Hadoop

大数据生态体系蓬勃发展，分布式技术组件越来越丰富，Hadoop，Spark，Flink等快速涌现，让海量数据的解决方案越来越完善，这些分布式技术组件都是架构在大批量廉价商用服务器之上提供高性能，高可用，可扩展的服务的分布式集群。 那么他们如何设计，底层是如何实现的呢？ 我们在遇见类似的需求时， 是否也能研制一套海量数据处理技术 呢？ 当然能！这套 hadoop 课程视频， 对Hadoop底层源码剖析，三天带你手写一个hadoop框架，原价 1998 元，现在 限时免费送 ！ 资料目录 1. 手写RPC实现 （1）海量数据的存储及计算方案探索分析 （2）单线程的通用存储和计算方案设计和实现 （3）多线程的通用存储和计算方案设计和实现 （4）多进程的通用存储和计算方案设计 （5）手写RPC实现 2. 手写HDFS框架 （1）手写分布式文件系统功能实现： 整体架构实现 （2）手写分布式文件系统功能实现： 上传文件实现 （3）手写分布式文件系统功能实现： 下载文件实现 （4）手写分布式文件系统功能实现： 元数据管理实现 3. 手写MapReduce （1）手写分布式计算框架功能实现： 整体架构实现Job设计 （2）手写分布式计算框架功能实现： 通用数据读取组件InputFormat和Mapper组件实现 （3）手写分布式计算框架功能实现：

原作 ：Mohammed M Jubapu 译者 ：机器学习算法与Python实战（公众号ID：tjxj666） 英文 ： https://www.linkedin.com/pulse/skills-build-data-engineering-mohammed-m-jubapu/ 数据工程师是当今市场上最受欢迎的工作之一。数据无处不在，被认为是新时代的能源。公司从不同来源生成大量数据，数据工程师的任务是组织数据信息的收集，处理和存储。但是，要成为一名数据工程师，您需要具备一些出色的技能，例如数据库，大数据，ETL和数据仓库，云计算以及编程语言。但是问题来了，您是否想拥有所有这些技能，或者您想使用所有工具？为简化此操作，让我们抓住机会，直接深入研究数据工程人才市场中的最新技能，这肯定会增加您现有的职业生涯或协助您开始数据工程之旅。 1-精通一种编程语言 是的，编程语言是数据工程的必备技能。多数职位概况要求精通至少一种编程语言。这些语言是ETL或数据管道框架所必需的。通用编程语言是总体上掌握数据工程和管道所需的核心编程技能。比如， Java和Scala 用于在Hadoop上编写MapReduce作业。 Python 是数据分析和管道的流行选择，而 Ruby 也是广泛流行的应用程序粘合剂。 2- Python是最受关注的技能 Python！Python！Python！是的，大约70

在今年的两会上，“新型基础设施”被首次写入了政府工作报告，提出通过发展新一代信息网络、拓展5G应用、建设数据中心等，激发新消费需求、助力产业升级。“新基建”兼具稳增长、调结构、促创新等重大作用，特别是加速数字基础设施建设对于数字化转型和发展数字经济来说具有重大意义。 由于数字新基建需要承担稳增长、调结构、促创新等任务，因此混合云就成为了必不可少的基础设施。所谓混合云，就是结合了公有云、私有云和传统IT等形态的统一的企业数字基础设施平台。借助混合云，企业数字化可以突破数据孤岛等传统IT瓶颈，又可以获得互联网规模的计算资源、灵活性和创新力，在实现稳增长和促创新的同时又能稳步调结构，是数字新基建的不二之选。 在混合云的供应商中，除了IBM、VMware等巨头外，还有一家传承了长达80余年经验、曾经定义了企业IT的“新”巨头Hewlett Packard Enterprise (HPE)。自从2015年底拆分以来，HPE开始建立一个有别于其它技术供应商的全新的企业IT模式，这就是GreenLake——“公有云私有化的云服务”，为企业内部IT带来公有云的体验，而企业则是按使用量付费的即用即付消费模式。 2020年6月24日，HPE Discover全球在线峰会盛大开幕，并首次以线上的形式和大家见面。作为HPE年度最大的科技盛宴，大会持续数周分波次覆盖不同的技术重点和业务层面

在配置yarn-HA高可用集群后，执行yarn-start.sh，发现nodemanager启动成功，而resourcemanager却没有启动，于是： 检查logs： tail -n 100 hadoop-root-resourcemanager-hadoop01.log 发现resourcemanager启动过程中出现这样的报错： org.apache.hadoop.service.ServiceStateException: org.apache.hadoop.yarn.exceptions.YarnException: Failed to initialize queues at org.apache.hadoop.service.ServiceStateException.convert(ServiceStateException.java:105) at org.apache.hadoop.service.AbstractService.init(AbstractService.java:173) at org.apache.hadoop.service.CompositeService.serviceInit(CompositeService.java:109) at org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager

需要电脑是否自支持 在maoreduce的配置文件中配置reduce的输出压缩配置： 检查reduce输出结果的压缩模式： 都明白了吗？ 另外大家要注意：很多人在学Java高级过程中难免会遇到各种问题解决不了。为此我建了个裙 783802103，里面很多架构师一起交流解答，没基础勿进哦！ 本文的文字及图片来源于网络加上自己的想法,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4381645/blog/4289086

目录 一、Ranger是什么 1、Ranger介绍 2、Ranger模块 二、基于Ambari安装Ranger 一、Ranger是什么 1、Ranger介绍 Ranger是Hadoop平台的集中式安全管理框架，能够为hadoop平台组件提供细粒度的访问控制。通过Ranger, Hadoop管理员能够轻松地管理各种安全策略，包括：访问文件/文件夹，数据库，Hive表，列, Hbase, YARN等。此外，Ranger还能进行审计管理，以及策略分析，从而为Hadoop环境的深层次分析提供支持。 目前，Ranger支持对以下的Hadoop组件：HDFS, HBase, Hive, Yarn, Knox, Storm, Solr, Kafka。 HDP整合kerberos以及ranger进行细粒度权限控制 ： https://mp.csdn.net/console/editor/html/106575381 2、Ranger模块 Apache Ranger目前是Apache下的顶级项目，目的是通过制定策略(policies)实现对Hadoop组件的集中式安全管理。用户可以通过Ranager实现对集群中数据的安全访问。 Ranger由三个模块组成： Ranger portal: 提供给用户进行安全管理的界面 Ranger plugin: 嵌入在需要安全控制的组件进程中，提供两种功能： （1

hive工作常用语句 1.查看hadoop任务 yarn application -list |grep 用户名 yarn application -kill application_1443009203033_86621 2.liunx nohup命令 nohup ./label_driver.sh > /home/disk4/bi/driver_label/label_driver20150325.log 2>&1 & nohup ./testpass.sh > logs/testpass_20150323.log 2>&1 & 3.hive添加字段 ALTER TABLE label_driver_z add columns(total_miss_cnt int comment '累积爽约订单数'); 4.hive修改表分隔方式、修改空值描述符 ALTER TABLE city SET SERDEPROPERTIES ('field.delim' = '\t'); ALTER TABLE city SET SERDEPROPERTIES('serialization.format' = '\t'); ALTER TABLE city SET SERDEPROPERTIES('serialization.null.format' = ''); ALTER TABLE dm

简洁而不简单 Hadoop数据压缩 数据压缩优点和缺点 ​ 压缩技术能够 有效减少底层存储系统（HDFS）读写字节数 。压缩提高了网络带宽和磁盘空间的效率。在 Hadoop下，尤其是数据规模很大和工作负载密集的情况下，使用数据压缩显得非常重要。在这种情况下， IO操作和网络数据传输要花大量的时间 。还有， Shuffle与 Merge过程同样也面临着巨大的IO压力鳘于磁盘IO和网络带宽是 Hadoop的宝贵资源， 数据压缩对于节省资源、最小化磁盘IO和网络传输非常有帮助 。 ​ 不过，尽管压缩与解压操作的CPU开销不髙， 其性能的提升和资源的节省并非没有代价 。如果磁盘IO和网络带宽影响了 MapReduce作业性能，在任意 MapReduce阶段启用压缩都可以改善端到端处理时间并減少IO和网络流量。 压缩策略和原则 ​ 压缩是提高 Hadoop运行效率的一种优化策略通过对 Mapper、 Reducer运行过程的数据进行压缩， 以减少磁盘IO，提高MR程序运行速度 。 ​ 注意：釆用压缩技术减少了磁盘IO，但同时 增加了CPU运算负担 。所以，压缩特性运用得当能提高性能，但运用不当也可能降低性能压缩基本原则： （1）运算密集型的job，少用压缩 （2） IO密集型的job，多用压缩 ！！ MR支持的压缩编码 压缩格式 hadoop自带？ 算法 文件扩展名 是否可切分

一、算法最最基础 1、时间复杂度 2、空间复杂度 一般最先接触的就是时间复杂度和空间复杂度的学习了，这两个概念以及如何计算，是必须学的，也是必须最先学的，主要有最大复杂度、平均复杂度等，直接通过博客搜索学习即可。 二、基础数据结构 1、线性表 列表（必学） 链表（必学） 跳跃表（知道原理，应用，最后自己实现一遍） 并查集（建议结合刷题学习） 不用说，链表、列表必须，不过重点是链表。 2、栈与队列 栈（必学） 队列（必学） 优先队列、堆（必学） 多级反馈队列（原理与应用） 特别是优先队列，再刷题的时候，还是经常用到的，队列与栈，是最基本的数据结构，必学。 3、哈希表（必学） 碰撞解决方法：开放定址法、链地址法、再次哈希法、建立 公共溢出区（必学） 布隆过滤器（原理与应用） 4、树 二叉树：各种遍历（递归与非递归）（必学） 哈夫曼树与编码（原理与应用） AVL树（必学） B 树与 B+ 树（原理与应用） 前缀树（原理与应用） 红黑树（原理与应用） 线段树（原理与应用） 树相关是知识还是挺多的，建议看书，可以看《算法第四版》。 5、数组 树状数组 矩阵（必学） 三、各种常见算法 1、十大排序算法 简单排序：插入排序、选择排序、冒泡排序（必学） 分治排序：快速排序、归并排序（必学，快速排序还要关注中轴的选取方式） 分配排序：桶排序、基数排序 树状排序：堆排序（必学） 其他：计数排序（必学）