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HDFS简介 HDFS全称是Hadoop Distributed System。HDFS是为以流的方式存取大文件而设计的。适用于几百MB，GB以及TB，并写一次读多次的场合。而对于低延时数据访问、大量小文件、同时写和任意的文件修改，则并不是十分适合。 目前HDFS支持的使用接口除了Java的还有，Thrift、C、FUSE、WebDAV、HTTP等。HDFS是以block-sized

Hadoop 中的文件格式1 SequenceFile  SequenceFile是Hadoop API 提供的一种二进制文件，它将数据以的形式序列化到文件中。这种二进制文件内部使用Hadoop 的标准的Writable 接口实现序列化和反序列化。它与Hadoop API中的MapFile 是互相兼容的。Hive 中的SequenceFile 继承自Hadoop API 的Sequenc

http://10.10.11.14:50070/dfshealth.jsp http://10.10.11.14:50030/jobtracker.jsp 一、准备工作 在动手准备实践hadoop之前，最好把Google File System和Map/Reduce的原理搞清楚，否则可能要走很多弯路。 准备机器：一台master，若干台slave，配置每台机器的/

通过hadoop权威指南学习hadoop，对shuffle过程一直很疑惑，经过查看网上多个帖子，最终 完成此篇问答总结。 1.什么叫shuffle 从map任务输出到reducer任务输入之间的过程就叫做shuffle   2.每个map任务都有对应的缓存吗？默认是多少，怎么配置这个值的大小？ 每个map任务都有一个缓存支持输出，默认大小是100m，可以通

前言    一般而言，标题含有“秒杀”，“99%”，“史上最全/最强”等词汇的往往都脱不了哗众取宠之嫌，但进一步来讲，如果读者读罢此文，却无任何收获，那么，我也甘愿背负这样的罪名，:-)，同时，此文可以看做是对这篇文章：十道海量数据处理面试题与十个方法大总结的一般抽象性总结。     毕竟受文章和理论之限，本文摒弃绝大部分的细节，只谈方法/模式论，且注重用最通俗最直白的语言阐述相关问题

通常，集群里的一台机器被指定为 NameNode，另一台不同的机器被指定为JobTracker。这些机器是masters。余下的机器即作为DataNode也作为TaskTracker。这些机器是slaves\ 官方地址：(http://hadoop.apache.org/common/docs/r0.19.2/cn/cluster_setup.html) 1 先决条件 确保在

#!/usr/bin/env python   import sys skey=sys.argv[1].split(',') for line in sys.stdin:     dic={}     cols=line.split('\t')     for kv in cols[1:]:         kv_tmp=kv.split('\x01')

1、概述 Hadoop Streaming是Hadoop提供的一个编程工具，它允许用户使用任何可执行文件或者脚本文件作为Mapper和Reducer，例如： 采用shell脚本语言中的一些命令作为mapper和reducer（cat作为mapper，wc作为reducer） $HADOOP_HOME/bin/hadoop  jar $HADOOP_HOME/hadoop-stre

1. 概要 本文主要介绍了Hadoop Streaming的一些高级编程技巧，包括，怎样在mapredue作业中定制输出输出格式？怎样向mapreduce作业中传递参数？怎么在mapreduce作业中加载词典？怎样利用Hadoop Streamng处理二进制格式的数据等。 关于Hadoop Streaming的基本编程方法，可参考：Hadoop Streaming编程。 2.

Hadoop是使用Java语言开发的，但是有一些需求和操作并不适合使用java，所以就引入了本地库（Native Libraries）的概念，通过本地库，Hadoop可以更加高效地执行某一些操作。 目前在Hadoop中，本地库应用在文件的压缩上面： zlibgzip

MapReduce工作原理图文详解  前言：  前段时间我们云计算团队一起学习了hadoop相关的知识，大家都积极地做了、学了很多东西，收获颇丰。可是开学后，大家都忙各自的事情，云计算方面的动静都不太大。呵呵~不过最近在胡老大的号召下，我们云计算团队重振旗鼓了，希望大伙仍高举“云在手，跟我走”的口号战斗下去。这篇博文就算是我们团队“重启云计算”的见证吧，也希望有更多优秀的文章出炉。汤帅，亮