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云计算学习笔记Hadoop+HDFS和MapReduce+架构浅析 34 IT168文

云计算学习笔记Hadoop+HDFS和MapReduce+架构浅析 34IT168文云计算学习笔记hadoop+hdfs和mapreduce+架构浅析-34-it168文hadoophdfs和mapreduce架构浅析前言hadoop是一个基于java的分布式密集数据处理和数据分析的软件框架。

hadoop在很大程度上是受google在2021年白皮书中阐述的mapreduce技术的启发。

mapreduce工作原理是将任务分解为成百上千个小任务，然后发送到计算机集群中。

每台计算机再传送自己那部分信息，mapreduce则迅速整合这些反馈并形成答案。

简单来说，就是任务的分解和结果的合成。

hadoop的扩展性非常杰出，hadoop可以处置原产在数以千计的低成本x86服务器排序节点中的大型数据。

这种高容量低成本的女团引人注目，但hadoop最迎合人的就是其处置混合数据类型的能力。

hadoop可以管理结构化数据，以及诸如服务器日志文件和web页面上涌的数据。

同时还可以管理以非结构化文本为中心的数据，如facebook和twitter。

1hadoop基本架构hadoop并不仅仅是一个用于存储的分布式文件系统，而是在由通用计算设备组成的大型集群上执行分布式应用的框架。

apachehadoop项目中包含了下列产品（见图1）。

图1hadoop基本共同组成pig和hive是hadoop的两个解决方案，使得在hadoop上的编程更加容易，编程人员不再需要直接使用javaapis。

pig可加载数据、转换数据格式以及存储最终结果等一系列过程，从而优化mapreduce运算。

hive在hadoop中饰演数据仓库的角色。

hive需向hdfs嵌入数据，并容许采用相似sql的语言展开数据查阅。

chukwa就是基于hadoop集群的监控系统，直观来说就是一个watchdog。

hbase就是一个面向列于的分布式存储系统，用作在hadoop中积极支持大型稠密表的列存储数据环境。

Hadoop 生态系统介绍

Hadoop 生态系统介绍Hadoop生态系统是一个开源的大数据处理平台，它由Apache基金会支持和维护，可以在大规模的数据集上实现分布式存储和处理。

Hadoop生态系统是由多个组件和工具构成的，包括Hadoop 核心，Hive、HBase、Pig、Spark等。

接下来，我们将对每个组件及其作用进行介绍。

一、Hadoop核心Hadoop核心是整个Hadoop生态系统的核心组件，它主要由两部分组成，一个是Hadoop分布式文件系统（HDFS），另一个是MapReduce编程模型。

HDFS是一个高可扩展性的分布式文件系统，可以将海量数据存储在数千台计算机上，实现数据的分散储存和高效访问。

MapReduce编程模型是基于Hadoop的针对大数据处理的一种模型，它能够对海量数据进行分布式处理，使大规模数据分析变得容易和快速。

二、HiveHive是一个开源的数据仓库系统，它使用Hadoop作为其计算和存储平台，提供了类似于SQL的查询语法，可以通过HiveQL 来查询和分析大规模的结构化数据。

Hive支持多种数据源，如文本、序列化文件等，同时也可以将结果导出到HDFS或本地文件系统。

三、HBaseHBase是一个开源的基于Hadoop的列式分布式数据库系统，它可以处理海量的非结构化数据，同时也具有高可用性和高性能的特性。

HBase的特点是可以支持快速的数据存储和检索，同时也支持分布式计算模型，提供了易于使用的API。

四、PigPig是一个基于Hadoop的大数据分析平台，提供了一种简单易用的数据分析语言（Pig Latin语言），通过Pig可以进行数据的清洗、管理和处理。

Pig将数据处理分为两个阶段：第一阶段使用Pig Latin语言将数据转换成中间数据，第二阶段使用集合行处理中间数据。

五、SparkSpark是一个快速、通用的大数据处理引擎，可以处理大规模的数据，支持SQL查询、流式数据处理、机器学习等多种数据处理方式。

hadoop通俗讲解

hadoop通俗讲解Hadoop通俗讲解大数据时代已经来临，海量的数据涌入各行各业，如何高效地处理和分析这些数据成为了一项重要的任务。

而Hadoop作为一种分布式计算框架，正在成为处理大数据的首选工具，下面我们就来通俗地介绍一下Hadoop是什么以及它的工作原理。

Hadoop最初是由Apache基金会作为一个开源项目开发的，它的目标是解决传统关系型数据库无法处理的大规模数据的存储和分析问题。

Hadoop主要由两部分组成：Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Hadoop分布式计算框架（MapReduce）。

HDFS是Hadoop的存储层，它将大文件分割成多个小文件，并将这些小文件存储在不同的计算机节点上。

这样做的好处是可以将数据分散存储在多个计算机上，实现数据的冗余备份和高可靠性。

同时，HDFS还具备高吞吐量的特点，可以快速地读取和写入大量的数据。

而MapReduce则是Hadoop的计算层，它采用了分布式计算的思想，将数据分成多个小块，分发到不同的计算机节点上进行并行计算。

MapReduce将计算任务分为两个阶段：Map阶段和Reduce 阶段。

在Map阶段，每个计算机节点都会对数据进行处理，并生成中间结果。

而在Reduce阶段，所有中间结果会被汇总起来，最终得到最终的计算结果。

通过这种方式，Hadoop可以高效地处理大规模数据的计算任务。

Hadoop的工作原理可以用以下几个步骤来概括：1. 数据切分：Hadoop将大文件切分成多个小文件，每个小文件都会被分发到不同的计算机节点上进行处理。

2. Map阶段：在Map阶段，每个计算机节点都会对自己所负责的数据进行处理，并生成中间结果。

这些中间结果会被保存到本地磁盘上。

3. Shuffle阶段：在Shuffle阶段，Hadoop会将相同的中间结果收集到一起，并按照某种规则进行排序和分组，以便后续的Reduce阶段进行处理。

4. Reduce阶段：在Reduce阶段，Hadoop会对Shuffle阶段得到的中间结果进行汇总和计算，得到最终的计算结果。

阿里巴巴的10款开源项目

阿里巴巴的10款开源项目一、框架react-web：Readt Web是为那些使用React Native兼容的API构建的Web应用而提供的一个框架。

React Web的目的及意义非常明确: 让React Native代码跑在Web上让一套代码运行在各个移动终端，对前端及业务来说，这是开发效率中一个质的提升。

Jstrom：JStorm是参考storm的实时流式计算框架，在网络IO、线程模型、资源调度、可用性及稳定性上做了持续改进，已被越来越多企业使用。

经过4年发展，阿里巴巴JStorm 集群已经成为世界上最大的集群之一，基于JStorm的应用数量超过1000个。

数据显示，JStorm集群每天处理的消息数量达到1.5PB。

在2015年，JStorm正式成为Apache Storm里的子项目。

JStorm将在Apache Storm里孵化，孵化成功后会成为Apache Storm主干。

Apache基金会官方表示，非常高兴JStorm能够成为Apache Storm社区的一员。

Dubbo：高性能优秀的服务框架，使得应用可通过高性能的RPC 实现服务的输出和输入功能，可以和Spring框架无缝集成。

Dubbo is a distributed, high performance RPC framework enpowering applications with service import/export capabilities.Kissy：KISSY 是一款跨终端、模块化、高性能、使用简单的JavaScript 框架。

除了完备的工具集合如DOM、Event、Ajax、Anim 等，它还提供了经典的面向对象、动态加载、性能优化解决方案。

作为一款全终端支持的JavaScript 框架，KISSY 为移动终端做了大量适配和优化，使用户的程序在全终端均能流畅运行。

Dexposed：Dexposed是面向Android应用开发的一个强大的非侵入式的运行时AOP框架。

详解Hadoop作业平台宙斯Zeus

GWT!
GWT允许开发人人员使用用 Java 编程语言言快速构建和维护复杂但性能高高的 JavaScript 前端应用用程序。!
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优点：!
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Zeus安装注意事项
1、认真阅读zeus文文档和zeus2中总结的一一些安装注意事项! 2、请确保所有机器都已经安装dos2Unix! 3、在zeus中，配置MR的Job必须将core-site.xml、hdfs-site.xml、mapersite.xml上传的资源文文件中，否则将执行行本地模式!
Zeus与Oozie
•相同：基于Hadoop平台的开源工工作流调度系统! •优势：! •Zeus友好的交互界面面和统计工工具! •Zeus提供在线支支持! •Zeus配置简单，Oozie需要配置XML文文件! •完整的权限管理! •不足足：! •Oozie支支持Pig、Sqoop等任务! •支支持不足足
Zeus实战
配置antx.properties
1、将/web/src/main/filter/antx.properties文文件放到用用户⺫目目录(windows:c:\Users\user\;linux:/home/ user/) 2、
Zeus实战
编译运行行
获取源码 https:///alibaba/zeus mvm clean:clean mvn package -Dmaven.test.skip=true cd deploy mvn assembly:assembly 将deploy/target中的zeus.war放在Java Web容器中（例如tomcat）
•Zeus功能介绍! •Zeus与Oozie! •Zeus概览! •Zeus架构详解! •Zeus任务执行行流程详解! •Zeus实战! •Zeus组件介绍! •安装注意事项! •zeus2!

hadoop hdfs amazon s3 技术原理

hadoop hdfs amazon s3 技术原理Hadoop HDFS (Hadoop Distributed File System)和Amazon S3 (Simple Storage Service)都是分布式的文件存储系统，但它们在技术原理上有一些区别。

Hadoop HDFS技术原理：1. 数据切块：HDFS将待存储的文件切分为固定大小的数据块，通常为64MB或128MB。

2. 数据副本：每个数据块会在集群中的多个节点上存储副本，保证数据的高可用性和容错性。

3. 分布式存储：数据块在集群中的不同节点上存储，分布式文件系统管理这些块的存储和访问。

4. 元数据管理：HDFS使用单独的名字节点来管理文件系统的元数据，包括文件和目录结构、数据块位置等。

5. 数据读写：应用程序可以通过Hadoop API来读写HDFS中的数据，数据会被分片读取，并通过数据副本来提高读取性能。

Amazon S3技术原理：1. 对象存储：Amazon S3是一个对象存储系统，将文件存储为对象，每个对象具有唯一的键和值。

2. 数据分区：S3根据键将存储的对象分为多个分区，以提高数据访问的效率。

3. 数据一致性：S3提供了强一致性和事件ual一致性的数据访问模型，确保读取到的数据是最新的。

4. 可扩展性：S3可以容纳大规模的数据、处理并发请求，并提供自动扩展的能力。

5. 安全性和可靠性：S3提供了数据加密、多地域备份和故障恢复等安全和可靠性机制。

总结：Hadoop HDFS和Amazon S3都是用于存储大规模数据的分布式文件系统，但它们的设计和实现有所不同。

HDFS更适合于大数据处理领域，提供了高吞吐量和容错性；而S3则适用于云存储情景，提供了高扩展性和可靠性。

hadoop mapreduce工作原理

hadoop mapreduce工作原理Hadoop MapReduce工作原理什么是Hadoop MapReduceHadoop MapReduce是Hadoop分布式计算框架中的一个重要组件。

它提供了分布式处理大量数据的能力，结合Hadoop分布式文件系统(HDFS)，可有效地进行数据处理和分析。

MapReduce的基本原理MapReduce的基本原理是将大数据集分解为若干小的数据块，然后在集群中分配多个节点并行处理这些小数据块。

关键在于将数据分发到各个节点上进行处理，最终将结果合并到一起，得到最终的结果。

具体来说，MapReduce由两个任务组成：Map和Reduce。

Map任务负责将原始输入数据分割成若干独立的部分，并将每个部分交给Reduce任务来进行处理。

Reduce任务负责接收Map任务输出的结果，并将它们合并成一个输出结果。

MapReduce的实现过程MapReduce的实现过程可以分为以下几个步骤：•输入：将输入数据分成若干小数据块，并将它们分发到多个计算节点上。

•Map阶段：每个计算节点都会启动Map任务，对分配到的小数据块进行处理。

Map任务将每个小数据块映射为若干个键值对，并将它们分组成不同的组。

•Shuffle阶段：在Map任务的输出结果中，每个组的键值对需要按照键值进行排序，并按照键值将它们归类为不同的组。

这个过程叫做Shuffle，它会将不同计算节点上的输出结果合并为一个更大的键值对列表。

•Reduce阶段：所有节点都会启动Reduce任务，拿到Shuffle阶段的键值对列表，对它们进行处理，并将它们输出到结果文件中。

MapReduce的优点MapReduce具有以下优点：•适合处理大数据问题。

由于MapReduce使用了分布式计算，可以将大数据分成多个小块，并并行地处理，可大大降低数据处理时间。

•易于扩展。

只需要增加计算节点，即可完成计算能力的扩展。

•容错性强。

由于MapReduce是分布式处理，即便其中一个节点出现故障，也不会影响整个计算过程。

详解Hadoop核心架构

详解Hadoop核心架构通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce 处理过程，以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍，基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。

通过这一阶段的调研总结，从内部机理的角度详细分析，HDFS、MapReduce、Hbase、Hive是如何运行，以及基于Hadoop数据仓库的构建和分布式数据库内部具体实现。

如有不足，后续及时修改。

HDFS的体系架构整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持，并通过MR来实现对分布式并行任务处理的程序支持。

HDFS采用主从（Master/Slave）结构模型，一个HDFS集群是由一个NameNode 和若干个DataNode组成的（在最新的Hadoop2.2版本已经实现多个NameNode 的配置-这也是一些大公司通过修改hadoop源代码实现的功能，在最新的版本中就已经实现了）。

NameNode作为主服务器，管理文件系统命名空间和客户端对文件的访问操作。

DataNode管理存储的数据。

HDFS支持文件形式的数据。

从内部来看，文件被分成若干个数据块，这若干个数据块存放在一组DataNode 上。

NameNode执行文件系统的命名空间，如打开、关闭、重命名文件或目录等，也负责数据块到具体DataNode的映射。

DataNode负责处理文件系统客户端的文件读写，并在NameNode的统一调度下进行数据库的创建、删除和复制工作。

NameNode是所有HDFS元数据的管理者，用户数据永远不会经过NameNode。

如图：HDFS体系结构图图中涉及三个角色：NameNode、DataNode、Client。

NameNode是管理者，DataNode是文件存储者、Client是需要获取分布式文件系统的应用程序。

文件写入：1）Client向NameNode发起文件写入的请求。

hadoop mapreduce工作原理

hadoop mapreduce工作原理
Hadoop MapReduce是一种分布式计算模型，用于处理大数据集。

它有两个主要组件：Map和Reduce。

Map阶段：在MapReduce任务中，数据被拆分成几个小块，
然后并行传输到不同的节点上。

每个节点上都运行着一个
Map任务。

在Map阶段，每个节点独立地对其分配到的数据
块进行处理。

这些数据块被输入给一个映射函数，该函数将输入数据转换成<Key, Value>对。

映射函数将生成许多中间<Key, Value>对，其中Key是一个唯一的标识符，Value是与该Key
相关联的数据。

Shuffle阶段：在Map阶段之后，中间的<Key, Value>对被分
区并按照Key进行排序。

然后，相同Key的值被分组在一起，并传输到下一个Reduce节点。

在此过程中，数据在不同的节
点之间进行移动，以便形成适合进行Reduce操作的数据分区。

Reduce阶段：在Reduce阶段，每个Reduce节点只处理与特
定Key相关联的所有Value。

Reduce节点将这些Value作为输
入传给一个归约函数。

归约函数可以对这些Value执行合并、
计算或其他操作来得到最终的输出结果。

整个MapReduce过程的主要思想是将大任务分解成更小的子
任务，然后并行执行这些子任务，并将结果进行合并以生成最终的输出。

这种计算模型能够充分利用分布式计算集群的处理能力，从而高效地处理大规模的数据集。

Hadoop生态系统,hadoop介绍

Hadoop生态系统知识介绍首先我们先了解一下Hadoop的起源。

然后介绍一些关于Hadoop生态系统中的具体工具的使用方法。

如:HDFS、MapReduce、Yarn、Zookeeper、Hive、HBase、Oozie、Mahout、Pig、Flume、Sqoop。

Hadoop的起源Doug Cutting是Hadoop之父，起初他开创了一个开源软件Lucene（用Java语言编写，提供了全文检索引擎的架构，与Google类似），Lucene后来面临与Google同样的错误。

于是，Doug Cutting学习并模仿Google解决这些问题的办法，产生了一个Lucene的微缩版Nutch。

后来，Doug Cutting等人根据2003-2004年Google公开的部分GFS和Mapreduce 思想的细节，利用业余时间实现了GFS和Mapreduce的机制，从而提高了Nutch的性能。

由此Hadoop产生了。

Hadoop于2005年秋天作为Lucene的子项目Nutch的一部分正式引入Apache基金会。

2006年3月份，Map-Reduce和Nutch Distributed File System(NDFS)分别被纳入Hadoop的项目中。

关于Hadoop名字的来源，是Doug Cutting儿子的玩具大象。

Hadoop是什么Hadoop是一个开源框架，可编写和运行分布式应用处理大规模数据。

Hadoop框架的核心是HDFS和MapReduce。

其中HDFS 是分布式文件系统，MapReduce 是分布式数据处理模型和执行环境。

在一个宽泛而不断变化的分布式计算领域，Hadoop凭借什么优势能脱颖而出呢？1. 运行方便：Hadoop是运行在由一般商用机器构成的大型集群上。

Hadoop在云计算服务层次中属于PaaS(Platform-as-a- Service)：平台即服务。

2. 健壮性：Hadoop致力于在一般的商用硬件上运行，能够从容的处理类似硬件失效这类的故障。

ZEUS文档

ZUES 软件具有如下主要特点：含有欧拉方程求解器可进行非定常气动计算，并辅以边界层方程方法加以粘性修正，以计入粘性效应，
使得计算结果更为精确。不必求解 N-S 方程，不必采用一般 CFD 所需的移动网格，而使得计算过程大为快速简便。 95% 的数据输入格式与 ZAERO 相同， ZAERO 用户只需花最少的时间学习。能快速简便自动生成多重网格，建模及网格生成将如 ZAERO 一样简便。
应用叠加网格方法，可以方便地加入各种外挂物（如发动机短舱，副油箱，发射件等。气动（网格）模型建立后一劳永逸，结构适当变形下不必重建（网格）模型。支持下列几种非定常气动计算：时域，频域，准时域，离散突风，及静气动弹性和配平分析。
具备并行运算功能，使计算快速高效。 ZEUS 软件包含了诸多非线性因素：
分析。
QQ:2243029194
1
某典型的极限环振荡情况下各种结构模态的气动表面网格
3D Spline Module FEM Model
ZEUS Surface Panel Aero Model
算例简介一：:极限环震荡 --结果视频截图
多重复合叠加网格
载荷分布, 激波位置及强度均随时间变化
算例简介二: 超音速客机研发项目 --突风载荷减缓
分析结果与风洞试验吻合非常好
QQ:2243029194
2
QQ:2243029194
3
北京华天海峰科技发展有限公司
ZEUS 飞机气动弹性设计分析专用 CFD 软件
ZEUS, ZONA Euler Unsteady Aerodynamics Solver for Aeroelasticity Applications, 是用于飞机气动弹性设计和分析的专用 CFD 软件, 由气动弹性模拟计算分析领域知名的美国 ZONA Technology 公司在其著名软件如 ZAERO，ZONAIR 等基础上，于 2009 年最新完成开发。在众多的 CDF 软件中，ZEUS 是唯一一个可以方便直接用来能求解分析飞行器气动弹性的 CFD 软件，它能求解其它现有 CFD 软件不能处理的许多问题，其主要功能为求解分析气动弹性问题如颤振，各种载荷等等。

揭秘Hadoop生态系统技术架构

揭秘Hadoop生态系统技术架构Hadoop是一个广泛应用于海量数据处理的开源平台。

其生态系统包含多个组件和技术，架构复杂，本文将从技术架构的角度解析Hadoop生态系统。

1. Hadoop技术架构概览Hadoop生态系统包含多个组件，其中最为重要的是Hadoop分布式文件系统(HDFS)和MapReduce。

HDFS是一种分布式文件系统，可在多个计算机之间共享文件，并提供数据存储和访问服务。

MapReduce则是一种分布式计算模型，用于将海量数据分成多个小块进行并行计算。

除了HDFS和MapReduce，Hadoop还包含多个组件，如HBase、ZooKeeper、Hive、Pig等。

这些组件共同构成了一个完整的Hadoop生态系统。

2. HDFS技术架构HDFS是Hadoop生态系统的核心部分之一，它提供了分布式文件存储和访问功能。

HDFS的技术架构包括以下三个部分：（1）NameNodeNameNode是HDFS的中央管理节点，它负责处理客户端请求和管理HDFS文件系统的元数据。

所有数据块的信息和位置信息都存储在NameNode中，因此，NameNode是HDFS中最重要的组件之一。

（2）DataNodeDataNode是存储实际数据块的节点。

当客户端上传数据时，DataNode将数据块存储到本地磁盘，并向NameNode注册该数据块的位置信息。

（3）Secondary NameNodeSecondary NameNode不是NameNode的备份节点，而是NameNode的辅助节点。

它可以定期备份NameNode的元数据，以便在NameNode的故障情况下恢复文件系统。

3. MapReduce技术架构MapReduce是Hadoop中用于分布式计算的核心组件，它的技术架构包括以下三个部分：（1）JobTrackerJobTracker是MapReduce计算集群的中央节点，它负责管理计算任务、调度Map和Reduce任务、监控任务执行状态等。

宙斯开发者中心JOS、EDI、API

宙斯开发者中心JOS、EDI、APIJOS -宙斯开发者中心，前身为宙斯开放平台（Jingdong Open Service 简称JOS）是京东开放服务的载体，于2012年5月正式上线，旨在通过开放接口的形式将京东各系统能力对外开放，面向开发者提供商品、交易、仓储、物流、售后等零售技术服务能力，支持京东商家、ISV、个人及合作伙伴的业务系统与京东系统进行无缝对接，可以更加高效、灵活的处理电商业务。

此次宙斯从接口开放平台升级为以开发者为中心的技术服务平台，致力于为广大开发者提供良好的平台环境，在实现京东零售能力开放及赋能的同时，打造可持续的商业生态环境，帮助开发者业务增长。

EDI -电子数据交换（Electronic data interchange，缩写EDI）是指按照同一规定的一套通用标准格式，将标准的经济信息通过通信网络传输在贸易伙伴的电子计算机系统之间进行数据交换和自动处理。

由于使用EDI能有效地减少直到最终消除贸易过程中的纸面单证，因而EDI也被俗称为“无纸交易”。

它是一种利用计算机进行商务处理的新方法。

EDI是将贸易、运输、保险、银行和海关等行业的信息，用一种国际公认的标准格式，通过计算机通信网络，使各有关部门、公司与企业之间进行数据交换与处理，并完成以贸易为中心的全部业务过程。

操作系统是用户与计算机硬件系统之间的接口，用户通过操作系统的帮助，可以快速、有效和安全、可靠地操纵计算机系统中的各类资源，以处理自己的程序。

为使用户能方便地使用操作系统，OS 又向用户提供了如下两类接口：(1) 用户接口：操作系统专门为用户提供了“用户与操作系统的接口” ，通常称为用户接口。

该接口支持用户与OS 之间进行交互，即由用户向OS 请求提供特定的服务，而系统则把服务的结果返回给用户。

(2) 程序接口：操作系统向编程人员提供了“程序与操作系统的接口” ，简称程序接口，又称应用程序接口API(ApplicationProgramming Interface)。

hadoop介绍讲解

hadoop介绍讲解Hadoop是一个由Apache软件基金会开发的开源分布式系统。

它的目标是处理大规模数据集。

Hadoop可以更好地利用一组连接的计算机和硬件来存储和处理海量数据集。

Hadoop主要由Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce两部分组成。

以下是hadoop的详细介绍。

1. Hadoop分布式文件系统（HDFS）HDFS是Hadoop的分布式文件系统。

HDFS将大量数据分成小块并在多个机器上进行存储，从而使数据更容易地管理和处理。

HDFS适合在大规模集群上存储和处理数据。

它被设计为高可靠性，高可用性，并且容错性强。

2. MapReduceMapReduce是Hadoop中的计算框架。

它分为两个阶段：Map和Reduce。

Map阶段将数据分为不同的片段，并将这些片段映射到不同的机器上进行并行处理，Reduce阶段将结果从Map阶段中得到，并将其组合在一起生成最终的结果。

MapReduce框架根据数据的并行处理进行拆分，而输出结果则由Reduce阶段组装而成。

3. Hadoop生态系统Hadoop是一个开放的生态系统，其包含了许多与其相关的项目。

这些项目包括Hive，Pig，Spark等等。

Hive是一个SQL on Hadoop工具，用于将SQL语句转换为MapReduce作业。

Pig是另一个SQL on Hadoop工具，它是一个基于Pig Latin脚本语言的高级并行运算系统，可以用于处理大量数据。

Spark是一个快速通用的大数据处理引擎，它减少了MapReduce 的延迟并提供了更高的数据处理效率。

4. Hadoop的优点Hadoop是一个灵活的、可扩展的与成本优势的平台，它可以高效地处理大规模的数据集。

同时，它的开放式和Modular的体系结构使得其在大数据环境下无论是对数据的处理还是与其他开发者的协作都非常便利。

5. 总结Hadoop是一个很好的大数据处理工具，并且在行业中得到了广泛的应用。

奥林匹亚宙斯巨像

奥林匹亚宙斯巨像宙斯（Zeus）希腊众神之神，是奥林匹亚(Olympia)的主神，为表崇拜而兴建的宙斯神像是当世最大的室内雕像，宙斯神像所在的宙斯神殿则是奥林匹克运动会的发源地。

拜占庭的菲罗撰写记述世界七大奇迹说：“我们以其他六大奇迹为荣，而敬畏宙斯神像。

”宙斯简介英文：the temple of Zeus at Olympia据说奥林匹亚的祭师，对菲迪亚斯的杰作非常欣赏，就委任他的子孙负责好好保存宙斯的神像，永享荣华。

宙斯是古希腊神谱系中的第三代神王，他是全能之神，能明察、洞悉世间任何事物和事情，不管是人间还是在神山上，他都是神喻之源，他决定着神灵和人的命运。

宙斯（希腊语：Ζε??，或Δ?α?），天神，古希腊神话中最高的神，罗马神话中称朱庇特（拉丁语：Jupiter），为克洛诺斯（Κρ?νο?）与雷亚（Ρ?α）所生的最小儿子。

克罗诺斯通过推翻他的父亲乌拉诺斯获得了最高权力，他得知他会和自己的父亲一样被自己的孩子推翻，于是把他的孩子们吞进肚子。

他的妻子瑞亚因为不忍心宙斯也被吞进肚子，于是拿了块石头假装宙斯给他吞下。

宙斯长大后，联合兄弟姐妹一起对抗父亲，展开了激烈的斗争。

经过十年战争，在祖母大地女神盖亚的帮助下战胜了父亲。

宙斯和他的兄弟波塞冬和哈迪斯分管天界、海界、冥界。

从此宙斯成为掌管宇宙的统治者。

木星的拉丁名起源于他。

宙斯与多位女神和女人生下多位子孙，当中有阿波罗和阿尔忒弥斯兄妹、狄俄尼索斯、赫拉赫勒斯等。

宙斯为了接近女神和女人，可谓无所不用其极，而且他总是偷偷摸摸的，所以总会令赫拉生气。

为了不被赫拉知道他的外遇的所在地，他总会以各种不同的方法去阻碍赫拉。

宙斯也有一些男性情人，如盖尼米得。

位置：宙斯神殿是古希腊的宗教中心。

神殿位于希腊雅典卫城东南面，依里索斯河畔一处广阔平地的正中央，为古希腊众神之神宙斯掌管的地区；目前这地方尽是一片黄澄澄的丘陵，但是在古希腊时期，四周环绕翠谷和清冽溪水，景境幽雅，不远处更有一座密林，绿意浓郁，林中小径两旁更是花木扶疏，争奇斗妍，美不胜收，更是当时的宗教中心。

大数据分析神兽麒麟（ApacheKylin）

⼤数据分析神兽麒麟（ApacheKylin）1.Apache Kylin是什么？在现在的⼤数据时代，越来越多的企业开始使⽤Hadoop管理数据，但是现有的业务分析⼯具（如Tableau，Microstrategy等）往往存在很⼤的局限，如难以⽔平扩展、⽆法处理超⼤规模数据、缺少对Hadoop的⽀持；⽽利⽤Hadoop做数据分析依然存在诸多障碍，例如⼤多数分析师只习惯使⽤SQL，Hadoop难以实现快速交互式查询等等。

神兽Apache Kylin就是为了解决这些问题⽽设计的。

Apache Kylin，中⽂名麒（shen）麟（shou）是Hadoop动物园的重要成员。

Apache Kylin是⼀个开源的分布式分析引擎，最初由eBay开发贡献⾄开源社区。

它提供Hadoop之上的SQL查询接⼝及多维分析（OLAP）能⼒以⽀持⼤规模数据，能够处理TB乃⾄PB级别的分析任务，能够在亚秒级查询巨⼤的Hive表，并⽀持⾼并发。

Apache Kylin于2014年10⽉在github开源，并很快在2014年11⽉加⼊Apache孵化器，于2015年11⽉正式毕业成为Apache顶级项⽬，也成为⾸个完全由中国团队设计开发的Apache顶级项⽬。

于2016年3⽉，Apache Kylin核⼼开发成员创建了Kyligence公司，⼒求更好地推动项⽬和社区的快速发展。

Kyligence是⼀家专注于⼤数据分析领域创新的数据科技公司，提供基于Apache Kylin的企业级智能分析平台及产品，以及可靠、专业、源码级的商业化⽀持；并推出Apache Kylin开发者培训，颁发全球唯⼀的Apache Kylin开发者认证证书。

2.Kylin的基本原理和架构下⾯开始聊⼀聊Kylin的基本原理和架构。

简单来说，Kylin的核⼼思想是预计算，即对多维分析可能⽤到的度量进⾏预计算，将计算好的结果保存成Cube，供查询时直接访问。

把⾼复杂度的聚合运算、多表连接等操作转换成对预计算结果的查询，这决定了Kylin能够拥有很好的快速查询和⾼并发能⼒。

Hadoop史上最全介绍

Hadoop史上最全介绍Hadoop是Apache的一个顶级开源项目,用于可靠的分布式计算,它是Apache Lucene的创始人Doug Cutting开发的[29], Lucene是一个用Java开发的使用广泛的搜索工具包。

开源的Apache Nutch作为Lucene项目的一部分实现Web搜索引擎的功能,Hadoop起源于Lucene和Nutch。

开发人员认为Nutch的扩展性不好,不能搜索上十亿的网页,在2003年和2004年,开发人员受到Google两篇论文的启发,其分别介绍了 Google公司的分布式文件系统(GFS)和MapReduce框架。

在2005年分别对Google 的这两个系统进行了开源实现,分别称为:Nutch的分布式文件系统(NDFS)和MapReduce。

2006年NDFS和MapReduce被开发人员独立出Nutch,合并成Hadoop项目,成为了 Lucene的一个子项目。

在 Hadoop 项目下有很多的子项目，包括如下子项目：（1） Hadoop common 子项目：对其他子项目提供了基础的运行平台，其他子项目要依靠 common 子项目的服务来实现正确运行。

（2） Avro 子项目:是一个数据序列化系统，它提供了对脚本语言的动态集成功能。

（3） Chukwa 子项目：是一个数据采集系统，主要是为了管理大型的分布式系统。

他能够保证各个分布式系统采集的文件时最新的。

（4） HBase 子项目：是可以可扩展的分布式数据库，它支持对结构化数据的大表存储。

（5） HDFS 子项目：是一个分布式的文件系统，它提供了对程序数据的高速访问。

（6） Hive 子项目：是一个数据仓库架构，它只是对数据的汇总统计和即席查询。

（7） MapReduce 子项目：是一个分布式处理的技术框架，这种处理时在对大数据在计算机集群上的处理。

（8） Pig 子项目：是一个高级别的数据流描述语言，也是并行计算的执行框架。

dubbo zookeeper原理

dubbo zookeeper原理
Leader 节点接收写请求后，会为写请求赋予一个全局唯一的zxid（64 位自增id），通过zxid 的大小比较就可以实现写操作的顺序一致性。

Leader 通过先进先出队列（会给每个Follower 节点都创建一个队列，保证发送的顺序性），将带有zxid 的消息作为一个proposal（提案）分发给所有Follower 节点。

当Follower 节点接收到proposal 之后，会先将proposal 写到本地事务日志，写事务成功后再向Leader 节点回一个ACK 响应。

当Leader 节点接收到过半Follower 的ACK 响应之后，Leader 节点就向所有Follower 节点发送COMMIT 命令，并在本地执行提交。

当Follower 收到消息的COMMIT 命令之后也会提交操作，写操作到此完成。

最后，Follower 节点会返回Client 写请求相应的响应。

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Zeus资源调度系统介绍

Zeus资源调度系统介绍摘要：本⽂主要概述阿⾥巴巴Zeus资源调度系统的背景和实现思路。

本⽂主线：问题、解决⽅案、依赖基础知识、⼯程实践、⽬标、经验分享。

⽴⾜企业真实问题、常规解决策略，引出依赖的容器技术、实践⽅案，所有这些落实到⼯程实践，要解决那些问题、实现哪些⽬标、技术⼤趋势的影响。

最后给出阿⾥巴巴的实践经验。

本序列⽂章并不是突出架构上重⼤突破，毕竟这个领域已经发展了10多年了。

⽽是，实践过程中的⼀些细节、⼀些特殊场景下的特殊处理⽅法，作为⼀种新的认知素材。

依赖的容器或周边系统，都不会进⾏深⼊的分析，围绕资源调度概括性地做⼀些总结和补充些细节描述。

关键词：容器技术资源调度1. 什么是宙斯（Zeus）宙斯是阿⾥巴巴开源的⼀款分布式Hadoop作业调度平台，⽀持多机器的⽔平扩展。

Zeus是⼀款完全分布式的调度系统，，⽀持多机器的⽔平扩展，⼀台机器为⼀个节点，由master节点分发任务⾄不同的worker,实现任务的分布式调度。

⽬前⽀持的任务类型主要由hive脚本和shell 脚本。

Zeus不仅仅可以执⾏独⽴任务调度，还⽀持任务之间依赖调度。

这就使得zeus完全不同于传统的任务调度系统中，任务只能单个任务之间调度，这也是zeus的设计中⼀⼤亮点。

2. Zeus的架构设计软件架构设计集群架构设计3. Zeus核⼼模块分析宙斯核⼼模块分为zeus-schedule,zeus-web,即宙斯调度层和宙斯web层，其中zeus-schedule负责的主要功能是RPC通信与任务调度，zeus-web提供⼀种web层的交互.后⾯将开始源码解读。

1.背景：资源浪费剖析企业⾥⾯资源调度的存在或者必要性，与企业发展规模有很强的关联关系。

任何企业从⼀开始就有某种程度的、某种特有阶段性的“服务器资源分配使⽤⽅案”，只是对资源或者成本“优化”的度,或者效率的要求急迫性、重要性不是那么突出。

当服务器数量以万为单位增长，成本⽀出过亿的⼤背景下，依赖⾯向容器技术的资源调度和管理，显得⾮常急迫和重要。