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高可用Hadoop平台-探索

1.概述 接下来,我们对Hadoop做进一步的探索,一步一步的揭开Hadoop的神秘面纱。下面,我们开始赘述今天的探索之路。 2.探索 在探索之前,我们来看一下Hadoop解决了什么问题,Hadoop就是解决了大数据(大到单台服务器无法进行存储,单台服务器无法在限定的时间内进行处理)的可靠存储和处理。 HDFS:在由普通或廉价的服务器(或PC)组成的集群上提供高可用的文件存储,通过将块保存多个副本的办法解决服务器或硬盘坏掉的问题。 MapReduce:通过简单的Mapper和Reducer的抽象提供一个编程模型,可以在一个由几十台或上百台的服务器组成的集群上进行并发,分布式的处理大量的数据集;而并发,分布式(如:机器间通信)和故障恢复等计算细节隐藏起来。而Mapper和Reducer的抽象,又是各种各样的复杂数据处理都可以分解为基本元素。这样,复杂的数据处理可以分解为由多个Job(包含一个Mapper和一个Reducer)组成的有向无环图(DAG),然后每个Mapper和Reducer放到Hadoop集群上执行,就可以得出如下图所示的结果: 在Hadoop的源码中,提供了一个很经典的例...

高可用Hadoop平台-Flume NG实战图解篇

1.概述 今天补充一篇关于Flume的博客,前面在讲解高可用的Hadoop平台的时候遗漏了这篇,本篇博客为大家讲述以下内容: Flume NG简述 单点Flume NG搭建、运行 高可用Flume NG搭建 Failover测试 截图预览 下面开始今天的博客介绍。 2.Flume NG简述 Flume NG是一个分布式,高可用,可靠的系统,它能将不同的海量数据收集,移动并存储到一个数据存储系统中。轻量,配置简单,适用于各种日志收集,并支持Failover和负载均衡。并且它拥有非常丰富的组件。Flume NG采用的是三层架构:Agent层,Collector层和Store层,每一层均可水平拓展。其中Agent包含Source,Channel和Sink,三者组建了一个Agent。三者的职责如下所示: Source:用来消费(收集)数据源到Channel组件中 Channel:中转临时存储,保存所有Source组件信息 Sink:从Channel中读取,读取成功后会删除Channel中的信息 下图是Flume NG的架构图,如下所示: 图中描述了,从外部系统(Web Server)中收集产生...

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