大数据是21世纪信息技术领域的重要概念，它涉及海量、高增长速度、多样化的信息资源，这些数据通过传统数据处理方式难以有效地捕获、管理、分析和利用。Hadoop作为大数据处理的核心框架，为应对大数据挑战提供了强大的解决方案。本文将深入探讨大数据的基础知识，包括Hadoop生态圈、数据挖掘数学基础、Java基础以及Linux基础，并简要介绍Spark。 Hadoop是一个开源的分布式计算框架，由Apache软件基金会维护。它的核心组件包括Hadoop Distributed File System (HDFS) 和 MapReduce。HDFS提供高容错性的分布式存储系统，使得在廉价硬件上存储和处理大规模数据成为可能。MapReduce则是一种编程模型，用于大规模数据集的并行计算，将复杂任务拆分成可并行执行的小任务。 在Hadoop生态圈中，还包括众多相关的项目，如HBase（一个分布式的、面向列的数据库）、Hive（一个数据仓库工具，支持SQL查询）、Pig（一种数据分析工具，用于构建和执行MapReduce作业）、Zookeeper（用于分布式应用协调服务）等，它们共同构建了高效、弹性的大数据处理环境。 数据挖掘是大数据分析的重要环节，而数学基础在此扮演关键角色。线性代数、概率论与统计、图论等是数据挖掘的基石，它们帮助我们理解数据的结构、特征提取、模型构建和验证。例如，矩阵运算在机器学习算法中广泛使用，而概率论则为预测模型提供了理论基础。 Java是Hadoop和许多大数据处理工具的首选编程语言，因为其跨平台特性和丰富的库支持。熟悉Java基础，包括类、对象、集合、多线程、IO流等概念，对于开发Hadoop应用程序至关重要。 Linux是大数据处理的常用操作系统，因其稳定性和对服务器环境的良好支持。掌握Linux基础，包括命令行操作、文件系统管理、进程控制、网络配置等，对于在集群环境中部署和管理大数据系统至关重要。 Spark是另一种流行的分布式计算框架，设计目标是提高大数据处理的速度和易用性。相比Hadoop MapReduce，Spark使用内存计算，大大提升了处理性能。Spark支持多种数据处理模式，如批处理、交互式查询（通过Spark SQL）和流处理（通过Spark Streaming），并且提供了图形处理和机器学习库（MLlib）。 大数据入门需要掌握Hadoop及其生态圈的原理和应用，理解数据挖掘的数学基础，熟练运用Java编程，以及熟悉Linux操作系统。随着技术的发展，学习Spark和其他相关工具也变得越来越重要，这将有助于应对不断增长的数据量和复杂度带来的挑战。

1、 load data local inpath '/input/files/tb.txt' overwrite into table tb; LOCAL ，就是从HDFS加载 OVERWRITE意味着，数据表已经存在的数据将被删除。省略OVERWRITE，数据文件将会添加到原有数据列表里 2 、hive –e 执行hql语句 -i 初始化参数，多用于加载UDF -f 执行hql文件，因为无法传参数，所以项目中基本不用

海量数据处理平台架构 一般网站把用户的访问行为记录以apach 日志的形式记录下来了，这些日志中包含了下面一些 关键字段： client_ip ,user_id,access_time,url,referer,status,page_size,agent 因为需要统一对数据进行离线计算，所以常常把它们全部移到同一个地方。 简单算了一下： （1） 网站请求数：1kw/天 （2） 每天日志大小：450Byte/行* 1kw = 4.2G， （3） 日志存储周期：2 年 一天产生4.5G 的日志，2 年需要4.2G * 2 * 365 = 3.0T 解决方案： 为了方便系统命令查看日志，不压缩，总共需要3.0T 的空间，刚好有一些2U 的服务器，每台共1T 的磁盘空间。 为了避免系统盘坏掉影响服务器使用，对系统盘做了raid1。 为了避免其他存放数据的盘坏掉导致数据无法恢复，对剩下的盘做了raid5。 所有的数据都汇聚到这几台LogBackup 服务器上来了。

一：IZP Hadoop集群现状 集群规模 共大、小 2个集群：数据中心和实验室集群 数据中心: 1台NameNode, 1台SecondNameNode, 1台JobTracker，100来台DataNode 共100多台高配服务器; 数据中心又分为10多个机架，每个机架上10多台服务器; 实验室集群：共10几台普通微型机. 机器配置 名称节点和第二名称节点内存不小于90G，硬盘约1TB JobTracker内存不小于20G，硬盘约1TB 数据节点内存不小于20G，硬盘不小于10TB 槽位分配：每台机器十多个Map槽位，四至六个Reduce槽位

Hadoop在蓝汛 说说Cloudera和它的产品们 运维杂记——几次重大事故

数据平台之IUPushRsync IUPushRsync 程序利用rsync -U 命令对日志文件进行增量式同步，其优点在于：1）准实时数据压缩传输（降低宽带占用）；2）数据完整性检验 数据平台之hadoop Hadoop 是一个能够对PB级数据进行分布式 并行处理的软件框架。hadoop能够同时提供 数据存储和运算上的备份，并提供多种数据 访问和运算接口：mapred编程框架、hive数 据仓库（类似于MySQL）、pig数据流编程 语言、fuse（将HDFS文件系统挂载成普通文 件系统）

【Outlines】 Hadoop Overview HDFS Map-reduce Programming Paradigm Hadoop Map-reduce Job Scheduler Resources Hadoop, Why? 数据太多了，需要能存储、快速分析Pb级数据集的系统 单机的存储、IO、内存、CPU有限，需要可扩展的集群 使用门槛低，数据分析是个庞杂的问题，MPI太复杂 单点故障问题 –机器多了单点故障成为正常的异常 –节点有增有减 Hadoop就是一个满足易用性、可靠性、可扩展性的存储计算平台，还是开源的！

Hadoop, Apache开源的分布式框架。源自Google GFS,BigTable,MapReduce 论文。 == HDFS == HDFS (Hadoop Distributed File System),Hadoop 分布式文件系统。 NameNode,HDFS命名服务器,负责与DataNode文件元信息保存。 DataNode,HDFS数据节点，负责存储数据存储并汇报给NameNode。 SecondaryNamenode,NameNode的镜像备份节点 ==Map Reduce== JobTracker，hadoop的Map/Reduce调度器，负责与TackTracker通信分配计算任务并跟踪任务进度。 TaskTracker,启动和管理Map和Reduce子任务的节点。

一、 HBase技术介绍 HBase简介 HBase – 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。 HBase是Google Bigtable的开源实现，类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；Google运行MapReduce来处理Bigtable中的海量数据，HBase同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据；Google Bigtable利用 Chubby作为协同服务，HBase利用Zookeeper作为对应。 上图描述了Hadoop EcoSystem中的各层系统，其中HBase位于结构化存储层，Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持，Hadoop MapReduce为HBase提供了高性能的计算能力，Zookeeper为HBase提供了稳定服务和failover机制。 此外，Pig和Hive还为HBase提供了高层语言支持，使得在HBase上进行数据统计处理变的非常简单。 Sqoop则为HBase提供了方便的RDBMS数据导入功能，使得传统数据库数据向HBase中迁移变的非常方便。

1. Windows下eclipse开发环境配置 1.1 安装开发hadoop插件 将hadoop安装包hadoop\contrib\eclipse-plugin\hadoop-0.20.2-eclipse-plugin.jar拷贝到eclipse的插件目录plugins下。 需要注意的是插件版本（及后面开发导入的所有jar包）与运行的hadoop一致，否则可能会出现EOFException异常。 重启eclipse，打开windows->open perspective->other->map/reduce 可以看到map/reduce开发视图。 1.2 设置连接参数 打开windows->show view->other-> map/reduce Locations视图，在点击大象后弹出的对话框（General tab）进行参数的添加：