了的问题，那就放在多台机器上，把大量的数据分割成互不依赖的小份数据，在每台机器上处理，这就是分而治之的思想体现。Hadoop为这种云计算需求提供了一套计算框架和分布式文件系统。起初的Hadoop框架一提出，立马就能想到他的MapReduce编程模型和HDFS分布式文件系统，随着技术不断的发展，现在提到Hadoop都在指向Hadoop生态这个概念。Hive，Pig，Hbase等子项目填充Hadoop生态圈中，使得能

Hadoop原理相关课程

• Hadoop基础及演练 在大数据日益火爆的今天，很多猿友都将其作为自己以后的职业方向，本门课程本着细化提取概念点并逐步应用的原则，对大数据生态做了简单的介绍并着重的讲述了开源大数据框架Hadoop的使用和原理。并对Hadoop生态圈的其他开源项目做了简单的介绍，以帮助我们快速的构建大数据的知识图谱。另外讲师的实战课《HBase+SpringBoot实战分布式文件存储》已经上线 https://coding.imooc.com/class/205.html，有兴趣的小伙伴可以进行深入学习~

  讲师：叁金 初级 50198人正在学习

• 快速入门Hadoop3.0大数据处理 近些年，大数据已经成为各大企业，乃至整个社会关注的重要资源，未来数据管理能力也将成为企业的核心竞争力。正因如此，大数据相关岗位的人员需求和薪资也水涨船高。 如果你是： —计算机专业在校生，未来准备从事大数据相关岗位的同学； —想要转行大数据的Java岗位工作者； —对大数据感兴趣的软件行业从业者，希望在大数据领域有所提升； 那么恭喜，你来对地方了！ 想学习大数据，就绕不开Hadoop，它是整个大数据生态体系的基础。本课程为Hadoop3.0入门课程，从0开始，带你手写代码。课程知识点完整详细，采用原理与实践结合的讲解方式，配套互联网企业真实项目进行讲解。 在本门课程中，你可以收获： —了解Hadoop的核心原理及Hadoop3.0中的新特性 —掌握Hadoop集群的安装部署 —掌握PB级海量日志数据的存储方法 —掌握企业中海量数据的计算方法 —掌握Sqoop在HDFS导出数据至MySQL中的使用 —掌握Hadoop中自定义序列化数据类型在数据分析中的应用 —掌握大数据任务自动化执行脚本的封装和监控 通过本课程的学习，你可以了解Hadoop中的三大核心组件及原理；独立完成Hadoop分布式集群的安装部署；实现大数据中的海量数据存储和海量数据计算。 目前各行各业都处于数据的快速增长期，特别是互联网行业，企业中对大数据的需求会越来越多，本门课程可以帮助大家快速入门大数据，提升自身技术能力。

  讲师：徐老师 初级 12383人正在学习

• Hadoop进阶 本课程首页介绍了hadoop架构体系，包括NameNode和DataNode的作用；然后介绍了MapReduce作业的中间过程和原理，包括缓存的使用，相关参数的性能调优；之后介绍了如何运用MapReduce实现矩阵相乘，并且实现简单的推荐算法

  讲师：mooc小牧 中级 23434人正在学习

Hadoop原理相关教程

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• 4. Zookeeper ACL 原理 由于 Zookeeper 是 C/S 架构，所以 Zookeeper ACL 的实现原理也分为两部分，Zookeeper 客户端和 Zookeeper 服务端。我们首先从 Zookeeper 客户端开始介绍。
• 4.1 原理描述 我们都知道内联函数的原理，编译器把实现内联函数的字节码动态插入到每次的调用点。那么实化的原理正是基于这个机制，每次调用带实化类型参数的函数时，编译器都知道此次调用中作为泛型类型实参的具体类型。所以编译器只要在每次调用时生成对应不同类型实参调用的字节码插入到调用点即可。总之一句话很简单，就是带实化参数的函数每次调用都生成不同类型实参的字节码，动态插入到调用点。由于生成的字节码的类型实参引用了具体的类型，而不是类型参数所以不会存在擦除问题。
• 4. volatile 原理 原理介绍：Java 语言提供了一种弱同步机制，即 volatile 变量，用来确保将变量的更新操作通知到其他线程。当把变量声明为 volatile 类型后，编译器与运行时都会注意到这个变量是共享的，volatile 变量不会被缓存在寄存器或者对其他处理器不可见的地方，因此在读取 volatile 类型的变量时总会返回最新写入的值。Tips：在访问 volatile 变量时不会执行加锁操作，因此也就不会使执行线程阻塞，因此 volatile 变量是一种比 sychronized 关键字更轻量级的同步机制。我们来通过下图对非 volatile 关键字修饰的普通变量的读取方式进行理解，从而更加细致的了解 volatile 关键字修饰的变量。当对非 volatile 变量进行读写的时候，每个线程先从内存拷贝变量到 CPU 缓存中。如果计算机有多个 CPU，每个线程可能在不同的 CPU 上被处理，这意味着每个线程可以拷贝到不同的 CPU cache 中。而声明变量是 volatile 的，JVM 保证了每次读变量都从内存中读，跳过 CPU cache。
• 2. 异常处理原则 异常是程序运行过程中不可避免的问题。异常出现的原因很多，但不管怎样，都需要提前预知或者当异常发生后采取相应的处理措施。异常的处理原则是：能预知的尽可能在逻辑层面提前制止。如用户注册时，要求登录名是唯一的，可先检查数据库是否存在同名用户名后，再进行添加操作；以一种友好的方式告知使用者出错的原因；采用多层体系结构的项目中，建议异常由下逐层向上抛出，一直到达应用层面；使用日志记录功能把异常信息记录在日志文件中，便于开发者分析。如下面的控制器方法：@Controllerpublic class ExceptionAction {@RequestMapping("/exception01")public String exception01(@RequestParam("userName") String userName) { return "exception";}}在浏览器中输入：http://localhost:8888/sm-demo/exception01 ，页面中会出现错误提示。这个原因是 @RequestParam(“userName”) 注解在默认情况下，要求请求包中一定要有 userName 这个参数。显然，页面中显示出来的错误信息是不友好的。所谓的异常处理，并不能完全阻止异常的发生。而是把异常信息对外、对内做一个封装，换一个浅白的、直接的、非专业的方式告诉使用者。对于前面的异常解决方案，可以在 @RequestParam(value = “userName”,required = false) 中添加一个 required = false 的设置。这是一种最理想的异常解决方案。

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