pwd

1、集群（一变多）：一个服务处理，变为多个服务处理（一个tomcat处理所有请求，变为多个tomcat处理所有请求）2、分布式（拆分为多个流程）：一个服务处理全部流程，变为多个服务分布处理其中一部分的流程（一个tomcat处理a+b+c，变为tomcat1处理a+tomcat2处理b+tomcat3处理c）3、集群分布式：将集群和分布式进行组合处理（tomcat1和tomcat2处理a+tomcat3和omcat4处理b+tomcat5和tomcat6处理c）...

高可靠定义（HA，HADOOP中主要是硬件的高可靠）：硬件都是不可靠的，都有可能损坏（硬件的可靠性）。高可用定义：主要是针对系统（或者叫服务）----->指系统经过专门的设计，从而减少停工的时间，而保持服务的高度可用性。--高可用定义应用于《百度百科》高可靠：主要要解决的问题是，数据丢失，HADOOP的冗余副本策略。高可用：主要解决的是单点故障，例如HADOOP中的namenode节点如果它们宕机就会导致整个HADOOP集群不能用因此使用ZK解决。另外还有HIVE服务采用的热备的方式。.

一、常用命令1、SCP 将文件发送到另一台服务器scp ：server copy（服务器复制）例（发送文件）：scp di_dsa.put root@192.168.200.199:/tmpdi_dsa.put:本地文件 对方的用户@对方IP:/路径例（发送文件夹）：文件夹的话需要加-rscp -r 文件夹对方的用户@对方IP:/路径2、tar -zxzf 压缩文件 解压文件例： tar -zxzf aaa.tar.gz将 aaa.tae.gz3、rm -r.

YARN框架：资源管理器，为各类应用程序进行资源管理和调度一、MR1---没有集成yarn框架，只包含mapreduce主从架构：NN:jobtracker节点（作业）--->管理所有的作业的子任务并汇总DN:TaskTracker节点（任务）流程：1、client（客户端）提交一个jar到集群中2、jobtracker拿到client提交的jar，根据拿到的jar要处理的来源，在哪些DN主机上，将jar发送到各个带有块信息的tasktracker节点（DN主机）上3、

读了百度上的一些关于Spark on hive 与 Hive on Spark 的区别的文章，感觉理解太复杂，自己总结一下Spark on Hive ：数据源是：hive Spark 获取hive中的数据，然后进行SparkSQL的操作 （hive只是作为一个spark的数据源）。Hvie on Spark ：（数据源是hive本身） Hvie 将自己的MapReduce计算...

目录 Hadoop HIVE HBASE KAFKA FLUME STORM SCALA SPARK Hadoop HDFS MapReduceHDSF:分布式文件系统简单理解就是存储文件的系统，就像百度云盘一样的东西。我们搭建好HDFS就相当于自己做了一个百度云盘，就可以将我们自己的一些文件上传到自己的HDFS中。MapReduce:分布式...

HDFS简介 1、HDFS来源于Google的GFS，是分布式文件存储系统。2、解决了低成本存储大数据量的文件的问题（块），以及防止数据丢失（hdfs的副本）的问题3、什么是分布式？多个计算机节点协同完成一个任务（以hdfs读取一个文件为例：当客户端要读取一个文件时，要多个节点同时读取这个文件的块信息进行组装，将组装好的文件返回给客户端） HDFS架构以及各个节点的作用...

Hive 简介 以下的请深刻理解，如果理解不清楚请别看下一部分！1、Hive可以将结构化数据文件映射为一张数据库的表（这一句必须要理解），是一个数据仓库工具（）结构化的数据 -------> 数据库的表就是将 txt文件中的类容当成数据库的一张表进行操作数据仓库工具------>这个需要实际的项目经验接触就可以理解了当前可以不用理解。相信前面的你已经理解...

HBASE简介 1、Hbase是一个非关系型分布式数据库（NoSQL）--BigTable（参考的是谷歌）2、高可靠（采用主从架构，使用zookeeper管理）、高性能（分布式并行处理）、面向列、可伸缩（可新增子节点）3、采用HDFS作为文件存储系统（也可以采用其它的文件存储系统，没集成MR计算的功能）4、Hbase擅长查询数据（这里的查询是指将指定的数据按数据库的格式拿出显示...

一、隐藏的过程:1、读取hdfs上的一个file文件的块文件2、将块文件进行分片split3、读取split（分片）文件中的一行内容4、将一行内容转换为key-value的形式（key：为偏移量（即多少行，我的理解），value：为一行的内容）5、将key-value输入到自己的map函数中二、进入自己写的map函数：--自己的map函数作用是:1、读入一个key-......

一、问题描述：mr 编写正常 打好jar包后运行jar。眼看 map 0% reduce 0% 然后就结束了也没有啥错误和异常唯一个报错 ：running in uber mode : false二、解决办法：加上这一句话：在构造job类中加上：System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "root");原因:操作HDFS文件系统权限问题,具...

最近写脚本处理文本文件最后一行换行符的数据做简单总结1、将文件file.txt最后一行有换行符的数据追加到一个临时文件temp.txt中（这里可以直接处理掉最后一行的换行符，只把内容追加 到temp.txt文件中）tail -n1 file.txt | tr -d '\n' >> temp.txt #此处要注意两个文件的路径，最好跟上文件的绝对路径2、将原文件fi...