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Hadoop中HDFS和MapReduce节点基本简介

Hadoop提供存储文件和分析文件的机制。 HDFS负责文件的存储,MapReduce负责文件的分析过程。 HDFS主要组件由NameNode和DataNode组成 HDFS文件切分成块(默认大小64M),以块为单位,每个块有多个副本存储在不同的机器上,副本数可在文件生成时指定(默认3) NameNode是主节点,存储文件的元数据如文件名,文件目录结构,文件属性(生成时间,副本数,文件权限),以及每个文件的块列表以及块所在的DataNode等等。它是一个中心服务器,单一节,负责管理文件系统的名字空间(namespace)以及客户端对文件的访问,它维护着每个文件系统树和整棵树内所有的文件和目录,这些信息已两个文件形式永久保存在本地磁盘上:命名控件镜像文件(Fsimage)和编辑日志(Edit log)。文件操作,NameNode负责文件元数据的操作,DataNode负责处理文件内容的读写请求,跟文件内容相关的数据流不经过NameNode,只会询问它跟那个DataNode联系,否则NameNode会成为系统的瓶颈 DataNode在本地文件系统存储文件块数据,以及块数据的校验和。可以创...

Hive自定义UDF和聚合函数UDAF

Hive是一种构建在Hadoop上的数据仓库,Hive把SQL查询转换为一系列在Hadoop集群中运行的MapReduce作业,是MapReduce更高层次的抽象,不用编写具体的MapReduce方法。Hive将数据组织为表,这就使得HDFS上的数据有了结构,元数据即表的模式,都存储在名为metastore的数据库中。 可以在hive的外壳环境中直接使用dfs访问hadoop的文件系统命令。 Hive可以允许用户编写自己定义的函数UDF,来在查询中使用。Hive中有3种UDF: UDF:操作单个数据行,产生单个数据行; UDAF:操作多个数据行,产生一个数据行。 UDTF:操作一个数据行,产生多个数据行一个表作为输出。 用户构建的UDF使用过程如下: 第一步:继承UDF或者UDAF或者UDTF,实现特定的方法。 第二步:将写好的类打包为jar。如hivefirst.jar. 第三步:进入到Hive外壳环境中,利用add jar /home/hadoop/hivefirst.jar.注册该jar文件 第四步:为该类起一个别名,cr...

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