《Hadoop与大数据挖掘》一2.1.4　Hadoop资源管理

《Hadoop与大数据挖掘》一2.1.4　Hadoop资源管理—YARN

2017-06-25 560

本节书摘来华章计算机《Hadoop与大数据挖掘》一书中的第2章，第2.1.4节，张良均　樊　哲　位文超　刘名军许国杰　周　龙　焦正升　著更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

2.1.4　Hadoop资源管理—YARN

在上一节中我们看到，当MapReduce发展到2.x时就不使用JobTracker来作为自己的资源管理框架，而选择使用YARN。这里需要说明的是，如果使用JobTracker来作为Hadoop集群的资源管理框架的话，那么除了MapReduce任务以外，不能够运行其他任务。也就是说，如果我们集群的MapReduce任务并没有那么饱满的话，集群资源等于是白白浪费的。所以提出了另外的一个资源管理架构YARN（Yet Another Resource Manager）。这里需要注意，YARN不是JobTr

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《Hadoop与大数据挖掘》一2.1.3　Hadoop计算—MapReduce

本节书摘来华章计算机《Hadoop与大数据挖掘》一书中的第2章，第2.1.3节，张良均　樊　哲　位文超　刘名军许国杰　周　龙　焦正升　著更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 2.1.3　Hadoop计算—MapReduce MapReduce是Google提出的一个软件架构，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念“Map（映射）”和“Reduce（归纳）”以及它们的主要思想，都是从函数式编程语言借来的，还有从矢量编程语言借来的特性。当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（归纳）函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组，如图2-6所示。下面将以Hadoop的“Hello World”例程—单词计数来分析MapReduce的逻辑

2017-06-26

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本节书摘来华章计算机《Hadoop与大数据挖掘》一书中的第2章，第2.1.5节，张良均　樊　哲　位文超　刘名军许国杰　周　龙　焦正升　著更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 2.1.5　Hadoop生态系统如图2-12所示，Hadoop的生态圈其实就是一群动物在狂欢。我们来看看一些主要的框架。（1）HBaseHBase（Hadoop Database）是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。（2）HiveHive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。（3）PigPig是一个基于Hadoop

2017-06-26

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Oracle

Oracle Database，又名Oracle RDBMS，或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统，系统可移植性好、使用方便、功能强，适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库方案。

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Tomcat是Apache 软件基金会（Apache Software Foundation）的Jakarta 项目中的一个核心项目，由Apache、Sun 和其他一些公司及个人共同开发而成。因为Tomcat 技术先进、性能稳定，而且免费，因而深受Java 爱好者的喜爱并得到了部分软件开发商的认可，成为目前比较流行的Web 应用服务器。

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Sublime Text

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