立博客户端app下载,故事开头理解 Hadoop 是什么、能做什么?绝对通俗易懂!

信息化技术真的是日新月异,变化太快了,一段时间不学习就可能落后于时代。处在目前的大数据时代,做为一名信息化技术人员,Hadoop是一个必学的概念。作为初学者,如何入门理解 Hadoop?网上文章很多很多,本文作了一个整理,希望以最通俗易懂的方式读懂 Hadoop。

小明接到一个任务:计算一个 100M 的文本文件中的单词的个数,这个文本文件有若干行,每行有若干个单词,每行的单词与单词之间都是以空格键分开的。对于处理这种 100M 量级数据的计算任务,小明感觉很轻松。他首先把这个 100M 的文件拷贝到自己的电脑上,然后写了个计算程序在他的计算机上执行后顺利输出了结果。

后来,小明接到了另外一个任务,计算一个 1T(1024G)的文本文件中的单词的个数。再后来,小明又接到一个任务,计算一个 1P(1024T) 的文本文件中的单词的个数……

面对这样大规模的数据,小明的那一台计算机已经存储不下了,也计算不了这样大的数据文件中到底有多少个单词了。机智的小明上网百度了一下,他在百度的输入框中写下了:大数据存储和计算怎么办?按下回车键之后,出现了有关 Hadoop 的网页。

看了很多网页之后,小明总结一句话:Hadoop 就是存储海量数据和分析海量数据的工具。

Hadoop 是由 java 语言编写的,在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式分析应用的开源框架,其核心部件是 HDFS 与 MapReduce。

HDFS 是一个分布式文件系统:引入存放文件元数据信息的服务器 Namenode 和实际存放数据的服务器 Datanode,对数据进行分布式储存和读取。

MapReduce 是一个计算框架:MapReduce 的核心思想是把计算任务分配给集群内的服务器里执行。通过对计算任务的拆分(Map 计算 /Reduce 计算)再根据任务调度器(JobTracker)对任务进行分布式计算。

1、大数据文件,非常适合上 T 级别的大文件或者一堆大数据文件的存储,如果文件只有几个 G 甚至更小就没啥意思了。

2、文件分块存储,HDFS 会将一个完整的大文件平均分块存储到不同计算器上,它的意义在于读取文件时可以同时从多个主机取不同区块的文件,多主机读取比单主机读取效率要高得多得都。

3、流式数据访问,一次写入多次读写,这种模式跟传统文件不同,它不支持动态改变文件内容,而是要求让文件一次写入就不做变化,要变化也只能在文件末添加内容。

4、廉价硬件,HDFS 可以应用在普通 PC 机上,这种机制能够让给一些公司用几十台廉价的计算机就可以撑起一个大数据集群。

5、硬件故障,HDFS 认为所有计算机都可能会出问题,为了防止某个主机失效读取不到该主机的块文件,它将同一个文件块副本分配到其它某几个主机上,如果其中一台主机失效,可以迅速找另一块副本取文件。

Hadoop 的框架最核心的设计就是:HDFS 和 MapReduce。HDFS 为海量的数据提供了存储,则 MapReduce 为海量的数据提供了计算。把 HDFS 理解为一个分布式的,有冗余备份的,可以动态扩展的用来存储大规模数据的大硬盘。把 MapReduce 理解成为一个计算引擎,按照 MapReduce 的规则编写 Map 计算 /Reduce 计算的程序,可以完成计算任务。

2、NameNode:保存整个文件系统的目录信息、文件信息及分块信息,这是由唯一 一台主机专门保存,当然这台主机如果出错,NameNode 就失效了。在 Hadoop2.* 开始支持 activity-standy 模式-如果主 NameNode 失效,启动备用主机运行 NameNode。

3、DataNode:分布在廉价的计算机上,用于存储 Block 块文件。

我们要数图书馆中的所有书。你数 1 号书架,我数 2 号书架。这就是 “Map”。我们人越多,数书就更快。现在我们到一起,把所有人的统计数加在一起。这就是 “Reduce”。通俗说 MapReduce 是一套从海量源数据提取分析元素最后返回结果集的编程模型,将文件分布式存储到硬盘是第一步,而从海量数据中提取分析我们需要的内容就是 MapReduce 做的事了。

MapReduce 的基本原理就是:将大的数据分析分成小块逐个分析,最后再将提取出来的数据汇总分析,最终获得我们想要的内容。当然怎么分块分析,怎么做 Reduce 操作非常复杂,Hadoop 已经提供了数据分析的实现,我们只需要编写简单的需求命令即可达成我们想要的数据。

Hadoop 是专为离线和大规模数据分析而设计的,并不适合那种对几个记录随机读写的在线事务处理模式。

无论是在 windows 上装几台虚拟机玩 Hadoop,还是真实的服务器来玩,说简单点就是把 Hadoop 的安装包放在每一台服务器上,改改配置,启动就完成了 Hadoop 集群的搭建。

Hadoop 集群搭建好以后,可以通过 web 页面查看集群的情况,还可以通过 Hadoop 命令来上传文件到 hdfs 集群,通过 Hadoop 命令在 hdfs 集群上建立目录,通过 Hadoop 命令删除集群上的文件等等。

通过集成开发工具(例如 eclipse)导入 Hadoop 相关的 jar 包,编写 map/reduce 程序,将程序打成 jar 包扔在集群上执行,运行后出计算结果。

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立博博网址,5G时代如何让大数据赋能更多行业?

随着5G时代的开启,云计算、人工智能、物联网等应用快速落地,促使网络上的数据流量与日俱增。如何实现海量数据的交互、存储、分析,线G时代的新挑战。面对这一趋势,专注于数据的北京浩瀚深度信息技术股份有限公司推出了一系列的新技术和新产品,为深挖5G时代的数据价值、充分保障网络安全提供了有力支撑。

“数据很重要,但是不是所有的数据都重要。”浩瀚深度副总经理魏强在接受《人民邮电》报记者采访时表达了这一观点。他表示,随着网络速率的不断提升以及各类应用的普及,网络上的数据流量与日俱增,这些数据中很多都是无效的数据。“5G来了之后,这一现象还会愈演愈烈,在数据量持续增长的同时,数据的价值密度也会不断降低。对于整个业界而言,如何在海量数据中找到有价值的数据,是不小的挑战。”

对数据的有效挖掘,能够在实现网络“可视化”的基础上,充分释放数据的价值。魏强认为,大数据分析的价值在于,数据的拥有者能够看到数据背后的东西,做出针对性的判断和应对,从而发挥数据的价值。

以工业互联网应用为例,某企业的管理者一直被一个问题困扰:订单多的时候,产品的良品率就会下降。该管理者试着改善流程,加强员工管理,都无法改变这一情况,直到借助大数据技术,才发现症结所在。通过在该企业生产车间的机床上安装传感器,并将一段时间的生产数据汇总分析后发现,在订单繁多、加班加点的时候,车间的工人为了提前下班,往往会调高机床的转速,加快产品生产的速度,而机床转速提高到一定程度后,产品的质量就会受到影响,良品率下降。

“上述问题很多企业都会遇到,这充分体现了可视的意义。”在魏强看来,虽然在上述案例中,仅仅只是借助大数据改善了一个细节,让管理者能够全面、清晰、实时地“看到”机床的控制情况,但是却给企业带来了实实在在的效益。而后续,企业还可以利用大数据进一步完善生产流程,甚至为市场战略决策制定提供依据与支撑。

正是因为认识到“可视化”的价值和意义,在去年举办的MWC18上海展上,浩瀚深度正式发布智能网络可视化引擎Sniper。Sniper能够识别2000种以上的业务,涵盖了互联网主要应用,同时拥有高效的算法,仅占据少量的内存和CPU资源,因而可以广泛部署在路由器、交换机、业务网关等运营商网络设备上,也可集成于智能路由器、WiFi、智能终端等大众消费类电子产品中。“浩瀚深度的Sniper,能够覆盖SD-WAN、网络安全、智能网关、智能路由器、物联网等多种场景,为多种应用和多个行业赋能。”

值得一提的是,除了“小巧”的可灵活部署的Sniper,浩瀚深度在数据分析上还拥有一个重磅产品HDT5000。HDT5000被誉为“航母级”高性能DPI产品,拥有业界领先的高性能和高可靠性,广泛应用于电信骨干网出口、互联网公司出口,以及煤矿、石油等行业的大型企业的网络中。

随着大数据加速落地,如何降低数据的存储成本成为业界关注的焦点。“我们的网络每分每秒都在产生数据,对于企业乃至国家而言,如果不能找到一个适当的存储方式,那么将为此付出昂贵的成本。”魏强表示,以视频监控应用为例,摄像头从标清、高清、全高清,发展到今天的超高清,画面清晰度的不断提升,意味着存储的数据量不断增大。目前,为了节约存储成本,摄像头采集的数据在保留一段时间后,就会被新的数据覆盖。

“这些数据都是有价值的,但是出于成本的考虑最终不得不丢弃。”在魏强看来,如果能够以更低的成本存储这些数据,那么更多视频监控以及社交媒体应用产生的数据将被妥善存储,留作后用。“视频监控、社交媒体等场景下产生的数据有一个共性,那就是这些数据一旦存储下来,就不会经常被读取,这也就是我们常说的冷数据。”魏强认为,针对冷数据,就应该使用冷存储的方式,浩瀚深度为此推出了HDCS冷存储系统。

HDCS冷存储系统是一款可大规模横向扩展的全分布式存储产品。它通过存储系统软件将专用硬件的本地存储资源组织起来,构建全分布式存储池,实现向上层应用提供对象和文件两种存储服务,满足结构化、非结构化和半结构化等多类型数据存取对IOPS、带宽及海量扩展的需求;同时,该系统具备负载均衡及动态分级等企业级数据服务特性,帮助企业轻松应对业务快速变化时的数据灵活、可靠存取需求。具有大容量、高性能、低成本、易扩展等优势,适用于社交媒体、大数据分析和存储、视频监控和存储、企业备份归档等应用场景。

为什么冷存储方式能够降低成本?魏强进行了进一步介绍:“HDCS系统采用的是分布式存储的理念,其系统利用率本身就比云计算和传统大数据的存储方式要高很多,达到75%左右。”当前,传统的存储方式大多都是在线的,功耗非常高,而HDCS系统实现了计算和存储的分离,将大负荷的运算都放在计算节点上,存储节点上仅作少量的数据块的写入、读取,同时系统使用了智能硬盘控制,即硬盘一旦存满,就断电,这一系列的举措,使得整个存储系统的功耗降低了80%,极大地节约了成本。

目前,浩瀚深度的HDCS冷存储系统已经在实际场景中得到应用。“在同等投资下,数据的覆盖周期变得更长,如果说原来是7天,那么现在可以达到一个月。”魏强强调道。(黄舍予)

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谁有立博网址,Hadoop和spark的企业应用-通俗解释

要了解Hadoop和spark,以及它们所依托的云计算,就要先了解这些分布式计算(distributed computing)软件出现的历史背景。就拿一个too young too simple版的网络聊天软件来举个栗子吧:比如说有一款火爆的聊天软件叫OOXX,拥有用户A和B。OOXX软件公司有一台自己的服务器。用户A向用户B发一句“约吗”,整个流程大概这样:

A的电脑向OOXX服务器发送信息,当然包含了信息的内容(约吗),以及目的地(B用户的客户端)

OOXX的服务器收到了“约吗”这个信息,软件公司为了便于在程序出问题的时候探查问题,以及通过收集用户的行为和信息来帮助自己提高OOXX的约炮成功率,会在服务器上面记录当天服务器收到的每一条信息,以及相关的信息(发送者A,目的地B,A的IP地址,B的IP地址,A的性别,B的性别 : ), 这些日志存在服务器上面。这样一来,每天服务器就会积累一堆当天的用户信息,猥琐的管理员可以每天用程序扫描一遍所有的日志,比如记录一下约炮成功的聊天对话的总数,统计一下当天的成功率,如果成功率很高,就可以作为OOXX公司的宣传口号了有没有!

OOXX的服务器收到信息,记录下来之后,发现信息是要发给B,于是把信息发到B那里去。

B收到“约吗”的信息,回复“不约,叔叔我们不约”给A,然后这条信息又重复1,2这两步,发送给A,同样会被服务器记录下来。

在互联网刚起步的时候,OOXX的服务器可能每天只用存一存文本聊天信息就好了,后来随着互联网技术的发展,支持发图片了,支持发视频了,想约的用户也越来越多了。在这样的环境下,A会先问问B:“看过优衣库吗”,然后把视频发过去,或者发点图片先挑逗挑逗(此处应有小黄图),这样一来服务器就hold不住了,用户数量暴涨,一两台计算机也是hold不住那么多用户的请求和日志存储了啊,总得想点办法,顶住这一波用户增长,然后做点PPT去忽悠投资人的钱。

像OOXX这样的公司,可能买不起昂贵的企业级服务器(比如IBM之类,会提供整套的data center解决方案,对小公司来说可能贵得一逼),琢磨琢磨就躲买点便宜的服务器(故障率比较高,硬盘容易坏),10台不行我买20台。硬件的故障率高怎么办?买不起好的硬件,我想点办法把软件做好一点,硬盘容易坏就把服务器记录的日志同时写到两三个硬盘里(反正便宜),一个坏了还有另外两个能凑合。这样的用来管理由廉价服务器组成的存储系统故障率高的服务器集群的软件系统,就是HADOOP最开始的动机:GOOGLE的分布式文件系统(GFS)。

现在服务器这么多,日志分散在每个服务器上面,如果我好奇A今天又约了几个妹子,我得把几十台服务器的日志全部扫一遍才能知道,反正我只关心A到底约了几个不同的妹子,我用相同的程序扫描每台机器的日志,在里面找与A相关的聊天记录,把A发送的信息的收件人全部提出来,最后拿到一个地方汇总过滤一下不就好了嘛。每台服务器上面的日志文件太大了(大家小黄图发来发去)一次处理不完怎么办?反正我只关心A的相关记录,把大文件切割成小文件就好了嘛。这样的日志处理是把程序分布在每台电脑上运行,每台电脑上的处理程序都做相同的工作——找与A相关的聊天信息,然后把在所有服务器日志里面找到的信息集中发到一个服务器上,过滤汇总一下,就能知道A到底约了几炮啦。用来管理和执行这些分布式程序的软件系统,需要合理调度其控制的所有计算资源(比如其中一台电脑扫描完没事干了,不能让它闲下来,可以把别的电脑还没处理完的小文件发给它,让闲置的电脑来处理),最后得出结果。这样的分布式资源调度+分布式运算 的软件,就是HADOOP的另一个重要板块map-reduce,用来处理海量的文件,一开始也是GOOGLE搞出来的。

好了,这就是HADOOP一开始最主要的两个模块了,在此基础上衍生出了一些别的HADOOP模块(比如PIG),也是基于这两个基本的模块的。所以HADOOP这样的分布式软件系统,就是为了更好的管理和处理当前互联网产生的海量的数据文件而出现的。SPARK也是基于HADOOP,可以理解为性能更优异的HADOOP。

有了HADOOP,软件层面的问题解决了,像AMAZON这样的大公司,自然会建造大量的服务器集群,以便处理每天的海量信息。后来这些大公司发现,集群建得太多啦,每天成百上千台计算机闲置在那,烧电不说,还得雇人去维护,太尼玛烧钱啦!于是有人琢磨着,闲着也是闲着,不如把这些闲置的计算资源租给需要的人,然后按使用时长收费,这就是云计算啦,妥妥哒!于是乎,AMAZON搞出了他们的云计算服务,把自己闲置的计算资源出租给其他人来使用。有的客户什么都不懂,你把计算资源直接给他,他毛也不会用,于是有的云计算提供商就直接把一些软件运行在自己的集群上,这些客户直接上网使用这些软件就好啦,这就是SaaS(Software as a Service)。Salesforce的企业级软件就是这样一种服务。

有的用户不想用云计算服务商提供的软件,想自己打造自己的云服务软件,于是云计算服务商用一些技术直接整个服务器暴露给用户,用户可以远程自定义这个服务器(调整各种机器配置文件,运行各种程序,完全就和自己的电脑一样),这就是IaaS(Infrastructure as a Service)了,给用户提供了更多的把玩空间。AMAZON的EC2就是这样一个服务

还有些用户,又想运行自己的程序,又觉得配置服务器太麻烦了,于是云计算服务商就只提供一个平台供用户去上传和部署自己的软件,外加一些适当的可配置内容,但是整个底层的服务器配置还是由云计算服务商来做,这样用户省心。这就是PaaS(Platform as a Service),GOOGLE最开始的云服务(google app engine)就是这样一种模式。

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“618”大数据看消费趋势

截至6月19日0时,京东“618”累计下单金额2015亿元;天猫“618”1小时成交达到去年全天业绩;拼多多“618”斩获11亿笔订单;苏宁“618”全渠道订单量同比增长133%……今年“618”电商大促,各个电商平台均交出亮眼成绩单。

今年“618”,也正逢“重庆618电商日”,重庆电子商务领域也积极推出各类消费活动。“618”大数据显示,重庆销售和购买力均表现不俗,而产业和消费升级则成为最大亮点。

“618”前夕,位于重庆西永综合保税区的广达电脑重庆工厂内,一条“定制”生产线”期间,京东平台上所销售的16.6英寸雷神911游戏电脑本,均出自这条生产线’前夕,我们通过京东反馈的大数据发现,16.6英寸的游戏本是许多游戏者的需求,但这在市场上还是空白。针对这一需求,我们创新设计了全新一代的雷神911产品,一上市便引起疯抢。”广达电脑重庆工厂相关负责人介绍,这种“反向定制”的模式,有效带动了工厂产品升级。

同样为“618”新增生产线的,还有重庆登康口腔护理用品股份有限公司——赶在“618”前首发火锅牙膏引起关注,加急增开了3条生产线,趁势赶工研制“火锅伴侣”牙膏新品,并在“618”期间在天猫首发,引发疯抢。

位于永川的理文造纸联合行业6家核心品牌,每家企业均拿出主打爆款商品,加以组合设计,在聚划算打出“千万爆款团”活动,带动重庆造纸产业实现超200万件的成交量……

随着产业的不断升级,今年“618”,更多的“重庆产”受到青睐。第三方监测数据显示,2019“重庆618电商日”期间(6月1日-18日),重庆实现网络零售额64.06亿元,同比增长27.19%,超过去年重庆“双11”网络零售额总额。

值得一提的是,今年“618”重庆农产品出村进城表现亮眼。2019“重庆618电商日”期间,重庆农村实现网络零售额10亿元,其中农村实物型网络零售额实现3亿元,

除了“重庆产”受欢迎,随着高质量消费时代的到来,今年“618”期间,重庆消费者在各个电商平台的购买力也表现不俗。

京东方面数据显示,今年“618”,重庆累计消费金额全国排名第18名,新增消费者数量位居全国第6位。从区域消费金额看,渝北区、沙坪坝区、九龙坡区、南岸区、江北区排名前五,而南川销售额同比增长最快。从消费金额来看,手机等电子产品成重庆人最爱,苹果、华为、三星等手机热销;此外,牛奶、零食、东北大米等也是重庆喜欢购买的产品。

天猫方面,重庆则成为该平台成交额排名全国第7的城市,其中80后、90后成交额占到全城的79%,是名副其实的消费主力军。

“618”期间,重庆苏宁全渠道销售同比增长超过79.8%,订单同比增长98.4%,下单用户同比增长86.3%。其中,冰箱、空调、洗衣机等夏令电器依然受重庆消费者热宠,特别是彩电同比销售增长了172%。

拼多多方面的相关数据则显示,随着00后加入消费升级大军,手机电脑、智能穿戴设备、耐克、阿迪达斯等高品质消费均成为其热门选择。

来自重庆跨境电商平台的大数据也进一步反映了重庆消费升级。“重庆618电商日”期间,重庆跨境电商两区(保税港区、西永综保区)销售预计单量125万单,货值2.6亿元,超过去年“双11”总量。

随着美团、饿了么、口碑、京东到家等平台积极推进新技术在各类场景的应用,加速线上线下融合,重庆消费市场的新需求正不断涌现。

今年“618”,部分新零售企业利用大数据在线上线下同步促销的同时,做到对门店所在商圈的人群精准投放。如口碑推出网络订餐、到店服务、热门推荐等多业态综合服务,线下导流能力大幅加强,重庆的火锅店人均拥有量以超出平均水平近2倍的优势,登顶全国一二线小时购物”模式下,永辉超市销售额达到去年的2倍。

除了新消费业态,今年“618”,一个新的消费群体表现亮眼——农村消费。京东数据显示,小镇青年消费需求正崛起,在网络上购买电视机、手机、3C数码、美妆、农用产品、农业生产资料等正成为农村消费时尚;拼多多有近七成订单来自三线及以下城市,奇瑞汽车、美的空调、电动剃须刀、电动牙刷与苹果系列都大受三四线城市消费者欢迎。

重庆农村消费力也逐渐凸显。在京东“618”数据中,重庆秀山县进入消费金额全国前100县,在重庆所有区县中消费金额同比增长最高、人均消费件数最高。

根据天猫数据显示,今年“618”期间,重庆实现的网络消费(买进)主要品类有笔记本、3C数码、大家电等产品,而网络销售(卖出)最多的是保健品、食品、生活用品等。卖出去的单品货值比买进来的货品价值低,网络消费逆差亟待破局。

究其原因,一方面,重庆缺乏类似阿里、京东等有全国影响力的大型自建电商平台,且电商主体也偏少;另一方面,重庆人网上消费意识强,但销售意识差,重庆商家对第三方平台的利用率也不高,不少企业仍走传统线下销售,或即使上线效果也不佳;更重要的是,重庆的电商产业结构不完整,缺乏适销对路的产品和品牌。

电商买卖存在逆差,这与我市是重工业生产基地,消费品工业尚在培育发展的现实合拍。要改变这一现象,还需进一步在工业企业“触电上网”、智能制造、网销产业培育、人才培养,以及引进电商平台设立区域总部、结算中心、物流分拨中心等方面下功夫,逐步缩小网络消费逆差。

此外,当前我市各区县网络渗透率不一,区域发展不均衡,主要原因在于产业发展基础、地理位置、市场主体、人才和资金等因素不一,还需要进一步从政策、产业规划、人才培育等方面加大投入力度,做好全市产业规划,采取区域化电商扶持落地性政策。

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【大数据部落】618电商大数据分析报告

平台数据显示,5月30日起,网上关于618的讨论明显热烈起来。5月30日网上声量相关讨论的主贴有3130条,其中提及最多的是关于“零点,天猫打响618大战第一枪“、”天猫618掀价格战:大家电比京东贵我就赔!“内容的转发,从媒体源数据对比中可见,此话题在微信的传播速度稍快于微博。

数据显示,5月30日至6月6日期间,消费者讨论最多的关键词、声量第一的是”天猫“,天猫以声量数12275位居618关键词搜索榜首。而在618的网络声量中,天猫的相关讨论均占据了40%以上内容。

以微博为例,观察其用户活跃群体以女性较多,主要来自一/二线城市,他们关注的话题大多为购物等话题,日常分享女装化妆品等话题偏多,品牌通过与微博的合作,更易匹配到目标人群。

不仅买家们剁手不亦乐乎,卖家们也是八仙过海,花样百出。狂欢过后,理性的卖家逐渐发现,在电商平台上,并不是俺们家所有的商品都能搭上六一八的便车。那么,六一八销量与哪些因素有关?商家应选择怎样的促销策略?

为此,我们采集了线上电商平台的销售数据。从销量来看,这些产品有的成为爆款,有的却无人问津,甚至约有35.8%的产品销量为零。另外,从价格来看,大部分卖家经过历年六一八已经成为“老司机”,尽管也采取促销活动,但是降价甚微(约有84.9%的产品降价不超过10元)。

从品类销售上来看,女士类产品销售较好,其中女鞋、女装都提升明显。看来,剁手主力还是以女性消费者为主。

另外,从价格来看,大部分卖家经过历年双十一已经成为“老司机”,尽管也采取促销活动,但是降价很少(约有20%的产品没有降价),从销量和降价的关系来看,通过降价来促销的效果甚微。

从不同维度的评分来看,消费者对卖家的服务态度满意程度最高,然而降价的幅度显然没有达到他们的预期。

女性消费者都喜欢买什么东西呢?通过简单的分词、词频统计,我们能够发现,在双十一期间销售量0的商品中,出现了“夏季”、“清凉” 这样的季节性词汇;同时,也有“新款”、“韩版”、“时尚”这样的款式热词。

主题模型(topic modeling)是一种常见的机器学习应用,主要用于对文本进行分类。形象来说,主题就是一个桶,里面装了出现概率较高的单词,这些单词与这个主题有很强的相关性。

如果机器能理解这个隐含语义,就能展示相应的广告——这样点击率会更高。在广告、搜索和推荐中,最重要的问题之一就是理解用户兴趣以及页面、广告、商品等的隐含语义。

通过对商品关键词使用LDA建模,我们得到模型有3个主题,主题1关于材质(主要的词为麝皮、山羊绒等),主题2关于风格(主要的词为商务、韩版等),主题3关于颜色(主要的词为咖啡色、蓝色等)。通过机器理解的隐含语义,我们就能展示相应的广告,从而提高点击率。

不论是近期的“天猫618”还是“京东618节”,众多电商巨头及品牌齐聚,正如马爸爸提出的,我们都处在一个全新的零售时代,正在逐步预见着消费需求的变化,在同质化严重的当下,如何走进消费者并赢得关注是每个品牌都非常重要的课题。返回搜狐,查看更多

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大数据告诉你 “618”的阿芙精油什么值得买

2019 年 618 激战正酣,京东“全球年中购物节”,天猫“理想生活狂欢季”,苏宁“ 618 年中大促”三足鼎力,国际大牌和新国货并驾齐驱。各电商平台都不约而同得将战线拉长,使得一天的狂欢变成超过半个月的狂热。其实,从去年开始,电商销售额的增速已明显放缓,但销售额本身却不断突破记录。据大数据显示,今年 618 各品类的销售成绩依旧亮眼,甚嚣尘上的国人消费降级论被驳斥后,如今,国人的消费热情依然高涨。对生活品质的追求和渐趋理性的消费观念,让大家更倾向购买能够提升幸福感或为自身增值的“值得买”商品。

一直以来专注于为中国人提供更好更科学的精油护肤体验的国货大牌AFU阿芙在这个 618 也斩获颇丰。全平台总销售额已超越去年双十一数据,其中精油类产品荷荷巴油和马鞭草酮迷迭香纯露为 618 销量首位。

“罗马并非一日建成”,成立于 2006 年的AFU阿芙 13 年来累积了千万级用户体量,靠的是准确洞悉国人的护肤需求,以此为基础,打造品质优异的差异化产品。今年天猫销量前三的阿芙荷荷巴油是AFU阿芙各类产品中口碑销量双冠的新晋爆款。荷荷巴油虽然是油,却相当亲肤,其与人类皮脂层非常相似的分子结构,让它可以充当肌肤的屏障,稳定皮脂膜。

除了具有舒敏、保湿和消炎等功效外,荷荷巴油最为消费者所称道的是它的去黑头功能。吹弹可破,肤如凝脂,在崇尚无瑕肌的东亚,细小的肌肤问题才是大问题。而天然的荷荷巴油因其亲肤的分子结构,是溶出皮肤污垢的最佳选择。深谙国人护肤之道的AFU阿芙,在多年前就远赴秘鲁——荷荷巴的至优原产地发掘最好原料,签订了全球首家契约沙漠庄园AFU&INCA,为“全球种植”再下一城,继续践行“甄选原料”的理念。有了品质上乘的原料,阿芙荷荷巴油才能带来去黑头、细腻肌肤的神奇功效,以及柔顺秀发、卸妆等辅助功能,被誉为护肤界的“万用黄金油”。

除了荷荷巴油,AFU阿芙马鞭草酮迷迭香纯露在这个 618 也从一众商品中脱颖而出,无论是套装和单品都备受青睐,跻身top3 榜单。马鞭草酮迷迭香纯露取自法国马鞭草酮迷迭香精油蒸馏时的原液,保留新鲜的亲水性精华,能疏通毛孔,紧致肤质,提亮肤色。

在欧洲盛行的马鞭草酮迷迭香,有“海之朝露”的称号,作用于皮肤,具有良好的消炎杀菌作用。AFU阿芙的马鞭草酮迷迭香来自法国科西嘉岛,那里有全世界顶级的SN.PM ROSEMARY迷迭香庄园,砂质、略贫瘠且干燥的地中海土壤最适合优质马鞭草酮迷迭香生长。AFU阿芙取材于此,遵循古法蒸馏,只取头道蒸汽冷凝而成的蒸馏水,优上加优,才成就了如今被称为“反孔精英”的马鞭草酮迷迭香纯露,作为阿芙荷荷巴油的最佳拍档,可以在去黑头后,收缩紧致毛孔,让毛孔恢复零瑕疵。

从消费数据来看,不同于前几年的井喷式增长,国人护肤理念的理性回归反映在消费选择上,而AFU阿芙 618 爆红的这两款单品也正好印证了这一点。有科研背书,有品质保证,有品牌美誉度的国货逐渐俘获消费者的心,大家不再盲目跟风国际大牌。

AFU阿芙凭借着敏锐的洞察及严格的品控,稳坐国产精油护肤的头把交椅。但AFU阿芙不会满足于此,“匠心工艺”、“全球契约种植”会是AFU阿芙在未来发展的关键词,继续用品质和工艺说话,用好产品树立好口碑,为国人提供更适合自己的科学护肤体验。

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国内最早关注智能硬件行业的互联网科技媒体,这里有最酷炫的智能硬件终端,有深度的创业介绍,雷锋网是移动互联网时代智能硬件终端第一媒体,我们在这里展现未来。

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用通俗易懂的话说下hadoop是什么能做什么

(1)Hadoop是一个开源的框架,可编写和运行分布式应用处理大规模数据,是专为离线和大规模数据分析而设计的,并不适合那种对几个记录随机读写的在线事务处理模式。Hadoop=HDFS(文件系统,数据存储技术相关)+ Mapreduce(数据处理),Hadoop的数据来源可以是任何形式,在处理半结构化和非结构化数据上与关系型数据库相比有更好的性能,具有更灵活的处理能力,不管任何数据形式最终会转化为key/value,key/value是基本数据单元。用函数式变成Mapreduce代替SQL,SQL是查询语句,而Mapreduce则是使用脚本和代码,而对于适用于关系型数据库,习惯SQL的Hadoop有开源工具hive代替。

hadoop擅长日志分析,facebook就用Hive来进行日志分析,2009年时facebook就有非编程人员的30%的人使用HiveQL进行数据分析;淘宝搜索中的自定义筛选也使用的Hive;利用Pig还可以做高级的数据处理,包括Twitter、LinkedIn上用于发现您可能认识的人,可以实现类似协同过滤的推荐效果。淘宝的商品推荐也是!在Yahoo!的40%的Hadoop作业是用pig运行的,包括垃圾邮件的识别和过滤,还有用户特征建模。(2012年8月25新更新,天猫的推荐系统是hive,少量尝试mahout!)

设想一下这样的应用场景. 我有一个100M 的数据库备份的sql 文件.我现在想在不导入到数据库的情况下直接用grep操作通过正则过滤出我想要的内容。例如:某个表中 含有相同关键字的记录那么有几种方式,一种是直接用Linux的命令 grep 还有一种就是通过编程来读取文件,然后对每行数据进行正则匹配得到结果好了 现在是100M 的数据库备份.上述两种方法都可以轻松应对.

那么如果是1G , 1T 甚至 1PB 的数据呢 ,上面2种方法还能行得通吗? 答案是不能.毕竟单台服务器的性能总有其上限.那么对于这种 超大数据文件怎么得到我们想要的结果呢?

有种方法 就是分布式计算, 分布式计算的核心就在于 利用分布式算法把运行在单台机器上的程序扩展到多台机器上并行运行.从而使数据处理能力成倍增加.但是这种分布式计算一般对编程人员要求很高,而且对服务器也有要求.导致了成本变得非常高.

Haddop 就是为了解决这个问题诞生的.Haddop 可以很轻易的把 很多linux的廉价pc 组成 分布式结点,然后编程人员也不需要知道分布式算法之类,只需要根据mapreduce的规则定义好接口方法,剩下的就交给Haddop. 它会自动把相关的计算分布到各个结点上去,然后得出结果.

例如上述的例子 : Hadoop 要做的事 首先把 1PB的数据文件导入到 HDFS中, 然后编程人员定义好 map和reduce, 也就是把文件的行定义为key,每行的内容定义为value , 然后进行正则匹配,匹配成功则把结果 通过reduce聚合起来返回.Hadoop 就会把这个程序分布到N 个结点去并行的操作.

那么原本可能需要计算好几天,在有了足够多的结点之后就可以把时间缩小到几小时之内.

比如1亿个1 相加 得出计算结果, 我们很轻易知道结果是 1亿.但是计算机不知道.那么单台计算机处理的方式做一个一亿次的循环每次结果+1

那么分布式的处理方式则变成 我用 1万台 计算机,每个计算机只需要计算 1万个 1 相加 然后再有一台计算机把 1万台计算机得到的结果再相加

理论上讲, 计算速度就提高了 1万倍. 当然上面可能是一个不恰当的例子.但所谓分布式,大数据,云计算 大抵也就是这么回事了.返回搜狐,查看更多

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hadoop通俗点说是什么?应该怎么学?有哪些前提的知识条件吗?

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展开全部你百度过吗?通俗点讲,就是让很多数据库放在一起,你能做数据处理。just so so。

假如说你有一个篮子水果,你想知道苹果和梨的数量是多少,那么只要一个一个数就可以知道有多少了。

如果你有一个集装箱水果,这时候就需要很多人同时帮你数了,这相当于多进程或多线程。

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618终极战报大数据对比:京东、天猫、拼多多

京东公布618最新战报,6月1日0点到6月18日24点,累计下单金额达2015亿元。截至6月18日20点,京东全球售主站的手机通讯同比增长357%,图书成交额同比增长525%,美妆护肤成交额同比增长412%。

根据天猫公布的618大促数据显示,6月16日第1个小时,天猫成交就达到去年全天业绩。上百个国内外品牌成交超去年双11,最高增长超40倍,超过110家品牌成交过亿。

同时,聚划算天猫618为品牌带来3亿以上新客,天天特卖为产业带商家带来4.2亿订单。淘宝直播引导成交130亿,直播间成商家标配。

拼多多对外公布618整体数据,截至6月18日晚间19:40,拼多多平台在618期间订单数突破10.8亿笔,19日0点前订单数已超11亿笔,GMV同比增长超过300%。

根据苏宁官方发布的最新数据显示,今年618大促,从6月1日到18日晚6点,苏宁全渠道订单量同比增长133%,其中,家电订单量同比增长83%,大快消订单量同比增长245%。

数据显示,6月7日至18日,37家苏宁易购PLAZA打造首场618活动,累计销售金额达到7.5亿。

根据天猫公布的618大促数据显示,天猫618活动期间,聚划算成交同比去年增长86%,18天为品牌拉动3亿新客。其中,三至五线城市购买用户和购买金额同比增长更是双双超过了100%。

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【hadoop

Hadoop被公认是一套行业大数据标准开源软件,在分布式环境下提供了海量数据的处理能力。几乎所有主流厂商都围绕Hadoop开发工具、开源软件、商业化工具和技术服务。今年大型IT公司,如EMC、Microsoft、Intel、Teradata、Cisco都明显增加了Hadoop方面的投入。

hadoop擅长日志分析,facebook就用Hive来进行日志分析,2009年时facebook就有非编程人员的30%的人使用HiveQL进行数据分析;淘宝搜索中的自定义筛选也使用的Hive;利用Pig还可以做高级的数据处理,包括Twitter、LinkedIn 上用于发现您可能认识的人,可以实现类似协同过滤的推荐效果。淘宝的商品推荐也是!在Yahoo!的40%的Hadoop作业是用pig运行的,包括垃圾邮件的识别和过滤,还有用户特征建模。(2012年8月25新更新,天猫的推荐系统是hive,少量尝试mahout!)

扩容能力(Scalable):能可靠地(reliably)存储和处理千兆字节(PB)数据。

成本低(Economical):可以通过普通机器组成的服务器群来分发以及处理数据。这些服务器群总计可达数千个节点。

高效率(Efficient):通过分发数据,hadoop可以在数据所在的节点上并行地(parallel)处理它们,这使得处理非常的快速。

可靠性(Reliable):hadoop能自动地维护数据的多份副本,并且在任务失败后能自动地重新部署(redeploy)计算任务。

namenode是整个文件系统的管理节点。他维护着整个文件系统的文件目录树,文件/目录的元信息和每个文件对应的数据块列表。接收用户的操作请求。

fsimage:元数据镜像文件。存储某一时段NameNode内存元数据信息。

NameNode始终在内存中保存metedata,用于处理“读请求”,到有“写请求”到来时,NameNode首先会写editlog到磁盘,即向edits文件中写日志,成功返回后,才会修改内存,并且向客户端返回。

执行过程:从NameNode上下载元数据信息(fsimage,edits),然后把二者合并,生成新的fsimage,在本地保存,并将其推送到NameNode,替换旧的fsimage.

文件块(block):最基本的存储单位。对于文件内容而言,一个文件的长度大小是size,那么从文件的0偏移开始,按照固定的大小,顺序对文件进行划分并编号,划分好的每一个块称一个Block。HDFS默认Block大小是128MB,以一个256MB文件,共有256/128=2个Block.

不同于普通文件系统的是,HDFS中,如果一个文件小于一个数据块的大小,并不占用整个数据块存储空间;

2.FileSystem用RPC调用元数据节点,得到文件的数据块信息,对于每一个数据块,元数据节点返回保存数据块的数据节点的地址。

4.DFSInputStream连接保存此文件第一个数据块的最近的数据节点,data从数据节点读到客户端(client)

5.当此数据块读取完毕时,DFSInputStream关闭和此数据节点的连接,然后连接此文件下一个数据块的最近的数据节点。

7.在读取数据的过程中,如果客户端在与数据节点通信出现错误,则尝试连接包含此数据块的下一个数据节点。

2.FileSystem用RPC调用元数据节点,在文件系统的命名空间中创建一个新的文件,元数据节点首先确定文件原来不存在,并且客户端有创建文件的权限,然后创建新文件。

4.DFSOutputStream将数据分成块,写入data queue。data queue由Data Streamer读取,并通知元数据节点分配数据节点,用来存储数据块(每块默认复制3块)。分配的数据节点放在一个pipeline里。Data Streamer将数据块写入pipeline中的第一个数据节点。第一个数据节点将数据块发送给第二个数据节点。第二个数据节点将数据发送给第三个数据节点。

6.当客户端结束写入数据,则调用stream的close函数。此操作将所有的数据块写入pipeline中的数据节点,并等待ack queue返回成功。最后通知元数据节点写入完毕。

7.如果数据节点在写入的过程中失败,关闭pipeline,将ack queue中的数据块放入data queue的开始,当前的数据块在已经写入的数据节点中被元数据节点赋予新的标示,则错误节点重启后能够察觉其数据块是过时的,会被删除。失败的数据节点从pipeline中移除,另外的数据块则写入pipeline中的另外两个数据节点。元数据节点则被通知此数据块是复制块数不足,将来会再创建第三份备份。

Hadoop Streaming 是一个实用程序,它允许用户使用任何可执行文件(例如shell实用程序)作为映射器和/或reducer创建和运行作业。

名称节点是包含GNU/Linux操作系统和软件名称节点的普通硬件。它是一个可以在商品硬件上运行的软件。具有名称节点系统作为主服务器,它执行以下任务:

Datanode具有GNU/Linux操作系统和软件Datanode的普通硬件。对于集群中的每个节点(普通硬件/系统),有一个数据节点。这些节点管理数据存储在它们的系统。

一般用户数据存储在HDFS文件。在一个文件系统中的文件将被划分为一个或多个段和/或存储在个人数据的节点。这些文件段被称为块。换句话说,数据的HDFS可以读取或写入的最小量被称为一个块。缺省的块大小为64MB,但它可以增加按需要在HDFS配置来改变

MapReduce计划分三个阶段执行,即映射阶段,shuffle阶段,并减少阶段。

1、客户端(client):编写mapreduce程序,配置作业,提交作业,这就是程序员完成的工作;

2、JobTracker:初始化作业,分配作业,与TaskTracker通信,协调整个作业的执行;

4、Hdfs:保存作业的数据、配置信息等等,最后的结果也是保存在hdfs上面

map阶段:映射或映射器的工作是处理输入数据。一般输入数据以存储在HDFS的文件或目录的形式,输入文件被传递到映射器功能线路,映射器处理该数据,并创建数据的若干小块。

reduce阶段:这个阶段是Shuffle阶段和Reduce阶段的组合。减速器的工作是处理该来自映射器中的数据。处理之后,它产生一组新的输出,这将被存储在HDFS。

2、框架管理数据传递,例如发出任务的所有节点之间的集群周围的详细信息,验证任务完成,和复制数据

4、给定的任务完成后,将收集并减少了数据,以一个合适的结果发送回Hadoop服务器

映射器将输入k/v对映射到一组中间k/v对。转换后的中间记录不需要与输入记录的类型相同。给定的输入对可以映射到零个或多个输出对。通过调用context.write(WritableComparable,Writable)来收集输出对。

总的来说,映射器实现通过Job.setMapperClass(Class)方法传递给作业。然后,框架为InputSplit中的每个k/v对调用该任务的map。

映射的数量通常由输入的总大小驱动,即输入文件的块总数。也可以使用Configuration.set(MRJobConfig.NUM_MAPS,int)来设置映射数量。

对Mapper输出进行排序,然后根据Reducer进行分区。分区总数与作业的reduce任务数相同。用户可以通过实现自定义分区程序来控制哪些键(以及记录)转到哪个Reducer。

用户可以选择通过Job.setCombinerClass(Class)指定组合器来执行中间输出的本地聚合,比如合并重复的key,这有助于减少从Mapper传输到Reducer的数据量。

Reducer的输入是映射器的排序输出。在此阶段,框架通过HTTP获取所有映射器的输出的相关分区

框架在此阶段按键(因为不同的映射器可能输出相同的键)对Reducer输入进行分组。在获取map输出结果时,shuffle和sort阶段同时进行。

如果要求对中间密钥进行分组的等价规则与在减少之前对密钥进行分组的等价规则不同,则可以通过Job.setSortComparatorClass(Class)指定比较器。由于Job.setGroupingComparatorClass(Class)可用于控制中间键的分组方式,因此可以结合使用这些键来模拟值的二级排序。

说到了Hadoop,那么,什么是Hadoop呢?我们先来了解一下什么是Hadoop。

Hadoop:这个我们就没法顾名思义了。这只是一个玩具大象的名字。哈哈,是不是挺逗。这只大象也算是闻名世界了。

Hadoop,用官方属于来说,就是一个由Apache基金会所开发的分布式基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。

简单点说,Hadoop就是利用我们的一台台的单台服务器,构成了一个大的集群,然后通过集群的一些组件,让我们在使用的时候就感觉和在一台机器上使用是一样的。不必去关注每台机器怎样。当成一台来用就可以了。

了解了Hadoop的基本概念,我们就来说一下Hadoop的基本组件。这里只说几个最重要的,其他的后面有详细的介绍。

HDFS(Hadoop Distributed File System):Hadoop实现的分布式文件系统,这是hadoop的核心之一。Hadoop是构建在普通的机器之上的。比如,10台linux服务器构成了一个Hadoop集群,那么,我们在Hadoop上存储数据的时候,最终还是存储在这10台机器上。而HDFS就是来实现这个功能的,通过hdfs来存储文件,虽然底层是存放在这10台机器上,但是,我们存放在hdfs上的时候,就像操作一台linux一样简单。

MapReduce:这是Hadoop实现的并行计算框架,也是Hadoop的核心之一。这里简单说一下,后面单独的章节介绍。MapReduce从并行上来说,比如,我们要对hdfs的某个文件提取某个字符串,然后,我们写了这么一个mapreduce程序,然后提交给hadoop。这个时候mapreduce就会自动在集群的机器上,同时并行的运行。最后将结果写到文件里。而不用我们一台台去跑程序。

Yarn:是Hadoop上的一个资源管理框架。这个是在hadoop2.0之后出现的,1.0是没有的。我们简单理解为资源管理器就可以了。就是对hadoop的资源,比如内存,cpu等进行分配,以及对跑着的mapreudce等任务的管理。也是因为有了yarn,现在hadoop计算框架不再局限于mapreduce,比如内存计算框架spark,流计算框架storm等等。

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。 Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。

Hadoop 是可靠的,因为它假设计算元素和存储会失败,因此它维护多个工作数据副本,确保能够针对失败的节点重新分布处理。

Hadoop 是高效的,因为它以并行的方式工作,通过并行处理加快处理速度。

此外,Hadoop 依赖于社区服务,因此它的成本比较低,任何人都可以使用。

Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点:

。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的,这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。

。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据,并保证各个节点的动态平衡,因此处理速度非常快。

。Hadoop能够自动保存数据的多个副本,并且能够自动将失败的任务重新分配。

。与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比,hadoop是开源的,项目的软件成本因此会大大降低。

Hadoop带有用Java语言编写的框架,因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写,比如C。

注意:因为登录的用户为hduser,所以会显示/user/hduser下的目录。

3、如果复制到HDFS的文件已经存在,会报错,此时可以使用-f 参数,强制复制重复文件到HDFS目录:

7、使用put复制文件到HDFS,这个参数与copyFromLocal的不同之处在于:

-put更宽松,可以把本地或者HDFS上的文件拷贝到HDFS中;而-copyFromLocal则更严格限制只能拷贝本地文件到HDFS中。如果本地和HDFS上都存在相同路径,则-put跟趋于优先取HDFS的源。(不用太深究两者区别,更多用-put)

Hadoop是Apache的一款开源框架,使用java语言编写,可以通过编写简单的程序来实现大规模数据集合的分布式计算。工作在Hadoop框架上的应用可以工作在分布式存储和计算机集群计算的环境上面。Hadoop具有高扩展性,其集群能够从单台机器扩展到数千台机器。

Hadoop Distributed File System (HDFS) 是Hadoop集群中最根本的文件系统,它提供了高扩展,高容错,机架感知数据存储等特性,可以非常方便的部署在机器上面。HDFS除过分布式文件系统所通有的特点之外,还有些仅属自己的特点:

Hadoop集群中的数据被划分成更小的单元(通常被称为块),并且将其分布式存储在集群中,每个块有两个副本,这个两个副本被存储在集群的的一个机架上。这样数据包含自身便有三个副本,具有极高的可用性和容错性,如果一个副本丢失,HDFS将会自动的重新复制一份,以确保集群中一共包含三个数据副本(包含自身)。

除了管理文件系统命名空间和管理元数据之外,NameNode对clients而言,还扮演着master和brokers的角色(虽然clients是直接与DataNode进行通信的)。NameNode完全存在于内存中,但它仍然会将自身状态写入磁盘。

MapReduce是为能够在集群上分布式处理海量数据而量身订做的框架,MapReduce job可以分为三次连续过程。

MapReduce的最大工作单元便是job,每个job又会被分割成map task或reduce task。最经典的MapReduce job便是统计文档中单词出现的频率,这个过程可以使用下图来描述

YARN 使用了一些容易让人误解的名词作为术语,因此应该特别注意。比如在Hadoop ecosystem中,Container这个概念,平常我们听到Container时,我们都认为是与Docker相关。但是这里却是指Resource Container (RC),即表示物理资源的集合。通常被抽象的表示,将资源分配给到目标和可分配单元。

Scheduler组件是YARN Resourcemanager中向运行时应用分配资源的一个重要组件,它仅仅完成资源调度的功能,并不完成监控应用状态和进度的功能,因此即使应用执行失败,它也不会去重启失败的应用。

为了更好的描述YARN,这里给出一个YARN application的执行过程。如下图所示:

一、Hadoop组件    通常我们所理解的狭义Hadoop构成分为HDFS分布式存储系统和MapReduce编程模型两部分,下面分别从这两个部分介绍。(一)HDFSHDFS是一个分布式文件系统,下面主要介绍如何操作该文件系统。1.基本命令行操作hadoopfs-help基本的操作都遵循这个模式,比如常用的 hadoopfs-lshadoopfs-m

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