Hadoop

基于ubuntu的hadoop分布式安装（课程实验） 在VirtualBox中安装ubuntu，命名这台机器为Master创建用户名为hadoop（自己定）并增加hadoop用户管理员权限： sudo adduser hadoop sudo 更改软件源：在Ubuntu的菜单中找到软件与更新，选择中国服务器，此处aliyun，163都可。然后对APT进行更新： sudo apt-get update （ubuntu的vim和ifconfig运行都需要下载） 安装SSH远程连接： 1）下载SSH客户端 sudo apt-get install open-server 2）尝试登入本机 ssh localhost 3）进行本机的免密登入 cd ~/.ssh/ #没有此目录就执一遍ssh localhost ssh-keygen -t rsa #执行后按enter键即可 将密钥加入本机授权： cat ./id_rsa.pub>>./authorized_keys 1）安装Java环境 sudo apt-get install default-jre defalut-jdk #下载jdk 2）添加环境变量 vim ~/.bashrc export JAVA_HOME = /usr/lib/jvm/defalut-java #在配置文件中加入 source ~/.bashrc

基于NAT网络配置centos8 默认网卡配置文件：/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33 [root@A8 ~]#vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33 BOOTPROTO=static NAME=eth0 DEVICE=eth0 ONBOOT=yes IPADDR=10.0.0.8 GATEWAY=10.0.0.2 PREFIX=24 DNS1=114.114.114.114 DNS2=8.8.8.8 配置完网卡文件之后我们就可以使用nmcli命令重启网卡使其生效 [root@A8 ~]#nmcli c load /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33 nmcli命令解释 nacli使用： 用法：nmcli [选项] OBJECT 选项： -o[verview] 概览模式（隐藏默认值） -t[erse] 简洁输出 -p[retty] 整齐输出 -m[ode] tabular|multiline 输出模式 -c[olors] auto|yes|no 是否在输出中使用颜色 -e[scape] yes|no 在值中转义列分隔符 -a[sk] 询问缺少的参数 -s[how-secrets] 允许显示密码 -w[ait]

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 学习 HBase 最难的地方在于要让你的脑子真正理解它是什么。 HBase：Google BigTable 的开源实现 我们经常会把关系型数据库（RDBMS，比如 MySQL）和 HBase 搞混，因为在这两个系统中都包含 table 和 base（HBase，Database）。 这篇文章的目标是从概念上来说清楚 HBase 这个分布式的数据存储系统。读完后，你应该可以很清楚的知道什么情况下 HBase 更好，什么情况下传统的关系型数据库更好。 关于一些术语 幸运的是，Google 的 BigTable论文清楚的解释了 BigTable 到底是什么。下面是论文中数据模型章节的第一句话： BigTable 是一个稀疏的、分布式的、可持久化的多维有序 map。 在这个节骨眼上，我想给读者一个机会，让他们在读到最后一行字时，能够收集到他们脑壳里的活动信息（这可能是个笑话，但我没懂^v^）。 论文中，继续解释如下： map 通过 rowKey，columnKey 和时间戳进行索引，map 中的每个值都是一个连续的字节数组。 注：rowKey 是记录的主键，唯一标识一行记录 在 Hadoop 的官方文档中，也对 HBase 的架构做了说明： HBase 使用了与 BigTable

目录 AnalyticDB介绍与背景 AnalyticDB详细解析 架构设计 数据分区 读写分离和读写流程 其他特性介绍 混合（列-行）存储引擎 索引 小结 本篇主要是根据AnalyticDB的论文，来讨论AnalyticDB出现的背景，各个模块的设计，一些特性的解析。可能还会在一些点上还会穿插一些与当前业界开源实现的比对，希望能够有一个更加深入的探讨。OK，那我们开始吧。 AnalyticDB介绍与背景 要说AnalyticDB，那起码得知道它是干什么的。这里直接贴下百度百科的介绍： AnalyticDB是阿里云自主研发的一款实时分析数据库，可以毫秒级针对千亿级数据进行即时的多维分析透视。 简单地说，就是实时OLAP型数据库，它的对标产品是Apache Kylin，Apache Druid，Clickhouse这些。然后AnalyticDB的特点， 包括高并发实时摄入数据，兼容Mysql协议，无需预计算即可有的极快响应时间，多种数据源接入，大规模集群管理等 。好吧，这几个特点都很官方，不急，接下来会逐渐讨论各个点。 然后介绍下AnalyticDB的背景。 首先先说说传统的OLAP型数据仓库，以往构建OLAP型数据仓库通常都是采用离线模式， 即在晚上设置定时任务将前一天的数据同步到数据仓库中，第二天数据分析师或报表工具就可以根据数据产出分析结果 。但这样的问题是数据延迟太高了

框架 Apache Hadoop：分布式处理架构，结合了 MapReduce(并行处理)、YARN(作业调度)和HDFS(分布式文件系统); Tigon：高吞吐量实时流处理框架。 分布式编程 AddThis Hydra ：最初在AddThis上开发的分布式数据处理和存储系统; AMPLab SIMR：用在Hadoop MapReduce v1上运行Spark; Apache Beam：为统一的模型以及一套用于定义和执行数据处理工作流的特定SDK语言; Apache Crunch：一个简单的Java API，用于执行在普通的MapReduce实现时比较单调的连接、数据聚合等任务; Apache DataFu：由LinkedIn开发的针对Hadoop and 和Pig的用户定义的函数集合; Apache Flink：具有高性能的执行时间和自动程序优化; Apache Gora：内存中的数据模型和持久性框架; Apache Hama：BSP(整体同步并行)计算框架; Apache MapReduce ：在集群上使用并行、分布式算法处理大数据集的编程模型; Apache Pig ：Hadoop中，用于处理数据分析程序的高级查询语言; Apache REEF ：用来简化和统一低层大数据系统的保留性评估执行框架; Apache S4 ：S4中流处理与实现的框架; Apache Spark

数据湖分析Data Lake Analytics是阿里云数据库自研的云原生数据湖分析系统，目前已有数千企业在使用，是阿里云 库、仓、湖战略高地之一 !!! 现紧急 招聘 【 数据湖平台工程师】 产品链接：https://www.aliyun.com/product/datalakeanalytics !!! 如果想及时了解Spark、Hadoop或者Hbase相关的文章，欢迎关注微信公共帐号： iteblog_hadoop 团队内部拥有多位Apache PMC&Committer，在国内外拥有良好的影响力，加入后您将与国内最顶尖的大数据、数据库领域专家一起工作，打造世界一流的数据湖分析服务能力!!! 业界趋势 ：数据湖是比大数据关注更多的词汇，未来5年数据湖同比以50%在高速发展。在全球多家云厂商，阿里云 数据湖分析 Data Lake Analytics 处于领先地位 !!! 岗位职责 负责产品云化，打造Serverless弹性多租户平台能力 负责平台的资源调度、高并发连接、多租户管理、安全、计量、被集成 等研发 负责商业化输出研发，包括公有云、集团、专有云、混合云等多种形态 生产问题的定位解决，系统性能的调优改进，业务需求的分析落地。 工作地可以open to 杭州， 深圳，北京 职位要求 熟悉JAVA，较好的架构意识、性能意识、清晰的代码能力 有平台相关经验

环境篇：Kylin3.0.1集成CDH6.2.0 Kylin是什么? Apache Kylin™是一个开源的、分布式的分析型数据仓库，提供Hadoop/Spark 之上的 SQL 查询接口及多维分析（OLAP）能力以支持超大规模数据，最初由 eBay 开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的表。 Apache Kylin™ 令使用者仅需三步，即可实现超大数据集上的亚秒级查询。 定义数据集上的一个星形或雪花形模型 在定义的数据表上构建cube 使用标准 SQL 通过 ODBC、JDBC 或 RESTFUL API 进行查询，仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果 如果没有Kylin 大数据在数据积累后，需要计算，而数据越多，算力越差，内存需求也越高，询时间与数据量成线性增长，而这些对于Kylin影响不大，大数据中硬盘往往比内存要更便宜，Kylin通过与计算的形式，以空间换时间，亚秒级的响应让人们爱不释手。 注：所谓询时间与数据量成线性增长：假设查询 1 亿条记录耗时 1 分钟，那么查询 10 亿条记录就需 10分钟，100 亿条记录就至少需要 1 小时 40 分钟。 http://kylin.apache.org/cn/ 1 Kylin架构 Kylin 提供与多种数据可视化工具的整合能力，如 Tableau，PowerBI 等，令用户可以使用 BI 工具对 Hadoop 数据进行分析

前言 每一个模式描述了一个在我们周围不断重复发生的问题及该问题解决方案的核心。这样，你就能一次又一次地使用该方案而不必做重复工作。 所谓网站架构模式即为了解决大型网站面临的高并发访问、海量数据、高可靠运行等一系列问题与挑战。为此，在实践中提出了许多解决方案，以实现网站高性能、高可靠性、易伸缩、可扩展、安全等各种技术架构目标。 一、分层 分层是企业应用系统中最常见的一种架构模式，将系统在横向维度上切分成几个部分，每个部分负责一部分相对简单并比较单一的职责，然后通过上层对下层的依赖和调度组成一个完整的系统。 在网站的分层架构中，常见的为3层，即应用层、服务层、数据层。 应用层，具体负责业务和视图的展示； 服务层，为应用层提供服务支持； 数据层，提供数据存储访问服务，如数据库、缓存、文件、搜索引擎等。 分层架构是逻辑上的，在物理部署上，三层架构可以部署在同一个物理机器上，但是随着网站业务的发展，必然需要对已经分层的模块分离部署，即三层结构分别部署在不同的服务器上，使网站拥有更多的计算资源，以应对越来越多的用户访问。 所以，虽然分层架构模式最初的目的，是规划软件清晰的逻辑结构，以便于开发维护。但在网站的发展过程中，分层结构对网站支持高并发，向分布式方向的发展至关重要。 二、冗余 网站需要7×24小时连续运行，那么就得有相应的冗余机制，以防某台机器宕掉时无法访问

1数据源 :上次关于手机流量简单统计业务的product 2.要求 ：根据总流量得值进行倒序排序，然后得到输出 3.大概逻辑 （1）FlowSort 类：进行序列化和反序列化,排序逻辑接口实现 （2）FlowSortMapper 类：对数据进行封装 （3）FlowSortReducer类：将key和value进行对调然后封装写入（对调位置是因为只有key(形参)是可以排序的，value就不行） （4）FlowSortDriver类; 进行driver操作（在代码下面有具体注释） 这里会把输出类型的时候把k和value对调回来 4.代码 （1）FlowSort package flowsort; import org.apache.hadoop.io.WritableComparable; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; public class FlowSort implements WritableComparable<FlowSort> { //上flow流量 private long upFlow; //下flow流量 private long downFlow; //sum流量 private long sumFlow; //空参构造

腾讯会议大规模扩容，快手春节红包流量洪峰：超大规模给云计算系统带来诸多挑战。如何管理海量节点并持续提升可扩展性？如何保证复杂工作流的稳定执行和故障自愈？如何提供高可用、高性能、低成本的计算能力？本文是腾讯云专家工程师李德铠在「云加社区沙龙online」的分享整理，为大家介绍腾讯会议大规模任务调度系统架构设计！ 点击视频，查看完整直播回放 疫情期间，很多企业受到了较大冲击，正常的复工生产无法进行。腾讯会议作为一款非常便捷的远程协作工具，成为了国内众多企业日常会议沟通交流的主要平台，这款产品从2019年12月26号正式推出，如何在这么短的时间内有效支撑起国内数以亿计用户的访问量呢？如何保障系统的稳定运行？ 下面为大家介绍，腾讯会议8天时间内完成100万核资源扩容背后的技术。 一、两个典型案例 首先介绍腾讯会议大规模扩容，下图所示为腾讯会议的架构图，左右两端的用户通过交换机连接到基站，然后接入腾讯云机房，首先会通过我们的调度中心，还有腾讯后台的接入层，接收到用户发起会议的请求。 拿到请求之后，再通过一些状态机的判断，帮用户加入到对应的会议室里面，然后再跟远端的朋友或同事建立一个音频媒体长链接，再通过混音和流控达到稳定的沟通服务。 今年对于腾讯会议是非常有突破的一年，它在春节期间快速崛起，成为了众多中小企业和学校复工复学必备的APP之一