目录1 设计思想1.1 数据模型1.2 Client API2 体系架构3 工作原理3.1 领导者选举3.2 读写请求流程4 容错机制5 典型示例5.1 命名服务5.2 集群管理5.3 配置更新5.4 同步控制 ZooKeeper：轻量级的分布式系统，用于解决分布式应用中通用的协作问题。 1 设计思想 MapReduce1.0架构的JobTra
LTS 【轻量级分布式任务调度框架(Light Task Schedule)】 LTS简介 LTS(light-task-scheduler)主要用于解决分布式任务调度问题，支持实时任务，定时任务和Cron任务。有较好的伸缩性，扩展性，健壮稳定性而被多家公司使用，同时也希望开源爱好者一起贡献。 LTS框架概况 LTS 四种节点： JobCli
1.1 离线计算是什么？ 离线计算：批量获取数据、批量传输数据、周期性批量计算数据、数据展示 代表技术：Sqoop批量导入数据、HDFS批量存储数据、MapReduce批量计算数据、Hive批量计算数据 1.2 流式计算是什么 流式计算：数据实时产生、数据实时传输、数据实时计算、实时展示 代表技术：Flum
在Hadoop1.x中MapReduce是Master/Slave结构，在集群中的表现形式为：1个JobTracker带多个TaskTracker；JobTracker：负责资源管理和作业调度；TaskTracker：定期向JobTracker汇报本节点的健康状况、资源使用情况以及任务的执行情况；接收来自JobTracker的命令（启动/杀死任务等）并执行接收到的命令;
1.hadoophadoop2.0的HA机制官方介绍了有2种方式，一种是NFS（Network File System）方式，另外一种是QJM（Quorum Journal Manager）方式。高可用:单点故障 hadoop_ha JournalNodes集群 active standby修改一次元数据都会生成一条edits log，除了写入本地磁盘文件，还会写入JournalNodes集群nam
一、MapReduce1.0的数据分割到数据计算的过程 MapReduce是我们再进行离线大数据处理的时候经常要使用的计算模型，MapReduce的计算过程被封装的很好，我们只用使用Map和Reduce函数 nput Input但是输入文件的存储位置， 但是注意这里并一定是一些博客说的当然是HDFS似的分布
概述 Hadoop MapReduce采用Master/Slave结构。 Master：是整个集群的唯一的全局管理者，功能包括：作业管理、状态监控和任务调度等，即MapReduce中的JobTracker。 Slave：负责任务的执行和任务状态的回报，即MapReduce中的TaskTracker。 JobTracker剖析 概述：JobTracker是一个后
1.简介 Map Reduce 是Google 公司的核心计算模型，它将运行于大规模集群上的复杂并行计算过程高度地抽象为两个函数： Map 和Reduce 。Hadoop 是Doug Cutting 受到Google 发表的关于MapReduce 的论文的启发而开发出来的。Hadoop 中的MapReduce 是一个使用简单的软件框架，基于它
MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。MapReduce采用”分而治之”的思想，把对大规模 数据集的操作，分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完成，然后通过整合各个节点的中间结果，得到最终结果。简单地 说，MapReduce就是“任务的分解与结果的汇总”。
分布式并行计算MapReduce 作业要求来自：https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3319 1.用自己的话阐明Hadoop平台上HDFS和MapReduce的功能、工作原理和工作过程。 HDFS的功能：HDFS是作为底层存储系统来存储分布式环境中的数据，它可以让你在Hadoop集群中的多个节
1.用自己的话阐明Hadoop平台上HDFS和MapReduce的功能、工作原理和工作过程。 HDFS的功能：元数据、检查点、DataNode功能 HDFS的工作原理： 数据存取 - HDFS架构： Master / Slave(主从结构) - 节点可以理解为物理机器 主节点，只有一个: Namenode 从节点，有很多个: Datanodes 1) 分布
作业要求来自于https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3319 1.用自己的话阐明Hadoop平台上HDFS和MapReduce的功能、工作原理和工作过程 HDFS 功能 分布式文件系统，用来存储海量数据。 工作原理 文件系统都有最小的处理单元，而HDFS的处理单元
1. YARN 本质上是资源管理系统。YARN提供了资源管理和资源调度等机制 1.1 原 Hadoop MapReduce 框架 对于业界的大数据存储及分布式处理系统来说，Hadoop 是耳熟能详的卓越开源分布式文件存储及处理框架，对于 Hadoop 框架的介绍在此不再累述，读者可参考 Hadoop 官方简介。使用和
