hadoop3.0新特性下面的Flume讓我們簡(jiǎn)單看一下hadoop的發(fā)展歷史:通過引用數(shù)據(jù) check塊，使用Sqoop將數(shù)據(jù)放到關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中。Haoop 數(shù)據(jù)處理相關(guān) 離線數(shù)據(jù)提取的知識(shí)點(diǎn)有哪些？使用Hadoop提取離線數(shù)據(jù)涉及到以下幾個(gè)重要知識(shí)點(diǎn):1，Hadoop生態(tài)系統(tǒng):了解Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的組成以及各個(gè)組件的功能，包括用于存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)的HDFS(HadoopDistributed)，用于分布式計(jì)算的MapReduce，用于資源管理的YARN，以及Hive、Pig等其他相關(guān)組件。

互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，將信息社會(huì)推向了“大-2”時(shí)代，催生了人工智能，加速了互聯(lián)網(wǎng)的進(jìn)化。在Da 數(shù)據(jù)的應(yīng)用中，有很多工具大大提高了工作效率。本文將分別從Da 數(shù)據(jù)可視化工具和Da 數(shù)據(jù)分析工具進(jìn)行闡述。大型數(shù)據(jù)分析工具:RapidMiner是全球領(lǐng)先的數(shù)據(jù)挖掘解決方案。在很大程度上，RapidMiner擁有先進(jìn)的技術(shù)。

HPCC一個(gè)國(guó)家已經(jīng)實(shí)施了實(shí)施信息高速公路的計(jì)劃，那就是HPCC。這個(gè)項(xiàng)目共耗資100億美元，主要目的是開發(fā)一些可擴(kuò)展的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)和軟件，從而發(fā)展千兆網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，支持以太網(wǎng)的傳輸性能，進(jìn)而擴(kuò)展研究與教育機(jī)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)連接的能力。Hadoop這種軟件框架，主要是對(duì)大量數(shù)據(jù)的分布式處理具有可擴(kuò)展性、高效性和可靠性。

HDFS的組件如下:1 .NameNode是HDFS集群的主服務(wù)器，通常稱為NameNode或主節(jié)點(diǎn)。一旦NameNode關(guān)閉，就無(wú)法訪問Hadoop集群。NameNode主要以meta 數(shù)據(jù)的形式進(jìn)行管理和存儲(chǔ)，用于維護(hù)文件系統(tǒng)名稱和管理客戶端對(duì)文件的訪問。NameNode記錄對(duì)文件系統(tǒng)命名空間或其屬性的任何更改；HDFS負(fù)責(zé)整個(gè)數(shù)據(jù) cluster的管理，備份數(shù)量可以在配置文件中設(shè)置，由NameNode存儲(chǔ)。

HADOOP_HOME/etc/ hadoop中的3、關(guān)于 hadoop.tmp.dir理解及配置

coresite.xml有一個(gè)hadoop.tmp.dir配置了HADOOP臨時(shí)目錄，比如HDFS的NameNode 數(shù)據(jù)默認(rèn)存放在這個(gè)目錄中。如果您查看默認(rèn)配置文件，如*default.xml，您可以看到許多依賴關(guān)系{user.name}。這時(shí)就出現(xiàn)了一個(gè)問題，NameNode會(huì)把HDFS的meta 數(shù)據(jù)存放在這個(gè)/tmp目錄下。如果重新啟動(dòng)操作系統(tǒng)，系統(tǒng)將清空/tmp目錄中的內(nèi)容，導(dǎo)致NameNode的meta 數(shù)據(jù)丟失。

離線使用Hadoop 數(shù)據(jù)提取涉及到以下幾個(gè)重要的知識(shí)點(diǎn):1。Hadoop生態(tài)系統(tǒng):了解Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的組成及各組件的作用，包括用于存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)的HDFS(HadoopDistributed)、用于分布式計(jì)算的MapReduce、用于資源管理的YARN等相關(guān)。

3.MapReduce編程模型:了解MapReduce編程模型，包括Mapper和Reducer的概念和工作機(jī)制，了解MapReduce的輸入輸出過程，以及如何適應(yīng)不同數(shù)據(jù)處理要求編寫MapReduce。4.數(shù)據(jù)抽取工具:熟悉相關(guān)數(shù)據(jù)抽取工具，如Sqoop、Flume等。Sqoop用于將關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Hadoop中，而Flume用于收集和傳輸實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù) stream。

主要解決海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、分析和學(xué)習(xí)問題，因?yàn)殡S著數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長(zhǎng)，一味依靠硬件來(lái)提高處理效率，增加數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)容量，不僅成本高，而且是高維的。hadoop的構(gòu)建只需要一臺(tái)普通pc，其hdfs提供了一個(gè)分布式文件系統(tǒng)，而mapreduce是一個(gè)并行編程模型，為程序員提供了一個(gè)編程接口。兩者都屏蔽了分布式和并行底層的細(xì)節(jié)，簡(jiǎn)單方便用戶使用。

我們來(lái)簡(jiǎn)單看看下圖中hadoop的開發(fā)思路:通過引用數(shù)據(jù)校驗(yàn)塊，與原來(lái)的數(shù)據(jù)校驗(yàn)塊代碼關(guān)聯(lián)，然后聽說恢復(fù)了關(guān)聯(lián)關(guān)系。這個(gè)技術(shù)依賴于線性代數(shù)的一些手勢(shì)。用途:用于/1225。x22X33x1 2x2 4x317x1 2x2 3x314根據(jù)上面的一組方程組求x1。

其實(shí)雖然有五個(gè)方程，但是x3的值至少可以用三個(gè)方程來(lái)求。另外兩個(gè)等式將上述原理對(duì)應(yīng)到數(shù)據(jù)，其中x1，x2，x3等價(jià)于原來(lái)的數(shù)據(jù)，x1 2x2 4x317x1 2x2 3x314。這兩個(gè)方程的結(jié)果如下。也就是說，如果只有x1 數(shù)據(jù) block，但有下面的等式，是否可以得到對(duì)應(yīng)的x2和x3？如果a 數(shù)據(jù) block是三個(gè)原數(shù)據(jù) block:在備份機(jī)制上，采用兩個(gè)副本機(jī)制。

注意:與mapred.min.split.size、mapred.max.split.size、block_size和minSplitSize的值有關(guān)。如果只設(shè)置了mapred.min.split.size，那么計(jì)算方法可以簡(jiǎn)化為:如果什么都不設(shè)置，那么默認(rèn)的貼圖數(shù)量與blcok_size有關(guān)。Default_num total _ size/block _ size你可以通過參數(shù)mapred.map.tasks設(shè)置程序員期望的地圖數(shù)量，但是這個(gè)數(shù)量只有大于default _ num才會(huì)生效。

1)用戶實(shí)用程序:createdb創(chuàng)建新的PostgreSQL 數(shù)據(jù) library(與SQL語(yǔ)句相同:CREATEDATABASE)創(chuàng)建新的PostgreSQL用戶(與SQL語(yǔ)句相同:Create User)dropdb刪除數(shù)據(jù)Library drop User刪除User PG _ dump導(dǎo)出PostgreSQL數(shù)據(jù)2基于命令行的PostgreSQL交互式客戶端程序vacuumdb清理并分析PostgreSQL 數(shù)據(jù) library。它是客戶端程序psql環(huán)境中SQL語(yǔ)句真空的一個(gè)shell腳本包，它們的功能完全一樣，(2)系統(tǒng)實(shí)用程序initdb創(chuàng)建PostgreSQL 數(shù)據(jù)目錄用于存儲(chǔ)數(shù)據(jù) library，并創(chuàng)建預(yù)定義模板數(shù)據(jù)library template0和template1。