通用大数据存储和分析处理平台_hadoop

《通用大数据存储和分析处理平台_hadoop》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、WORD格式编辑整理通用大数据存储与分析处理平台总体建设方案(Hadoop)专业知识分享WORD格式编辑整理目录1Hadoop11.1概述11.1.1Hadoop能做什么11.2特点11.3软件设计11.3.1Hadoop中的文件格式11.3.2机架感知101.4Hadoop知识学习篇111.4.1RPC111.4.2Avro、Thrift111.4.3Java接口111.4.4FileSystem总结11.4.5文件读取过程/文件写入过程41.4.6Hadoop均衡器11.4.7Hadoop存档11.4.8数据完整性31.4.9压缩41.4.10序列

2、化【优点】61.4.11序列化框架111.4.12MapReduce过程中的序列化与反序列化201.4.13√HDFS数据结构251.4.14MapReduce框架261.4.15MapReduce工作机制391.4.16推测执行【优点】421.4.17重用JVM【优化】431.4.18IDS431.4.19输入格式431.4.20输出格式151.4.21计数器201.4.22√排序技术241.4.23√连接331.4.24DistributedCache381.4.25√作业链接421.4.26√默认的MapReduce作业43专业知识分享WORD格式

3、编辑整理1.4.27集群规范431.4.28网络拓扑[优点]441.4.29环境设置481.4.30守护进程的关键属性491.4.31安全性531.4.32安全模式531.4.33fsck工具531.4.34日常维护551.5Hadoop知识总结篇571.5.1Hadoop通信协议总结571.5.2通过日志掌握Hadoop运行过程（HDFS/MAPREDUCE）11.5.3MapReduce配置调优11.5.4MapReduce过程配置11.6应用程序运行JOB21.7Hadoop源码篇22Accumulo43海量数据查询支撑分系统43.1Dremel4

4、3.1.1概述43.1.2软件设计53.1.3一句话总结93.2Drill93.2.1概述93.3Tez103.4Impala***143.5Tajo***143.6序列化框架与RPC153.6.1Avro153.6.2Protocol153.6.3Thrift153.7缓存154算法研究*****164.1BloomFilter164.1.1集合表示和元素查询164.1.2错误率估计174.1.3最优的哈希函数个数18专业知识分享WORD格式编辑整理4.1.4位数组的大小184.1.5总结194.2BitMap（BitSet）204.2.1BitMap

5、的基本思想204.2.2Map映射表224.2.3位移转换224.2.4扩展254.2.5Bit-Map的应用254.2.6Bit-Map的具体实现254.3哈希算法324.4二叉树434.5堆与堆排序434.6双层桶划分494.7trie树504.8外排序565海量数据处理思路585.1Bloomfilter805.2Hashing815.3bit-map825.4堆835.5双层桶划分835.6数据库索引845.7倒排索引(Invertedindex)845.8外排序855.9trie树866经典博文88从Hadoop框架与MapReduce模式中谈

6、海量数据处理886.1.1前言886.1.2第一部分、mapreduce模式与hadoop框架深入浅出886.1.3架构扼要886.1.4Mapreduce模式896.1.5Hadoop框架906.1.6Hadoop的组成部分906.1.7第二部分、淘宝海量数据产品技术架构解读—学习海量数据处理经验926.1.8淘宝海量数据产品技术架构92专业知识分享WORD格式编辑整理mapreduce的二次排序SecondarySort95专业知识分享WORD格式编辑整理1Hadoop1.1概述1.1.1Hadoop能做什么1、搜索引擎（DougCutting 设计

7、Hadoop的初衷，为了针对大规模的网页快速建立索引）。2、大数据存储，利用Hadoop的分布式存储能力，例如数据备份、数据仓库等。3、大数据处理，利用Hadoop的分布式处理能力，例如数据挖掘、数据分析等。4、科学研究，Hadoop是一种分布式的开源框架，对于分布式计算有很大程度地参考价值。Ø大数据存储Ø海量数据批量处理：n排序、连接nETL（去重、转化）n数据挖掘n日志处理n用户细分特征建模n个性化广告推荐n智能仪器推荐1.2特点1.高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。2.高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并

8、完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。3.高效性。Hadoo