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浅谈Hadoop

大数据的概念炒了好多年了,很显然这项技术经受住了时间的考验,不是有些人想的那样华而不实,多年来总是伴随着Hadoop的身影越发壮大。 这些年来数据的增长量真是发生了天翻地覆的变化,原来大家过年的时候都会很认真的拍一张全家福,恨不得把胶卷能够正反两用,多存点照片,现在好了,手机各类终端齐上阵,微博,微信,图片,小视频,所有的数据真是应有尽有。数据量上来了,数据的分析工作就显得尤为重要了。用现在很形象的一种描述就是,让数据说话。 Hadoop的使命就是主要海量数据的存储和分析,也有两个核心的功能,一个是HDFS,一个就是MapReduce。怎么理解呢,HDFS就是Hadoop Distributed FileSystem, MapReduce是一个编程模型,所做的工作是map和reduce两部分,这些海量数据需要存储,这个很容易理解,那么什么是MapReduce呢? 举一个简单的例子。 我们存在一些文本数据,是关于pm2.5的。记录了每天的数据情况。内容如下: 20150321 01 60 20150321 06 5020150321 12 10020150320 01 200201503...

hbase集群安装和shell操作

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/qq1010885678/article/details/44596537 1.上传hbase安装包 2.解压 3.配置hbase集群,要修改3个文件(首先zk集群已经安装好了) 注意:要把hadoop的hdfs-site.xml和core-site.xml 放到hbase/conf下 让hbase节点知道hdfs的映射关系,也可以在hbase-site.xml中配置 3.1修改hbase-env.sh export JAVA_HOME=/usr/java/jdk //告诉hbase使用外部的zk export HBASE_MANAGES_ZK=false vi hbase-site.xml <configuration> <!-- 指定hbase在HDFS上存储的路径 --> <property> <name>hbase.rootdir</name> <value>hdfs:/...

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