王家林“云计算分布式大数据Hadoop实战高手之路---从零开始”的
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?? 王家林的Hadoop官方博客
家林会带您在10分钟内理解云计算分布式大数据处理框架Hadoop并开始动手实践,倒计时开始……
更多Hadoop交流可以联系家林:
新浪微博:http://weibo.com/ilovepains
QQ:1740415547
QQ群:312494188
Weixin:wangjialinandroid
官方博客: http://www.cnblogs.com/guoshiandroid/
?
第1分钟:
?????Hadoop要解决的问题是什么?
?????答:Hadoop核心要解决长期IT界乃至人类社会的两大主题:
1, 海量数据的存储:传统的存储方式昂贵而且日益难以满足核裂变级别数据的增长,例如纽约证券交易所每天要产生T级别的数据量,Facebook要每天要服务过亿的用户(其中图片等数据`量是惊人的),如何使用廉价的设备支持无线增长的数据的安全高效的存储,Hadoop提出了解决方案,即HDFS.
2, 海量数据的分析:如何有效而快速的从海量数据中提取出有价值的信息,Hadoop给出了解决方案,即MapReduce.
HDFS和MapReduce是Hadoop整个项目的基础和核心,Hadoop庞大的家族中的其它子项目都是基于HDFS和MapReduce,所以掌握HDFS和MapReduce也就掌握了Hadoop的核心。
第2分钟:
?????Hadoop的来源和发展历史是什么?
?????答:始于2002年Apache搜索引擎项目Nutch,2004年Nutch的开发者基于Google发表的著名的GFS论文开发出了开源版本的GFS即NDFS,2005年基于Google发表的著名的MapReduce论文把MapReduce引入NDFS,2006年改名为Hadoop,NDFS的创始人加入Yahoo,同时Yahoo成立专门的小组发展Hadoop。
?????可以看出,在Hadoop的发展过程中,除了其创始人外,Google和Yahoo居功至伟。
第3分钟:
?????Hadoop到底是什么?
????? 答:Hadoop是基于廉价设备利用集群的威力对海量数据进行安全存储和高效计算的分布式存储和分析框架,Hadoop本身是一个庞大的项目家族,其核心家族或者底层是HDFS和MapReduce,HDFS和MapReduce分别用来实现对海量数据的存储和分析,其它的项目,例如Hive、HBase等都是基于HDFS和MapReduce,是为了解决特定类型的大数据处理问题而提出的子项目,使用Hive、HBase等子项目可以在更高的抽象的基础上更简单的编写分布式大数据处理程序。Hadoop的其它子项目还包括 Common, Avro, Pig, ZooKeeper, Sqoop, Oozie?等,随着时间的推移一些新的子项目会被加入进来,一些关注度不高的项目会被移除Hadoop家族,所以Hadoop是一个充满活力的系统。
第4分钟:
?????什么问题场景下适合使用HDFS?什么场景下不适合采用HDFS?
?????答:
适合使用Hadoop的场景:非常大的文件,包括单个文件非常大(例如超过100G大小的文件)和文件总大小非常大(例如达到P级别),即支持海量的数据;“write-once,read-many-times”的Streaming的文件访问方式;普通的硬件系统支持大数据的处理;
不适用Hadoop的场景:低延迟的数据访问;有很多细小文件的系统;要多次写入和修改的文件系统;
?
第5分钟:
?????如何解读HDFS架构图?
?????答:架构图如下:
?HDFS架构图的解读:
?
1,HDFS会把一个大文件分成很多小些的文件,把这些小文件存放在不同的节点上;
?
2,这些数据存放的节点叫做DataNode,DataNade中存放HDFS中定义的Block,即数据块,每块的大小是64M;
?
3,HDFS把大文件分成的多个小文件不仅存放在不同的节点上,而且同一个文件块在不同的节点上有多个副本;
?
4,记录这些数据和数据划分以及存储信息的节点叫做NameNode,NameNode是关键性的配置文件,而且是单一节点存在的,在2.x开始使用了HA策略,即HDFS支持NameNode的active-standy模式了;
?
5,客户端请求Hadoop中的数据时先要访问NameNode,从NameNode中获取DataNode中数据存储的信息后,才进行具体数据的访问;
?
第6分钟:
?
?????MapReduce到底是如何工作的?
?
??? ??答:家林举个例子你就明白了:求20个数据中的最大数,一般的编程方式把第一个数据开始往后面一个个的比较,总是把更大的数据记录下来,这样顺序比较下去,最后就得到了最大的数据;但是MapReduce的做法是把这20个数据分成4组,每组5个数据,每组采用Map函数求出最大值,然后后每组把求得的各自最大值交给Reduce,由Reduce得出最后的最大值;
?
?????简言之:MapReduce的工作方式就是大事化小,并行工作,各个击破。
?
?
?
第7分钟:
?
??????为什么要学习Hadoop?
?
?????答:Hadoop是云计算的具体实践技术,是处理大数据的开源框架,而大数据处理是IT界越来越热的主题,通过Hadoop开源代码的学习也是工程师提升自己功力的一个绝佳途径。
?
第8分钟:
?
?????如何开始学习Hadoop?
?
?????答:先搭建好Hadoop的单击环境、伪分布式环境和分布式环境。
?
第9分钟:
?
??????如何没有任何障碍的成为Hadoop高手?
?
? 答:学习免费发布王家林的云计算分布式大数据Hadoop实战高手之路(共3本书):
?
1,王家林编写的“云计算分布式大数据Hadoop实战高手之路---从零开始”带领您无痛入门Hadoop并能够处理Hadoop工程师的日常编程工作,进入云计算大数据的美好世界。
?
2,王家林编写的“云计算分布式大数据Hadoop实战高手之路---高手崛起”通过数个案例实战和Hadoop高级主题的动手操作带领您直达Hadoop高手境界。
?
3,王家林编写的“云计算分布式大数据Hadoop实战高手之路---高手之巅”通过当今主流的Hadoop商业使用方法和最成功的Hadoop大型案例让您直达高手之巅,从此一览众山小。
?
?
?
第10分钟:
?
??????进入家林的Hadoop教程,开始搭建Hadoop开发环境!
?
? ??
作者:javaniceyou 发表于2013-6-11 12:27:32 原文链接
阅读:119 评论:0 查看评论
原文地址:王家林“云计算分布式大数据Hadoop实战高手之路---从零开始”的第一讲Hadoop图文训练课程:, 感谢原作者分享。

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas





Menurut berita dari laman web ini pada 31 Julai, gergasi teknologi Amazon menyaman syarikat telekomunikasi Finland Nokia di mahkamah persekutuan Delaware pada hari Selasa, menuduhnya melanggar lebih daripada sedozen paten Amazon yang berkaitan dengan teknologi pengkomputeran awan. 1. Amazon menyatakan dalam tuntutan mahkamah bahawa Nokia menyalahgunakan teknologi berkaitan Perkhidmatan Pengkomputeran Awan Amazon (AWS), termasuk infrastruktur pengkomputeran awan, keselamatan dan teknologi prestasi, untuk meningkatkan produk perkhidmatan awannya sendiri. Amazon melancarkan AWS pada 2006 dan teknologi pengkomputeran awan terobosannya telah dibangunkan sejak awal 2000-an, kata aduan itu. "Amazon adalah perintis dalam pengkomputeran awan, dan kini Nokia menggunakan inovasi pengkomputeran awan yang dipatenkan Amazon tanpa kebenaran," bunyi aduan itu. Amazon meminta mahkamah untuk injunksi untuk menyekat

Minggu lalu, di tengah gelombang peletakan jawatan dalaman dan kritikan luar, OpenAI dibelenggu oleh masalah dalaman dan luaran: - Pelanggaran kakak balu itu mencetuskan perbincangan hangat global - Pekerja menandatangani "fasal tuan" didedahkan satu demi satu - Netizen menyenaraikan " Ultraman " tujuh dosa maut" ” Pembasmi khabar angin: Menurut maklumat dan dokumen bocor yang diperolehi oleh Vox, kepimpinan kanan OpenAI, termasuk Altman, sangat mengetahui peruntukan pemulihan ekuiti ini dan menandatanganinya. Di samping itu, terdapat isu serius dan mendesak yang dihadapi oleh OpenAI - keselamatan AI. Pemergian lima pekerja berkaitan keselamatan baru-baru ini, termasuk dua pekerjanya yang paling terkemuka, dan pembubaran pasukan "Penjajaran Super" sekali lagi meletakkan isu keselamatan OpenAI dalam perhatian. Majalah Fortune melaporkan bahawa OpenA

Model 70B, 1000 token boleh dijana dalam beberapa saat, yang diterjemahkan kepada hampir 4000 aksara! Para penyelidik memperhalusi Llama3 dan memperkenalkan algoritma pecutan Berbanding dengan versi asli, kelajuannya adalah 13 kali lebih pantas! Bukan sahaja ia pantas, prestasinya pada tugas menulis semula kod malah mengatasi GPT-4o. Pencapaian ini datang dari mana-mana, pasukan di belakang Kursor artifak pengaturcaraan AI yang popular, dan OpenAI turut mengambil bahagian dalam pelaburan. Anda mesti tahu bahawa pada Groq, rangka kerja pecutan inferens pantas yang terkenal, kelajuan inferens 70BLlama3 hanyalah lebih daripada 300 token sesaat. Dengan kelajuan Kursor, boleh dikatakan bahawa ia mencapai penyuntingan fail kod lengkap hampir serta-merta. Sesetengah orang memanggilnya lelaki yang baik, jika anda meletakkan Curs

Untuk mencapai penggunaan aplikasi awan C++ yang berkesan, amalan terbaik termasuk: penggunaan kontena, menggunakan bekas seperti Docker. Gunakan CI/CD untuk mengautomasikan proses keluaran. Gunakan kawalan versi untuk mengurus perubahan kod. Laksanakan pengelogan dan pemantauan untuk mengesan kesihatan aplikasi. Gunakan penskalaan automatik untuk mengoptimumkan penggunaan sumber. Urus infrastruktur aplikasi dengan perkhidmatan pengurusan awan. Gunakan penskalaan mendatar dan penskalaan menegak untuk melaraskan kapasiti aplikasi berdasarkan permintaan.

Alternatif pengkomputeran awan Golang termasuk: Node.js (ringan, dipacu peristiwa), Python (kemudahan penggunaan, keupayaan sains data), Java (stabil, prestasi tinggi) dan Rust (keselamatan, selaras). Memilih alternatif yang paling sesuai bergantung pada keperluan aplikasi, ekosistem, kemahiran pasukan dan kebolehskalaan.

Menurut berita pada 26 Jun, pada majlis perasmian Persidangan Komunikasi Mudah Alih Dunia 2024 Shanghai (MWC Shanghai), Pengerusi Mudah Alih China Yang Jie menyampaikan ucapan. Beliau berkata, pada masa ini, masyarakat manusia memasuki revolusi industri keempat, yang dikuasai oleh maklumat dan sangat bersepadu dengan maklumat dan tenaga, iaitu "revolusi kecerdasan digital", dan pembentukan kuasa produktif baru semakin pesat. Yang Jie percaya bahawa daripada "revolusi mekanisasi" yang digerakkan oleh enjin wap, kepada "revolusi elektrifikasi" yang didorong oleh elektrik dan enjin pembakaran dalaman, kepada "revolusi maklumat" yang didorong oleh komputer dan Internet, setiap pusingan revolusi perindustrian adalah berdasarkan "maklumat dan "Tenaga" adalah barisan utama, membawa pembangunan produktiviti

Kelebihan mengintegrasikan PHPRESTAPI dengan platform pengkomputeran awan: kebolehskalaan, kebolehpercayaan dan keanjalan. Langkah: 1. Buat akaun projek dan perkhidmatan GCP. 2. Pasang pustaka GoogleAPIPPHP. 3. Mulakan perpustakaan klien GCP. 4. Bangunkan titik akhir REST API. Amalan terbaik: gunakan caching, kendalikan ralat, hadkan kadar permintaan, gunakan HTTPS. Kes praktikal: Muat naik fail ke Google Cloud Storage menggunakan pustaka klien Cloud Storage.

Migrasi awan Java melibatkan pemindahan aplikasi dan data ke platform awan untuk mendapatkan faedah seperti penskalaan, keanjalan dan pengoptimuman kos. Amalan terbaik termasuk: Nilai sepenuhnya kelayakan penghijrahan dan potensi cabaran. Berhijrah secara berperingkat untuk mengurangkan risiko. Gunakan prinsip utama awan dan bina aplikasi asli awan di mana mungkin. Gunakan kontena untuk memudahkan penghijrahan dan meningkatkan kemudahalihan. Permudahkan proses migrasi dengan automasi. Langkah migrasi awan meliputi perancangan dan penilaian, menyediakan persekitaran sasaran, memindahkan aplikasi, memindahkan data, ujian dan pengesahan serta pengoptimuman dan pemantauan. Dengan mengikuti amalan ini, pembangun Java boleh berjaya berhijrah ke awan dan meraih faedah pengkomputeran awan, mengurangkan risiko dan memastikan migrasi berjaya melalui migrasi automatik dan berperingkat.
