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Hadoop主要由HDFS和MapReduce引擎两部分组成。 •http://hadoop.apache.org/ 从0.20.X分支发展出hadoop 1.0.X版 目前是稳定版本。生产环境优先使用。 分布式文件系统（DFS） 1、是一种允许文件通过网络在多台主机上分享的文件系统，可让多机器上的用户分享文件和存储空间。 2、对用户透明。用户看来就像访问本地的磁盘一样。 3、容错性。

一、作用 1、combiner最基本是实现本地key的聚合，对map输出的key排序，value进行迭代。如下所示： map: (K1, V1) → list(K2, V2) combine: (K2, list(V2)) → list(K2, V2) reduce: (K2, list(V2)) → list(K3, V3) 2、combiner还具有类似本地的reduc

本篇主要介绍Combinner，这个MapReduce Shuffle中占有重要地位，他能减少磁盘I/O以及网络Fetch时的数据迁移量，在MapReduce Shuffle中存在着三次排序（Map端两次，reduce端一次），每次排序时便会用上一次Combinner函数，也就是这个可有可无的函数一旦定义会被三次调用~~      然而Combinner的使用需要注意程序的差错性，而且有些情

《Hadoop实战》作为云计算所青睐的分布式架构，Hadoop是一个用Java语言实现的软件框架，在由大量计算机组成的集群中运行海量数据的分布式 计算，是谷歌实现云计算的重要基石。《Hadoop实战》分为3个部分，深入浅出地介绍了Hadoop框架、编写和运行Hadoop数据处理程序所需的实 践技能及Hadoop之外更大的生态系统。 《Hadoop实战》适合需要处理大量离线数据的云计算程序员、架构

Hadoop的创始人是Doug Cutting， 同时也是著名的基于Java的检索引擎库Apache Lucene的创始人。Hadoop本来是用于著名的开源搜索引擎Apache Nutch，而Nutch本身是基于Lucene的，而且也是Lucene的一个子项目。因此Hadoop基于Java就很理所当然了，所以，Hadoop是由Java编写的。 Hadoop采用Java编写，因而Hadoop天

1、hadoop运行的原理?      hadoop就是map 和 reduce的过程。服务器上一个目录节点+多个数据节点。将程序传送到各个节点，在数据节点上进行计算 2、mapreduce的原理?      将数据存储到不同节点，用map方式对应管理，在各个节点进行计算，采用reduce进行合并结果集 3、HDFS存储的机制?      就是通过java程序和目录节点配合，将数据存放到

Hadoop Common: 在0.20及以前的版本中，包含HDFS、MapReduce和其他项目公共内容，从0.21开始HDFS和MapReduce被分离为独立的子项目，其余内容为Hadoop Common * HDFS: Hadoop 分佈式文件系統 (Distributed File System) － HDFS (Hadoop Distributed File System) * Ma

一、服务形式        Saas（Software as a Service）基础设施作为服务、Paas（Platform as a service）平台作为服务、Iaas（Infrastructure as a Service）软件作为服务。   二、云计算技术体系结构       物理资源层：计算机、存储器、网络设施、数据库、软件。       资源池层：计算资源池、存储资源池、

MapReduce:分布式数据处理模型和执行环境、运行于大型商用机集群。   ZooKeeper:一个分布式、高可用的协调服务。ZooKeeper提供分布式锁之类的基本服务用于构建分布式应用。   HDFS:   分布式文件系统，运行于大型商用机集群。 Hadoop体系最底层的一个模块。为Hadoop各子项目提供各种工具，如：配置文件和日志操作等。   HBase: 一个分布式、按

Hive 是什么 Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 QL，它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时，这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reduc