大数据 hadoop 要不要raid5
大数据 hadoop 要不要raid5
单词计数是最简单也是最能体现MapReduce思想的程序之一,可以称为MapReduce版”Hello World”,该程序的完整代码可以在Hadoop安装包的”src/examples”目录下找到。
大数据探秘:到底要不要考研
想好你考研的原因是什么?或许你就会给自己找到答案了.......于和平
raid5数据问题
不能,就像新磁盘在磁盘管理里要重分区格式化才能识别,但是那样的话,RAID模式下写进的数据也没了,因为RAID写进的数据在一块磁盘上是零散了,甚至这块磁盘的文件系统都是零散的,不完整的。及时运气好正好这块磁盘上有较完整的文件系统的元数据,是你在别的电脑上能看到了文件,但是这些文件常识打开,绝对汇报错的。或许你运气好到极点,看到了一个文本文档能打开,不过那估计也是4KB以下的内容。。。文件大小 小于 RAID条带大小除以RAID磁盘数量,并且跟文件系统簇大小也有关系的。意思就是基本上你无法在另一台电脑上去读取这块磁盘。说了这么多就是希望你能深入的了解下,大概的情况。
大数据告诉你要不要当公务员
做不完题是正常的。行测考试时间为120分钟,除去涂答题卡的时间,平均每道题算下来只有50多秒的时间来答。对于我们考生而言,应当首先集中优势兵力,把能做、会做、好做的题都做好,保证正确率
什么是RAID5 RAID5数据恢复原理
- 这种问题是比较复杂的,服务器硬盘,结构都是比较复杂的,简单讲下,RAID5至少需要3块硬盘组合的,需要同型号,同容量的硬盘组合的,如果服务器坏了,那就需要标记硬盘在存储器中的位置的,以便后期恢复数据使用的
-
服务器坏了,至少是2块硬盘出问题了,所以,坏了,就不要操作的,保护好现场,找专业数据恢复人员恢复数据,一般数据都是可以恢复的,推荐西安军王数据,专业数据恢复机构,如果只是服务器磁盘整列坏了,恢复的希望很大的
大数据一定需要Hadoop吗
是的。目前还没有什么技术可以代替Hadoop。
使用HDFS的mand命令去查看hdfs上的文件,或者使用默认的Hadoop的web管理器查看,从hadoop0.2.23后,hadoop设计了一套Rest风格的接口,通过协议访问的方式,去浏览和操作HDFS上的数据。
大数据告诉你大学期间要不要考驾照
关于大学毕业生需不需要考驾照这个问题,一般来说,极少有找工作时要求有驾照的工作单位,所以考驾照并不是必须的。但是,总的来说,尤其是男生,肯定是想自己开车的。因此考驾照的最佳时间莫过于大学期间,随便找个寒暑假学上一两个月,基本上都能拿到驾照。如果在校期间不及时考到驾照,恐怕以后工作了的话,就没有那么多时间来考了。所以能在大学时候考到驾照就尽量考,不能的话也不要太勉强自己。
当然,还有一个问题就是大学毕业前要修够课外学分,如果你的课外学分修不够的话,可以考个驾照,这个可以作为2分的课外学分,为你的毕业加学分的,所以大学期间最好考一个驾照。
大数据:Hadoop入门
什么是大数据:
(1.)大数据是指在一定时间内无法用常规软件对其内容进行抓取,管理和处理的数据 *** ,简而言之就是数据量非常大,大到无法用常规工具进行处理,如关系型数据库,数据仓库等。这里“大”是一个什么量级呢?如在阿里巴巴每天处理数据达到20PB(即20971520GB).
2.大数据的特点:
(1.)体量巨大。按目前的发展趋势来看,大数据的体量已经到达PB级甚至EB级。
(2.)大数据的数据类型多样,以非结构化数据为主,如网络杂志,音频,视屏,图片,地理位置信息,交易数据,社交数据等。
(3.)价值密度低。有价值的数据仅占到总数据的一小部分。比如一段视屏中,仅有几秒的信息是有价值的。
(4.)产生和要求处理速度快。这是大数据区与传统数据挖掘最显著的特征。
3.除此之外还有其他处理系统可以处理大数据。
Hadoop (开源)
Spark(开源)
Storm(开源)
MongoDB(开源)
IBM PureDate(商用)
Oracle Exadata(商用)
SAP Hana(商用)
Teradata AsterData(商用)
EMC GreenPlum(商用)
HP Vertica(商用)
注:这里我们只介绍Hadoop。
二:Hadoop体系结构
Hadoop来源:
Hadoop源于Google在2003到2004年公布的关于GFS(Google File System),MapReduce和BigTable的三篇论文,创始人Doug Cutting。Hadoop现在是Apache基金会顶级项目,“
Hadoop”一个虚构的名字。由Doug Cutting的孩子为其黄色玩具大象所命名。
Hadoop的核心:
(1.)HDFS和MapReduce是Hadoop的两大核心。通过HDFS来实现对分布式储存的底层支持,达到高速并行读写与大容量的储存扩展。
(2.)通过MapReduce实现对分布式任务进行处理程序支持,保证高速分区处理数据。
3.Hadoop子项目:
(1.)HDFS:分布式文件系统,整个Hadoop体系的基石。
(2.)MapReduce/YARN:并行编程模型。YARN是第二代的MapReduce框架,从Hadoop 0.23.01版本后,MapReduce被重构,通常也称为MapReduce V2,老MapReduce也称为 MapReduce V1。
(3.)Hive:建立在Hadoop上的数据仓库,提供类似SQL语音的查询方式,查询Hadoop中的数据,
(5.)HBase:全称Hadoop Database,Hadoop的分布式的,面向列的数据库,来源于Google的关于BigTable的论文,主要用于随机访问,实时读写的大数据。
(6.)ZooKeeper:是一个为分布式应用所设计的协调服务,主要为用户提供同步,配置管理,分组和命名等服务,减轻分布式应用程序所承担的协调任务。
还有其它特别多其它项目这里不做一一解释了。
三:安装Hadoop运行环境
用户创建:
(1.)创建Hadoop用户组,输入命令:
groupadd hadoop
(2.)创建hduser用户,输入命令:
useradd –p hadoop hduser
(3.)设置hduser的密码,输入命令:
passwd hduser
按提示输入两次密码
(4.)为hduser用户添加权限,输入命令:
#修改权限
chmod 777 /etc/sudoers
#编辑sudoers
Gedit /etc/sudoers
#还原默认权限
chmod 440 /etc/sudoers
先修改sudoers 文件权限,并在文本编辑窗口中查找到行“root ALL=(ALL)”,紧跟后面更新加行“hduser ALL=(ALL) ALL”,将hduser添加到sudoers。添加完成后切记还原默认权限,否则系统将不允许使用sudo命令。
(5.)设置好后重启虚拟机,输入命令:
Sudo reboot
重启后切换到hduser用户登录
安装JDK
(1.)下载jdk-7u67-linux-x64.rpm,并进入下载目录。
(2.)运行安装命令:
Sudo rpm –ivh jdk-7u67-linux-x64.rpm
完成后查看安装路径,输入命令:
Rpm –qa jdk –l
记住该路径,
(3.)配置环境变量,输入命令:
Sudo gedit /etc/profile
打开profile文件在文件最下面加入如下内容
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk.7.0.67
export CLASSPATH=$ JAVA_HOME/lib:$ CLASSPATH
export PATH=$ JAVA_HOME/bin:$PATH
保存后关闭文件,然后输入命令使环境变量生效:
Source /etc/profile
(4.)验证JDK,输入命令:
Java –version
若出现正确的版本则安装成功。
配置本机SSH免密码登录:
(1.)使用ssh-keygen 生成私钥与公钥文件,输入命令:
ssh-keygen –t rsa
(2.)私钥留在本机,公钥发给其它主机(现在是localhost)。输入命令:
ssh-copy-id localhost
(3.)使用公钥来登录输入命令:
ssh localhost
配置其它主机SSH免密登录
(1.)克隆两次。在VMware左侧栏中选中虚拟机右击,在弹出的快捷键菜单中选中管理---克隆命令。在克隆类型时选中“创建完整克隆”,单击“下一步”,按钮直到完成。
(2.)分别启动并进入三台虚拟机,使用ifconfig查询个主机IP地址。
(3.)修改每台主机的hostname及hosts文件。
步骤1:修改hostname,分别在各主机中输入命令。
Sudo gedit /etc/sysconfig/neork
步骤2:修改hosts文件:
sudo gedit /etc/hosts
步骤3:修改三台虚拟机的IP
第一台对应node1虚拟机的IP:192.168.1.130
第二台对应node2虚拟机的IP:192.168.1.131
第三台对应node3虚拟机的IP:192.168.1.132
(4.)由于已经在node1上生成过密钥对,所有现在只要在node1上输入命令:
ssh-copy-id node2
ssh-copy-id node3
这样就可以将node1的公钥发布到node2,node3。
(5.)测试SSH,在node1上输入命令:
ssh node2
#退出登录
exit
ssh node3
exit
四:Hadoop完全分布式安装
1. Hadoop有三种运行方式:
(1.)单机模式:无须配置,Hadoop被视为一个非分布式模式运行的独立Java进程
(2.)伪分布式:只有一个节点的集群,这个节点即是Master(主节点,主服务器)也是Slave(从节点,从服务器),可在此单节点上以不同的java进程模拟分布式中的各类节点
(3.)完全分布式:对于Hadoop,不同的系统会有不同的节点划分方式。
2.安装Hadoop
(1.)获取Hadoop压缩包hadoop-2.6.0.tar.gz,下载后可以使用VMWare Tools通过共享文件夹,或者使用Xftp工具传到node1。进入node1 将压缩包解压到/home/hduser目录下,输入命令: #进入HOME目录即:“/home/hduser”
cd ~
tar –zxvf hadoop-2.6.0.tar.gz
(2.)重命名hadoop输入命令:
mv hadoop-2.6.0 hadoop
(3.)配置Hadoop环境变量,输入命令:
Sudo gedit /etc/profile
将以下脚本加到profile内:
#hadoop
export HADOOP_HOME=/home/hduser/hadoop
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH
保存关闭,最后输入命令使配置生效
source /etc/profile
注:node2,和node3都要按照以上配置进行配置。
3.配置Hadoop
(1.)hadoop-env.sh文件用于指定JDK路径。输入命令:
[hduser@node1 ~]$ cd ~/hadoop/etc/hadoop
[hduser@node1 hadoop]$ gedit hadoop-env.sh
然后增加如下内容指定jDK路径。
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_67
(2.)打开指定JDK路径,输入命令:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_67
(4.)core-site.xml:该文件是Hadoop全局配置,打开并在元素中增加配置属性如下:
fs.defaultFs hdfs:node1:9000 hadoop.tmp.dir file:/home/hduser/hadoop/tmp 这里给出了两个常用的配置属性,fs.defaultFS表示客户端连接HDFS时,默认路径前缀,9000是HDFS工作的端口。Hadoop.tmp.dir如不指定会保存到系统的默认临时文件目录/tmp中。 (5.)hdfs-site.xml:该文件是hdfs的配置。打开并在元素中增加配置属性。 (6.)mapred-site.xml:该文件是MapReduce的配置,可从模板文件mapred-site.xml.template中复制打开并在元素中增加配置。 (7.)yarn-site.xml:如果在mapred-site.xml配置了使用YARN框架,那么YARN框架就使用此文件中的配置,打开并在元素中增加配置属性。 (8.)复制这七个命令到node2,node3。输入命令如下: scp –r /home/hduser/hadoop/etc/hadoop/ hduser@node2:/home/hduser/hadoop/etc/ scp –r /home/hduser/hadoop/etc/hadoop/ hduser@node3:/home/hduser/hadoop/etc/ 4.验证: 下面验证hadoop是否正确 (1.)在Master主机(node1)上格式化NameNode。输入命令: [hduser@node1 ~]$ cd ~/hadoop [hduser@node1 hadoop]$ bin/hdfs namenode –format (2)关闭node1,node2 ,node3,系统防火墙并重启虚拟机。输入命令: service iptables s sudo chkconfig iptables off reboot (3.)输入以下启动HDFS: [hduser@node1 ~]$ cd ~/hadoop (4.)启动所有 [hduser@node1 hadoop]$ *** in/start-all.sh (5.)查看集群状态: [hduser@node1 hadoop]$ bin/hdfs dfsadmin –report (6.)在浏览器中查看hdfs运行状态,网址::node1:50070 (7.)停止Hadoop。输入命令: [hduser@node1 hadoop]$ *** in/s-all.sh 五:Hadoop相关的shell操作 (1.)在操作系统中/home/hduser/file目录下创建file1.txt,file2.txt可使用图形界面创建。 file1.txt输入内容: Hello World hi HADOOP file2.txt输入内容 Hello World hi CHIAN (2.)启动hdfs后创建目录/input2 [hduser@node1 hadoop]$ bin/hadoop fs –mkdir /input2 (3.)将file1.txt.file2.txt保存到hdfs中: [hduser@node1 hadoop]$ bin/hadoop fs –put -/file/file*.txt /input2/ (4.)[hduser@node1 hadoop]$ bin/hadoop fs –ls /input2
RAID5 数据恢复费用要多少
具体我也不知道,之前到爱特数据恢复机构恢复过,花钱2000不到,貌似具体也要看什么问题。我那问题比较复杂,花2000能搞定,也是很出乎意料
茆牵玉液: R语言和Hadoop让我们体会到了,两种技术在各自领域的强大.很多开发人员在计算机的角度,都会提出下面2个问题.问题1: Hadoop的家族如此之强大,为什么还要结合R语言?问题2: Mahout同样可以做数据挖掘和机器学习,和R语言的区别...
汾西县15695678724: Hadoop 用Hive还是HBase - ?
茆牵玉液: 这个要根据自己处理数据的方式来选择.1、Hive是支持SQL语句的,执行会调用mapreduce,所以延迟比较高;2、HBase是面向列的分布式数据库,使用集群环境的内存做处理,效率会比hive要高,但是不支持sql语句.Hadoop开发和运行处理大规模数据,需要用hbase做数据库,但由于hbase没有类sql查询方式,所以操作和计算数据非常不方便,于是整合hive,让hive支撑在hbase数据库层面的 hql查询,hive也即做数据仓库.
汾西县15695678724: hadoop需要建索引吗 - ?
茆牵玉液: hadoop包括hdfs和mapreduce,mapreduce肯定不会涉及建索引这种事,那么就是hdfs了,hdfs是一个文件系统,用来保存文件,如果你的文件很多,且每次查询时都不知道文件路径,需要根据条件进行搜索,那么你可以建一个索引,但是一般情况下是不会有这种需求的,所以一般情况是不需要建索引的
汾西县15695678724: oracle rac 能支撑大数据处理么 - ?
茆牵玉液: oracle支持大数据量是业界有名的,而rac主要是解决高可用.如果只是处理大数据,考虑用hadoop架构
汾西县15695678724: R语言可以处理大的数据吗 - ?
茆牵玉液: 可以,R现在可以和Hadoop组合起来处理大数据.
汾西县15695678724: 怎么为大数据处理构建高性能Hadoop集群 - ?
茆牵玉液: 越来越多的企业开始使用Hadoop来对大数据进行处理分析,但Hadoop集群的整体性能却取决于CPU、内存、网络以及存储之间的性能平衡.而在这篇文章中,我们将探讨如何为Hadoop集群构建高性能网络,这是对大数据进行处理分析的关键...
汾西县15695678724: hadoop是怎么存储大数据的 - ?
茆牵玉液: Hadoop本身是分布式框架,如果在hadoop框架下,需要配合hbase,hive等工具来进行大数据计算.如果具体深入还要了解HDFS,Map/Reduce,任务机制等等.如果要分析还要考虑其他分析展现工具.大数据还有分析才有价值 用于分析大数据...
汾西县15695678724: 既然Spark比Hadoop性能好很多,Hadoop未来发展方向是什么? - ?
茆牵玉液: Impala比Spark性能还要好,但你看它现在这个鸟样.认真来讲,Hadoop现在分三块HDFS/MR/YARN,Spark比Hadoop性能好,只是Spark作为一个计算引擎,比MR的性能要好.但它的存储和调度框架还是依赖于HDFS/YARN,Spark也有自己的...
汾西县15695678724: hadoop,Storm该选哪一个 - ?
茆牵玉液: 首先整体认识:Hadoop是磁盘级计算,进行计算时,数据在磁盘上,需要读写磁盘;Storm是内存级计算,数据直接通过网络导入内存.读写内存比读写磁盘速度快n个数量级.根据Harvard CS61课件,磁盘访问延迟约为内存访问延迟的75000...
汾西县15695678724: 大数据只需要掌握hadoop吗 - ?
茆牵玉液: 如果只是应用Hadoop/Spark进行数据分析,那么JavaSE只需要基本了解就行了,重点在于深入理解Hadoop/Spark各自的计算模型和实现原理,以及常见的数据分析方法和分布式算法.实际的分析工作,甚至可以不使用java,使用各自的streaming接口用任意语言编写.另外,Spark与Hadoop不同,原生语言是Scala.如果要深入学习两个框架的实现,阅读源代码的话,那肯定就得学习Java/Scala了,建议在掌握基础之后边看代码边查相应的语言特性.对初学者,建议还是从应用入手,在使用的过程中,自然地一步步了解实现.