Hadoop

文章目录 前言 基于文件数/文件Size的数据切分方式 前言 在如今数据使用场景越来越多的环境下，如何对数据做到更准确，更高效的处理无疑是我们开发者所重点关注以及所期望达成的目标。说到数据的处理，在当今成熟的分布式系统下，我们已经能够达到比较高效的数据并行处理能力了。但是这并不意味着说对此我们没有别的改善空间的余地了。在数据的并行处理过程中，不是所有情况我们都能保证每个并行处理任务都能按照预期顺利执行，中间就可能出现长尾任务现象。这里笔者想抛出的一个关键词：数据切分。在数据切分不均匀的情况下，是极有可能出现任务执行时间不均等的现象，从而影响到整个Job的完成耗时。本文笔者以Hadoop DistCp任务的内部数据处理过程为例，来聊聊DistCp内部的数据切分方式。 基于文件数/文件Size的数据切分方式 在分布式计算过程中，我们有专门的名词来定义不同task处理数据量的差异，叫做data skew(数据倾斜)。在DistCp任务中，对应的情况就是其内部map task需要处理(拷贝)的数据量差异比较大。 在笔者内部测试的一个例子中，笔者打算拷贝300w量级的文件目录，最后发现将近200w的目录分布到了一个map task内，然后造成DistCp的结束不了的情况。后来经过进一步分析，才知道原来是DistCp默认按照数据拷贝大小来均分输入数据到各个map内

　　结合WEB前端发展现状，WEB前端开发工程师已成为当下炙手可热的岗位之一，大中型企业对前端开发人才的需求量与日俱增，开始学习WEB前端开发技术的学生也开始明显增多。从WEB业务开发层面出发，将WEB前端与后端融合总结，Web前端开发就业方向你知道几个 　　1WEB开发，前端、后端是web开发的两个端，其实统称web开发，在很多国外公司没前后端这个说法，都叫做『软件工程师』或者web developer。其实，要转换一个思想：前后端并不是对立的，所以在你保持前端高水平的情况下,精进一些后端技术是必要的,但是要分清主次,前端为主。 　　2数据方向，web开发分web前端和web后端，是以web服务的角度来看待的，数据研发这个是在web开发的基础上用数据附能，懂可视化的一定是有前端能力的，懂hadoop的一定java玩的溜，属于web开发的拓展方向。 　　3Web架构师能得到更多的薪资。由于拥有最为广泛的WEB相关知识沉淀，更加容易成为一名架构师。这个职业发展方向不如第一种来得平滑，主要是作为一名架构师不得不学习：后端技术、DBA、Platform等内容，而这种学习通常需要实际操刀做项目，但只要你坚持，未来前途无限光明。 　　4大前端方向，由于一定程度上，前端把ios和安卓收编了，统称大前端(还有node)。而对大前端模式来说，这句话最有趣的地方在于：“大”才是核心，“前端

为什么要构建数据湖 大数据时代早期，Apache HDFS 是构建具有海量存储能力数据仓库的首选方案。随着云计算、大数据、AI 等技术的发展，所有云厂商都在不断完善自家的对象存储，来更好地适配 Apache Hadoop/Spark 大数据以及各种 AI 生态。由于对象存储有海量、安全、低成本、高可靠、易集成等优势，各种 IoT 设备、网站数据都把各种形式的原始文件存储在对象存储上，利用对象存储增强和拓展大数据 AI 也成为了业界共识，Apache Hadoop 社区也推出了原生的对象存储“Ozone”。从 HDFS 到对象存储，从数据仓库到数据湖，把所有的数据都放在一个统一的存储中，也可以更加高效地进行分析和处理。 对于云上的客户来说，如何构建自己的数据湖，早期的技术选型非常重要，随着数据量的不断增加，后续进行架构升级和数据迁移的成本也会增加。在云上使用 HDFS 构建大规模存储系统，已经暴露出来不少问题。HDFS 是 Hadoop 原生的存储系统，经过 10 年来的发展，HDFS 已经成为大数据生态的存储标准，但我们也看到 HDFS 虽然不断优化，但是 NameNode 单点瓶颈，JVM 瓶颈仍然影响着集群的扩展，从 1 PB到 100+ PB，需要不断的进行调优、集群拆分来，HDFS 可以支持到 EB 级别，但是投入很高的运维成本，来解决慢启动，心跳风暴，节点扩容、节点迁移

1.概述 **在传统数据库（如：MYSQL）中，JOIN操作是非常常见且非常耗时的。而在HADOOP中进行JOIN操作，同样常见且耗时，由于Hadoop的独特设计思想，当进行JOIN操作时，有一些特殊的技巧**。 reduce side join： 假设要进行join的数据分别来自File1和File2. reduce side join是一种最简单的join方式，其主要思想如下： 在map阶段，map函数同时读取两个文件File1和File2，为了区分两种来源的key/value数据对，对每条数据打一个标签（tag）,比如：tag=0表示来自文件File1，tag=2表示来自文件File2。即：map阶段的主要任务是对不同文件中的数据打标签。 在reduce阶段，reduce函数获取key相同的来自File1和File2文件的value list， 然后对于同一个key，对File1和File2中的数据进行join（笛卡尔乘积）。即：reduce阶段进行实际的连接操作。 整个计算过程是： （1）在map阶段，把所有记录标记成<key, value>的形式，其中key是id，value则根据来源不同取不同的形式：来源于表A的记录，value的值为"a#"+name；来源于表B的记录，value的值为"b#"+score。 （2）在reduce阶段

众所周知，大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。它的含义十分广泛，并庞大复杂，需要有专门设计的硬件和软件工具来进行数据处理和分析。下面给大家推荐几款常见好用的数据分析工具，以供参考选择。 Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。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。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。 HPCC HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能