Hadoop 一二事(1) - 简单介绍与杂谈
大数据大数据,身边很多朋友都在谈大数据,Big Data!!!
到底是什么,用来干嘛的,也很少有人说得出一二,那今天开始就简单说说这一二事吧
hadoop 的来源:是作者女儿的一个玩具 - 一只黄色的大象
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MapReduce编程实现学习
MapReduce主要包括两个阶段:一个是Map,一个是Reduce. 每一步都有key-value对作为输入和输出。 Map阶段的key-value对的格式是由输入的格式决定的,如果是默认的TextInputFormat,则每行作为一个记录进程处理,其中key为此行的开头相对文件的起始位置,value就是此行的字符文本。Map阶段的输出的key-value对的格式必须同reduce阶段的输入key-value对的格式相对应。 下面开始尝试,假设我们需要处理一批有关天气的数据,其格式如下:按照ASCII码存储,每行一条记录每一行字符从0开始计数,第15个到第18个字符为年第25个到第29个字符为温度,其中第25位是符号+/- Text文本样例: 0067011990999991950051507+0000+ 0043011990999991950051512+0022+ 0043011990999991950051518-0011+ 0043012650999991949032412+0111+ 0043012650999991949032418+0078+ 0067011990999...
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Storm构建分布式实时处理应用初探(转)
最近利用闲暇时间,又重新研读了一下Storm。认真对比了一下Hadoop,前者更擅长的是,实时流式数据处理,后者更擅长的是基于HDFS,通过MapReduce方式的离线数据分析计算。对于Hadoop,本身不擅长实时的数据分析处理。两者的共同点都是分布式的架构,而且,都类似有主/从关系的概念。本文中我就不具体阐述Strom集群和Zookeeper集群如何部署的问题,我想通过一个实际的案例切入,分析一下如何利用Storm,完成实时分析处理数据的。 Storm本身是Apache托管的开源的分布式实时计算系统,它的前身是Twitter Storm。在Storm问世以前,处理海量的实时数据信息,大部分是类似于使用消息队列,加上工作进程/线程的方式。这使得构建这类的应用程序,变得异常的复杂。很多的业务逻辑中,你不得不考虑消息的发送和接收,线程之间的并发控制等等问题。而其中的业务逻辑可能只是占据整个应用的一小部分,而且很难做到业务逻辑的解耦。但是Storm的出现改变了这种局面,它首先抽象出数据流Stream的抽象概念,一个Stream指的是tuples组成的无边界的序列。后面又继续提出Spouts、...
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