MapReduce

本讲用于讲解如何做毕业设计的题目设定。 一、态度上的重视 我每次参加新员工面试的时候，如果是应届生，首先看的就是简历上毕业设计的描述，然后再到简历上的项目栏，因为毕业设计是大学生在大学期间所学核心技能的体现，所以毕业设计是简历上的一个非常重要的闪光点。面试官没有那么多时间看你的资料的，如果你的毕业设计题目很普通，基本上你的简历被忽视的概率非常大。你自己把别人发现你的成本垒高了的话，吃亏的还是你自己，毕竟，社会上不缺乏人才。 所以，要提高对毕业设计的重视态度。不要为了毕业设计而设计，而是要静下心来思考自己的未来就业方向。尽可能让自己的毕业设计所需要的技能符合未来就业岗位所需要的技能。并且尽可能让毕业设计贴近实战（真是可以长期运行的项目），这样的作品才有意义，才能出众。 二、毕业设计作品所需技能预估 未来所需要岗位的技能，最简单的就是去招聘网站查询，比如智联招聘或广西人才网，下面就是广西人才网的一条招聘信息，如果你期待的工作是大数据分析师： 我对上面的图的某些部分进行了下划线标注，我们分析下： 1、“熟练掌握Java或python”，那你的毕业设计最好是Java语言或python语言作为主要的编程语言。 2、“熟练掌握mysql数据库”，那么你的毕业设计最好是采用MySQL数据库作为数据库。“熟练使用SQL”，那么你的设计里面可以加入一些SQL函数或存储过程或事务等的设计

hadoop有三种运行模式，一种是本地模式，一种是伪分布式模式，一种是完全分布式模式，本节课我们来安装好hadoop并且配置本地模式并进行文本里面的字符统计分析。视频讲解地址：https://ke.qq.com/course/2837340 步骤如下： 1、确保jdk安装正确 2、安装并配置hadoop （1）采用root账号登陆（或者其他管理员账号登陆，如果用非管理账户的话，就需要用终端命令行操作，比不上直接界面操作方便） （2）把安装包放进Centos下面的/etc/hadoop文件夹内：在etc文件夹下面创建hadoop文件夹，然后把安装包拖拽进去（VMware Workstation Pro），或者通过 SecureCRT工具将安装包导入到hadoop文件夹内。 安装包地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1AJLenl05gs75XOQJisOyFg 提取码：4t4d 把安装包解压到本地，如下图所示： 效果如下,解压后的压缩包可以删掉了： 我们展开hadoop-2.9.2文件夹可见以下文件夹： 各文件夹作用如下： bin目录：存放对Hadoop相关服务（HDFS,YARN）进行操作的脚本 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） sbin目录

前言 不知不觉，2020年已经过去一半了，最近突然反应过来自己也看了不少文献资料了，就想着把看过的文献和觉得比较好的书籍做一个总结，基本都是大数据分布式领域的，回顾自己学识的同时，也给想从事或这个领域的小伙伴一些参考 😃。最后顺便把接下来要看的东西列个列表，也会将自己学习的心得和经验分享出来，有需要的童鞋可以参考参考。 另外有些文献看完我会进行整理和输出，这部分链接我一并附在文献的介绍后面，后面看的书或是文献也会保持这种习惯，如果觉得有兴趣欢迎各位大佬交流，顺便也可以点波关注~~ 论文总结 MapReduce 《MapReduce Simplified Data Processing on Large Clusters》 从现在的眼光来看，Mapreduce可以说可圈可点。但在那个年代，这个思想可以说是相当先进的。不得不说Google一直引领技术潮流，包括近几年流行的k8s也是Google主导。 这篇文章主要介绍了Mapreduce的流程还有一些细节方面的介绍，如果已经有使用过Mapreduce编程的小伙伴应该看一遍就能懂。另外，看完如果想加以巩固的话，推荐做MIT6.824的Lab1，用go实现一个Mapreduce。至于什么是Mit6.824，百度一下就知道喔。我以前也有写过一篇介绍MR，有兴趣的童鞋不妨看看： 从分治算法到 Hadoop MapReduce 。 地址：

前言 本文以离线数据仓库为背景，重点介绍因传输链路数据延时的不确定性，可能导致部分延迟文件无法参与正常的调度计算或同步，导致数据缺失的问题成因、业务影响及相应的解决方案。 关于这类问题的处理，有这么一种论调：我们认为正常情况下， 脏 或 缺失 数据的比例是很小的，可以大致认为数据是可用的的；或者我们可以推后一下计算的时间，让数据尽可能的传输完整；诸如此类...。 如果认可这种论调，可以直接忽略本文的内容。 我们是一个有 态度 的数据团队，旨在精确评估用户（整体/个体）的性能或行为情况，以优质的数据驱动业务优化，数据必须做到客观条件下最大限度地精准。 数仓架构 数据仓库使用 Hive 构建，日志或数据以文件形式(Text/ORCFile)存储于HDFS。数仓整体划分以下3层： ODS（面向原始日志的数据表） DW（面向业务主题的数据表） DM（面向业务应用的数据表） 日志来源 日志（原始日志）来源可以是多样的： 实时数据流（Kafka/Flume/Scribe） 离线数据推送（Rsync） 日志接口（Http/Wget） 其它 无论使用哪一种方式，都会使用统一的目录规范存储于HDFS，如下： ${BASE_DIR}/业务日志名称/日期（yyyy_MM_dd）/小时（HH）/日志文件名称（带有时间戳） 假设业务日志名称为 www_spoollxrsaansnq8tjw0

1.摘要 大型数据分析框架正在朝着缩短任务执行时间和提高并行度的方向发展来提供低延迟，任务调度器面临的主要挑战是在几百毫秒内完成高度并行的作业调度，这需要在合适的机器上每秒调度数百万个任务，同时提供毫秒级的延迟和高可用性。本文证明了去中心化、随机抽样方法可提供最佳性能，同时避免了中心化设计存在吞吐量和高可用的问题。本文在110台计算机集群上部署Sparrow，并证明Sparrow的性能与理想的调度程序的误差在12%以内。 2.介绍 当今的数据分析集群运行的时间越来越短，作业的任务越来越多。在对低延迟交互式数据处理的需求的刺激下，研究机构和同行业共同努力产生了一些框架（例如Dremel，Spark，Impala）可以在数千台机器上工作，或将数据存储在内存以秒级分析大量数据，如图1所示。预计这种趋势会继续推动开发针对次秒级响应时间的新一代框架响应时间进入100ms左右，这让新的强大的应用程序成为可能；例如，面向用户的服务在每个查询的基础上将能够运行复杂的并行计算，比如语言翻译和高度个性化的搜索。 图1：数据分析框架分析大量数据的延迟非常低 调度由简短的次秒级任务组成的作业极具挑战，这些作业不仅是因为低延迟框架出现的，也有将长时间运行的批处理作业分解为大量短时间任务的原因。当任务以几百毫秒的速度运行时，调度决策必须有很高的吞吐量：一个由10000个16核机器组成的集群并运行100毫秒任务

领取本文资料直接扫码免费领取 这个人人都喊着“高并发”“高可用”的时代里，分布式系统的重要性不言而喻。从整个行业的招聘趋势就能看出来，大型互联网公司在招聘后端工程师的时候，都会要求候选人有分布式相关的工作经验。与其直接用些抽象、晦涩的技术名词去给分布式下一个定义，还不如从理解分布式的发展驱动因素开始，我们一起去探寻它的本质，自然而然地也就清楚它的定义了。 在今天这篇文章中，我将带你了解分布式的起源，是如何从单台计算机发展到分布式的,进而帮助你深入理解什么是分布式。为了方便你更好地理解这个演进过程，我将不考虑多核、多处理器的情况，假定每台计算机都是单核、单处理器的。 说明：完整的《分布式核心原理解析》学习文档篇幅较长，共有330页，这里限于篇幅，故只展示一部分的文档，有需要这份学习文档的朋友麻烦帮忙转发+转发+转发一下，然后再私信我【学习】即可免费获取这份《分布式核心原理解析》学习文档。 前言 一，分布式何而起 分布式起源 单兵模式:单机模式 游击队模式:数据并行或数据分布式 集团军模式:任务并行或任务分布式 分布式是什么? 总结 二，分布式系统的指标 分布式系统的指标 性能(Per formance) 资源占用(Resource Usage) 可用性( Availability) 可扩展性(Sealabi1ity) 不同场景下分布式系统的指标 总结与思考 三，分布式协调与同步

Abstract MapReduce ： programming model 编程模型 an associated implementation for processing and generating large data sets. 用户只需要指定 Map（Map函数将 key/value 类型的 pair 生成中间结果的 pair） 和 Reduce 函数（Reduce 函数将所有具有相同中间结果的值组合起来）即可。 MapReduce 封装隐藏了分布式系统并行计算的细节： 输入数据的分割 计划将程序分配到一组计算机中 处理机器故障 管理集群内部的通信 程序（in functional style）分布式的运行在大型分布式的集群上，而且具有很好的可伸缩性 scalable。 Introduction 过去这些年，Google一直在寻找方法来实现处理大量数据（抓取到的文件，web日志等）的方法，通常数据量很大而且必须分散在数以千计的电脑上来进行运算。为了处理如何使计算相互关联，分配数据以及处理故障的问题，往往编写大量的复杂代码掩盖了他们，最初的简单计算的初衷却被忽略掉。 为了解决这种复杂性，抽象出了一个简单的计算模型放到一个库中，这个库隐藏了可能出现的问题： 并行计算 容错 数据分发 负载均衡 这个抽象受到了 Lisp 以及很多函数式编程语言中存在的原语 map 和

场景简介 通过收集自动售货机系统的销售数据，EI数据分析售货销量状况。 该场景主要描述的是设备可以通过MQTT协议与物联网平台进行交互，应用侧可以到物联网平台订阅设备侧变化的通知，用户可以在控制台或通过应用侧接口创建数据转发规则，把设备上报的属性转发给其他华为云服务。 核心知识点：产品模型、编辑码插件、订阅推送、属性上报、MQTT协议、数据转发规则。 场景流程 流程解释： 1、创建自动售货机产品：物联网平台以产品为粒度管理批量设备。用户可以通过平台提供的 API接口 或 控制台 创建产品。 2、上传产品模型： 产品模型 是定义一种设备的基本属性和命令。产品模型可以通过控制台，也可以导入公共产品库的模型。该场景没有编解码插件，是因为设备是基于安卓操作系统开发的，能够通过MQTT协议与平台进行交互。 3、批量注册自动售货机设备：平台提供了应用侧API接口可以 注册设备 ，也可以通过控制台 批量注册 。注册设备时获取的设备ID，是设备侧与平台交互的唯一标识。 4、创建自动售货机设备状态变化的订阅：售货管理系统可以在平台创建设备变化的 通知订阅 ，需要把callback url即应用回调地址传给平台，平台后续会推送通知到该url。 5、设备建链：MQTT设备是指通过 MQTT协议 ，不论是集成了华为IoT Device SDK，还是原生MQTT协议接入，只要是json数据格式传输给平台

1.创建hbase表 create 'lyj:lyja','cf1' 2.写入数据 put 'lyj:lyja','1','cf1:name','zhangsan' put 'lyj:lyja','1','cf1:age','lisi' 3.查询hbase 表权限 (**给hive授权hbase表的操作权限否则不能操作hbase中的数据**) user_permission 'lyj:lyja' 4 . 在hbase中先授权给hive用户 su hbase hbase shell grant 'hive','RWXCA','lyja' 5.创建hive hbase 外部表 CREATE EXTERNAL TABLE lyja( key string, name string, age string ) STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key,cf1:name,cf1:age") TBLPROPERTIES("hbase.table.name" = "lyja"); 6.准备数据 2,wangwu2,320 3,lisi2,110 7.上传数据到hdfs hdfs dfs -put test

一.Hadoop社区版和发行版 社区版：我们把Apache社区一直开发的Hadoop称为社区版。简单的说就是Apache Hadoop http://hadoop.apache.org/ 发行版：基于Apache Hadoop的基础上进行商业改造的解决方案，包含一系列定制的管理工具和软件。 二.Hadoop社区版版本号 一直以来，Hadoop的版本号一直困扰着广大Hadoop爱好者，各版本层出不穷。如果你想使用Apache Hadoop，你必须知道自己要使用哪个版本的Hadoop，搞清楚Hadoop版本号就尤为重要了。 三.Hadoop发行版 Cloudera 2009年开始Hadoop，Lutch，Lucene，Solr创始人Doug Cutting任职于Cloudera公司。 Cloudera的主要产品是Cloudera Manager(CDH)。 CDH3基于Apache Hadoop 0.20.2(简单理解为Apche Hadoop 1)；CDH4基于Apache Hadoop 0.20.3(简单理解为Apche Hadoop 2)，但是它采用新的MapReduce2.0，即Yarm。 Hortonworks Hortonworks 2011年成立，由Yahoo于硅谷风投公司Benchmark Capital组成