云计算与Hadoop介绍精品PPT课件
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云计算与大数据精品PPT课件
阿里云
• 云计算身边案例
我们常用的云盘
金山快盘、联想网盘、华为网盘 （原DBanT盘（金山网络出品）、 云诺（YUNIO）、 EverBox（盛大网盘）、微软skydrive、迅载网盘、网丫场 、PocketDisk启明网盘、抽屉网盘、 网易网盘、iBoxFile、WebDisk、126网 盘、139邮箱网盘、网盘卡卡网盘、16密盘、永硕E盘、 QQ随身盘、265网 络硬盘vdisk、纳米盘、同步盘、TOM网盘、uc网盘、51网盘、99盘、速度盘 、 凯备份等。 有些是完全免费的，有些是收费兼免费的，用户可根据需要选用。提供下载 收益 的：珍宝网盘，千军万马网盘、城通网盘。用户在选用网盘时应当慎重 ，因为一些免费网盘的存活期比较短。用户重要的文件资料最好不要放在网 盘里，以免网盘提供商停止服务后，造成用户文件永久性的丢失。
云计算和大数据
云计算
• 什么是云计算
云计算（英语：Cloud Computing），是一种基于互联网的计算方式，通过这种方 式，共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备。 云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用 来表示互联网和底层基础设施的抽象。云计算是继1980年代大型计算机到客户端服务器的大转变之后的又一种巨变。用户不再需要了解“云”中基础设施的细节，不 必具有相应的专业知识，也无需直接进行控制。 云计算描述了一种基于互联网的新的IT服务增加、使用和交付模式，通常涉及通过 互联网来提供动态易扩展而且经常是虚拟化的资源，它意味着计算能力也可作为一 种商品通过互联网进行流通。
云计算和大数据
大数据
• 什么是大数据
大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力 和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔· 舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查） 的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点，即Volume（大量）、 Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
• 云计算身边案例
我们常用的云盘
金山快盘、联想网盘、华为网盘 （原DBanT盘（金山网络出品）、 云诺（YUNIO）、 EverBox（盛大网盘）、微软skydrive、迅载网盘、网丫场 、PocketDisk启明网盘、抽屉网盘、 网易网盘、iBoxFile、WebDisk、126网 盘、139邮箱网盘、网盘卡卡网盘、16密盘、永硕E盘、 QQ随身盘、265网 络硬盘vdisk、纳米盘、同步盘、TOM网盘、uc网盘、51网盘、99盘、速度盘 、 凯备份等。 有些是完全免费的，有些是收费兼免费的，用户可根据需要选用。提供下载 收益 的：珍宝网盘，千军万马网盘、城通网盘。用户在选用网盘时应当慎重 ，因为一些免费网盘的存活期比较短。用户重要的文件资料最好不要放在网 盘里，以免网盘提供商停止服务后，造成用户文件永久性的丢失。
云计算和大数据
云计算
• 什么是云计算
云计算（英语：Cloud Computing），是一种基于互联网的计算方式，通过这种方 式，共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备。 云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用 来表示互联网和底层基础设施的抽象。云计算是继1980年代大型计算机到客户端服务器的大转变之后的又一种巨变。用户不再需要了解“云”中基础设施的细节，不 必具有相应的专业知识，也无需直接进行控制。 云计算描述了一种基于互联网的新的IT服务增加、使用和交付模式，通常涉及通过 互联网来提供动态易扩展而且经常是虚拟化的资源，它意味着计算能力也可作为一 种商品通过互联网进行流通。
云计算和大数据
大数据
• 什么是大数据
大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力 和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔· 舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查） 的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点，即Volume（大量）、 Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
云计算课件 第5章_Hadoop_1
网络
cSlave0处理 汇总至本机数据
<china,2> <china,1>
计算后 得结果
<china,3>
结果存至DFS
cSlave1处理 汇总至本机数据
<cstor,1> <cstor,2>
计算后 得结果
<cstor,3>
结果存至DFS
本地计算
洗牌
汇总计算
存结果
分布式计算
16 of 37
5.1 引例 分布式计算
整个集群就像是一台机器、一片云，硬盘显示为统一 存储空间，文件接口统一。
分布式文件系统
Distributed File System，DFS
≈ Hadoop分布式文件系统 Hadoop DFS，HDFS
14 of 37
《云计算》第三版配套PPT课件
移动计算 比移动数据更划算
——来自Google论文
存储空间
cSlave0 存储真实数据
cSlave1
cSlaveN
存储真实数据
……
存储真实数据13 of来自375.1 引例 分布式存储
《云计算》第三版配套PPT课件
对内 对外
客户-服务器模式
只要保证store master正常工作，我们很容易随意添 加store slave，硬盘存储空间无限大。
统一存储空间，统一文件接口
《云计算》第三版配套PPT课件
本地计算 （Map）
洗牌 （Shuffle）
合并再计算 （Reduce）
17 of 37
5.1 引例
《云计算》第三版配套PPT课件
分布式计算
取新机器cMaster1，采用客户-服务器模式构建由机器cSlave0、cSlave1和 cMaster1组成的分布式计算集群。
Hadoop技术介绍ppt课件
ppt课件.
18
ppt课件.
19
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4
目录
Hadoop是什么 Hadoop是如何运作的 Hadoop能做什么 大数据时代三架马车
ppt课件.
5
MapReduce
➢ 化大为小 ➢ 化繁为简
开发方式 ✓ 实现map函数 ✓ 实现reduce函数
ppt课件.
6
统计词频
➢ 方法一 写一个小程序遍历整个文件，统计每一个遇到的词的出现次数。
张数据库表，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务 进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的 MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分 析。
数据存储 Table
每个表对应HDFS上一个目录。 Partition
Hadoop技术介绍
ppt课件.
1
目录
Hadoop是什么 Hadoop是如何运作的 Hadoop能做什么 大数据时代三架马车
ppt课件.
2
前言
ppt课件.
3
Hadoop是由Apache基金会研发的开源 的分布式计算框架和分布式文件系统。是对 Google的MapReduce和GFS的开源实现。
对指定列根据列值进行分区，每个区一个目录。 Bucket
对指定列进行Hash分区，每个区一个目录。 External Table
对应HDFS一个目录路径，删除表，数据不会删除
ppt课件.
15
Hbase (Hadoop DataBase) HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库。Hbase依托于Hadoop的HDFS
[PPT]《云计算(第二版)》教材配套课件9—第六章 Hadoop：Google云计算的开源实现
![[PPT]《云计算(第二版)》教材配套课件9—第六章 Hadoop：Google云计算的开源实现](https://img.taocdn.com/s3/m/e7ebc6bf1a37f111f1855b8b.png)
物理模型
物理模型实际上就是把概念模型中的一个行进行分割，并按照 列族存储
查询时间戳为t7的“contents:”将返回空值，查询时间戳为t8， “anchor:”值为“look.ca”的项也返回空值 （空的单元格不存储 ） 查询“contents:”而不指明时间戳，将返回t5时刻的数据；查询 “anchor:”的“look.ca”而不指明时间戳，将返回t7时刻的数据 （未指 明时间戳，则返回指定列的最新数据值 ）
"CNN"
""
行关键字
"n.www"
时 间 戳
t6
列 "mime:"
"text/html"
子表服务器
客户端进行更新操作时，首先连接相关的子表服务器，之后向 子表提交变更。提交的数据被添加到子表的HMemcache和子表服务 器的HLog 提供服务时，子表首先查询缓存HMemcache。若没有，再查找磁 盘上的HStore HRegion.flushcache()定期被调用，把HMemcache中的内容写到 磁盘上HStore文件里
访问接口
Hadoop API （1）org.apache.hadoop.conf （2）org.apache.hadoop.dfs （3）org.apache.hadoop.fs （4）org.apache.hadoop.io （5）org.apache.hadoop.ipc （6）org.apache.hadoop.mapred （7）org.apache.hadoop.metrics （8）org.apache.hadoop.record （9）org.apache.hadoop.tools （10）org.apache.hadoop.util 浏览器接口 典型HDFS安装会配置一个Web服务器开放自己的命名空间，其TCP 端口可配；默认配置下http://namenode-name:50070这个页面列 出了集群里的所有DataNode和集群的基本状态
《云计算(第三版)》第5章 Hadoop 2.0 主流开源云架构(二)PPT课件
在一台单机上运行，用不同的进程模仿分 布式运行中的各类节点
分布式模式
在不同的机器上部署系统
13
5.3 Hadoop 2.0部署 部署步骤
制定部署规划
测试 Hadoop
准备机器
准备机器 软件环境
部署前工作
启动 Hadoop配置 Hadoop源自部署Hadoop14
下载 Hadoop
解压 Hadoop
5.3 Hadoop 2.0部署
5.3 Hadoop 2.0部署
5.3.1 部署综述 5.3.2 传统解压包部署
5.3 Hadoop 2.0部署
部署综述
安装 方式
传统解压包方式 烦琐易错 有助于读者深入理解Hadoop Linux标准方式 简单易用 隐藏了太多细节
部署 环境
单机模式 伪分布模式
不需要与其他节点交互，不需要使用 HDFS，直接读写本地的文件系统
考虑到集群中每台机器都可能会出问题（如硬件失效），Hadoop 2.0本身从设 计上就在程序层规避了这些问题。
4
5.2 Hadoop 2.0简述
Hadoop 2.0由来
Hadoop至少应当包含分布式存储和分布式计算两个模块，下面给出Hadoop1.0 项目模块。
Hadoop Common
HDFS
8
5.2 Hadoop 2.0简述
5.2.1 Hadoop 2.0由来 5.2.2 Hadoop 2.0相关项目 5.2.3 Hadoop应用
5.2 Hadoop 2.0简述 Hadoop应用
构建大型分布式集群
数据仓库
10
数据挖掘
5.1 引例 5.2 Hadoop 2.0简述 5.3 Hadoop 2.0部署 5.4 Hadoop 2.0体系架构 5.5 Hadoop 2.0访问接口 5.6 Hadoop 2.0编程接口
分布式模式
在不同的机器上部署系统
13
5.3 Hadoop 2.0部署 部署步骤
制定部署规划
测试 Hadoop
准备机器
准备机器 软件环境
部署前工作
启动 Hadoop配置 Hadoop源自部署Hadoop14
下载 Hadoop
解压 Hadoop
5.3 Hadoop 2.0部署
5.3 Hadoop 2.0部署
5.3.1 部署综述 5.3.2 传统解压包部署
5.3 Hadoop 2.0部署
部署综述
安装 方式
传统解压包方式 烦琐易错 有助于读者深入理解Hadoop Linux标准方式 简单易用 隐藏了太多细节
部署 环境
单机模式 伪分布模式
不需要与其他节点交互，不需要使用 HDFS，直接读写本地的文件系统
考虑到集群中每台机器都可能会出问题（如硬件失效），Hadoop 2.0本身从设 计上就在程序层规避了这些问题。
4
5.2 Hadoop 2.0简述
Hadoop 2.0由来
Hadoop至少应当包含分布式存储和分布式计算两个模块，下面给出Hadoop1.0 项目模块。
Hadoop Common
HDFS
8
5.2 Hadoop 2.0简述
5.2.1 Hadoop 2.0由来 5.2.2 Hadoop 2.0相关项目 5.2.3 Hadoop应用
5.2 Hadoop 2.0简述 Hadoop应用
构建大型分布式集群
数据仓库
10
数据挖掘
5.1 引例 5.2 Hadoop 2.0简述 5.3 Hadoop 2.0部署 5.4 Hadoop 2.0体系架构 5.5 Hadoop 2.0访问接口 5.6 Hadoop 2.0编程接口
精品课件-云计算与大数据-第8章 Hadoop和Spark平台
8.2 Hadoop组成、体系结构和部署
8.2.3 Hadoop部署 3、完全分布式模式 • 完全分布式模式将构建一个Hadoop集群，实现真正的分布式。
其体系结构由两层网络拓扑组成，形成多个机架（Rack）， 每个机架会有30~40台的机器，这些机器共享具有GB级别带 宽的网络交换机。 • 在配置Hadoop时，配置文件分为两类： (1) 只 读 类 型 的 默 认 文 件 ： core-default.xml 、 hdfsdefault.xml、mapred-default.xml、mapred-queues.xml (2) 定 位 （ site-specific ） 设 置 ： core-site.xml 、 hdfssite.xml、mapred-site.xml、mapred-queues.xml
8.2 Hadoop组成、体系结构和部署
8.2.1 Hadoop的组成 3、Flume数据收集工具 • Flume
的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系 统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提 供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制） 的能力。
8.2 Hadoop组成、体系结构和部署 8.2.1 Hadoop的组成
8.2 Hadoop组成、体系结构和部署
8.2.1 Hadoop的组成 1、Sqoop数据库同步工具 • Sqoop项目开始于2009年，最早是作为Hadoop的一个第三方
模块存在，后来为了让使用者能够快速部署，也为了让开发 人员能够更快速的迭代开发，Sqoop独立成为一个Apache项 目。它主要用于在Hadoop与传统的数据库等之间进行数据的 传递，可以将一个关系型数据库（例如：MySQL、Oracle、 Postgres等）中的数据导入到Hadoop的HDFS中，也可以将 HDFS的数据导入到关系型数据库中。
hadoop入门介绍PPT学习课件
8
Hadoop如何满足新需求
满足高可扩展性 -Hadoop把一个大作业分解为多个相对小的任务， 分配给 多个节点处理，通过增加节点来线性的提高系统的负载容量 ； -MapReduce的各个任务之间不需要通信（Shared nothing 架构 ），对于大作业增加处理任务的节点可以线性 的提高作业的作业处理速度。
30
Thank You
31
17
分布式存储系统HDFS
18
分布式存储系统HDFS
Hdfs文件写入
19
分布式存储系统HDFS
Hdfs文件读取
HDFS客户端
1 打开 3 读取
客户端JVM
6 关闭
分布式计算
FSData InputStream
4 读取
2 获取数据块的位置
名称节点 NameNode
5 读取
数据节点 DataNode
9
Hadoop如何满足新需求
满足数据一致性、组件可恢复性等容错需求 -如果一个节点出现了故障，master会检测到故障并把 工作重新分配到系统中别的节点上，重启任务不需要与 负责处理其他部分数据的节点进行交互； -如果故障的节点重启并修复了故障，它会自动加回系 统中并被分配给新任务； -如果一个节点出现了对任务处理慢的状况，master 会 在另一个节点上为同一个任务启动另一个执行实例，先 完成的哪个实例的结果被使用。
负责集群资源的统一管理和调度
分布式计算框架MapReduce
具有易于编程、高容错性和高扩展性等优点
13
分布式存储系统HDFS
HDFS特点 ：
良好的扩展性 高容错性 适合PB级以上海量数据的存储
基本原理：
将文件切分成等大的数据块，存储到多台机器上 将数据切分、容错、负载均衡等功能透明化 可将HDFS看成一个容量巨大、具有高容错性的磁盘
Hadoop如何满足新需求
满足高可扩展性 -Hadoop把一个大作业分解为多个相对小的任务， 分配给 多个节点处理，通过增加节点来线性的提高系统的负载容量 ； -MapReduce的各个任务之间不需要通信（Shared nothing 架构 ），对于大作业增加处理任务的节点可以线性 的提高作业的作业处理速度。
30
Thank You
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分布式存储系统HDFS
18
分布式存储系统HDFS
Hdfs文件写入
19
分布式存储系统HDFS
Hdfs文件读取
HDFS客户端
1 打开 3 读取
客户端JVM
6 关闭
分布式计算
FSData InputStream
4 读取
2 获取数据块的位置
名称节点 NameNode
5 读取
数据节点 DataNode
9
Hadoop如何满足新需求
满足数据一致性、组件可恢复性等容错需求 -如果一个节点出现了故障，master会检测到故障并把 工作重新分配到系统中别的节点上，重启任务不需要与 负责处理其他部分数据的节点进行交互； -如果故障的节点重启并修复了故障，它会自动加回系 统中并被分配给新任务； -如果一个节点出现了对任务处理慢的状况，master 会 在另一个节点上为同一个任务启动另一个执行实例，先 完成的哪个实例的结果被使用。
负责集群资源的统一管理和调度
分布式计算框架MapReduce
具有易于编程、高容错性和高扩展性等优点
13
分布式存储系统HDFS
HDFS特点 ：
良好的扩展性 高容错性 适合PB级以上海量数据的存储
基本原理：
将文件切分成等大的数据块，存储到多台机器上 将数据切分、容错、负载均衡等功能透明化 可将HDFS看成一个容量巨大、具有高容错性的磁盘
大数据教材PPT课件之《云计算》：第5章 Hadoop 2.0 主流开源云架构(五)
3）HDFS常用流和文件状态类 Common还提供了一些处理HDFS文件的常用流：
fs包下的FSDataInputStream
io包下的缓冲流DataInputBuffer
util包下的LineReader
……
用户可以和Java流相互配合使用
21
5.6 Hadoop 2.0编程接口
5.6.1 HDFS 编程
6
5.5 Hadoop 2.0访问接口
5.5.1 访问接口综述 5.5.2 浏览器接口
1.HDFS 以tar包方式部署时，其执行方式是HADOOP_HOME/bin/hdfs，当以完 全模式部署时，使用HDFS用户执行hdfs即可
2.Yarn 以tar包方式部署时，其执行方式是HADOOP_HOME/bin/yarn，当以完 全模式部署时，使用Yarn用户执行yarn即可
每一条命令都包含若干条子命令 Yarn的Shell命令也主要分为用户命令和管理员命令
3．Hadoop 以tar包方式部署时，其执行方式是HADOOP_HOME/bin/Hadoop， 当以完全模式部署时，在终端直接执行hadoop
这个脚本既包含HDFS里最常用命令fs（即HDFS里的dfs），又包含Yarn里最常 用命令jar，可以说是HDFS和Yarn的结合体。
5.5 Hadoop 2.0访问接口
5.5.2 浏览器接口 5.5.3 命令行接口
Hadoop 2.0每个模块访问方式可分为：
浏览器接口
Shell接口
编程接口
5.5 Hadoop 2.0访问接口
5.5.1 访问接口综述
5.5.3 命令行接口
5.5 Hadoop 2.0访问接口 浏览器接口
Web地址
fs包下的FSDataInputStream
io包下的缓冲流DataInputBuffer
util包下的LineReader
……
用户可以和Java流相互配合使用
21
5.6 Hadoop 2.0编程接口
5.6.1 HDFS 编程
6
5.5 Hadoop 2.0访问接口
5.5.1 访问接口综述 5.5.2 浏览器接口
1.HDFS 以tar包方式部署时，其执行方式是HADOOP_HOME/bin/hdfs，当以完 全模式部署时，使用HDFS用户执行hdfs即可
2.Yarn 以tar包方式部署时，其执行方式是HADOOP_HOME/bin/yarn，当以完 全模式部署时，使用Yarn用户执行yarn即可
每一条命令都包含若干条子命令 Yarn的Shell命令也主要分为用户命令和管理员命令
3．Hadoop 以tar包方式部署时，其执行方式是HADOOP_HOME/bin/Hadoop， 当以完全模式部署时，在终端直接执行hadoop
这个脚本既包含HDFS里最常用命令fs（即HDFS里的dfs），又包含Yarn里最常 用命令jar，可以说是HDFS和Yarn的结合体。
5.5 Hadoop 2.0访问接口
5.5.2 浏览器接口 5.5.3 命令行接口
Hadoop 2.0每个模块访问方式可分为：
浏览器接口
Shell接口
编程接口
5.5 Hadoop 2.0访问接口
5.5.1 访问接口综述
5.5.3 命令行接口
5.5 Hadoop 2.0访问接口 浏览器接口
Web地址
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
<k2,v2>: <‘a’, 2>, <‘b’,1>, <‘c’,3&pReduce程序处理流程
MapReduce程序框架的架构 （主从架构）
客户端
JobTracker
TCP/IP
TCP/IP
TCP/IP
TaskTracker
TaskTracker
TaskTracker
MapReduce：分布式程序框架，实现分布式计算
Hadoop的基本理念
第一步：分布式 存储，分配数据 到各个节点 HDFS
第二步：分布
式计算，分配代 码到各个节点 MapReduce
输入的大规模数据 分布式计算代码
基本理念：
代码向数据迁移
HDFS架构（主从架构）
客户端
读写数据
查询数据，获 取数据位置
以云可大可小、可以飘来飘去的这些特点 来形容云计算中服务能力和信息资源的伸
缩性和后台服务设施的位置透明性。
什么是云计算？（4/5）
云计算的应用模式
什么是云计算？（5/5）
云计算的优势
1.降低成本，提高效能 2.提供可靠、安全的数据存储 3.降低对用户端设备配置要求 4.轻松实现不同设备间的数据与应用共享
搜索引 擎索引
课件下载后可自由编辑，使用上如有不理 解之处可根据本节内容进行提问
Thank you for coming and listening,you can ask questions according to this section and this courseware can be downloaded and edited freely
云Hadoop
2012/09/16
提纲
什么是云计算？ 什么是Hadoop？ Hadoop的基本组成
什么是云计算？（1/5）
当前软件的获取-使用的主要方式
离线方式： 购买---安装---本地运行使用
在线方式： 寻找---下载---安装---本地运行使用
什么是云计算？（2/5）
云计算环境下的软件获取-使用方式
什么是Hadoop?
hadoop
什么是Hadoop?
Hadoop是一个开源的、可以编写和运行分布式应用来
处理大规模数据的框架（平台）。
主要特点：
1.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
2.充分利用集群的威力高速运算和存储
Hadoop的基本组成
HDFS(Hadoop Distributed ): 分布式文件系统，实 现分布式存储
小结
云计算是一种新的计算模式 云计算就是要通过网络将IT基础设施集中调动和
管理，以向用户提供按需服务 Hadoop是搭建云计算环境的一种分布式框架 Hadoop包括HDFS和MapReduce两个主要组件，
前者实现分布式存储，后者实现分布式计算
参考资料
《hadoop实战》
谢谢大家！
Hadoop的应用:
在线寻找---在线运行---在线使用---在线付费
WebQQ
360在线杀毒
什么是云计算？（3/5）
云计算的定义
云计算是一种基于互联网的服务交付和使用模式，是 指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。
核心思想：将大量用网络连接起来的计算资源统一管 理和调度，构成一个资源池向用户提供按需服务。
为什么称为“云”计算：
map
map
map
Reduce
Reduce
Reduce
Hadoop集群典型架构
TCP/IP
NameNode JobTracker
TCP/IP
Secondary NameNode
TCP/IP TCP/IP
DataNode
DataNode
DataNode
TaskTracker
TaskTracker
TaskTracker
NameNode
TCP/IP
TCP/IP
Secondary NameNode
TCP/IP TCP/IP
DataNode DataNode DataNode
MapReduce程序框架
Map函数:键/值对映射
<k1, v1> <k2,v2>
E.g., <k1, v1> : <1,“abcd”>, <2,“cde”>, <3,“acd”>,…..
MapReduce程序框架的架构 （主从架构）
客户端
JobTracker
TCP/IP
TCP/IP
TCP/IP
TaskTracker
TaskTracker
TaskTracker
MapReduce：分布式程序框架，实现分布式计算
Hadoop的基本理念
第一步：分布式 存储，分配数据 到各个节点 HDFS
第二步：分布
式计算，分配代 码到各个节点 MapReduce
输入的大规模数据 分布式计算代码
基本理念：
代码向数据迁移
HDFS架构（主从架构）
客户端
读写数据
查询数据，获 取数据位置
以云可大可小、可以飘来飘去的这些特点 来形容云计算中服务能力和信息资源的伸
缩性和后台服务设施的位置透明性。
什么是云计算？（4/5）
云计算的应用模式
什么是云计算？（5/5）
云计算的优势
1.降低成本，提高效能 2.提供可靠、安全的数据存储 3.降低对用户端设备配置要求 4.轻松实现不同设备间的数据与应用共享
搜索引 擎索引
课件下载后可自由编辑，使用上如有不理 解之处可根据本节内容进行提问
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云Hadoop
2012/09/16
提纲
什么是云计算？ 什么是Hadoop？ Hadoop的基本组成
什么是云计算？（1/5）
当前软件的获取-使用的主要方式
离线方式： 购买---安装---本地运行使用
在线方式： 寻找---下载---安装---本地运行使用
什么是云计算？（2/5）
云计算环境下的软件获取-使用方式
什么是Hadoop?
hadoop
什么是Hadoop?
Hadoop是一个开源的、可以编写和运行分布式应用来
处理大规模数据的框架（平台）。
主要特点：
1.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
2.充分利用集群的威力高速运算和存储
Hadoop的基本组成
HDFS(Hadoop Distributed ): 分布式文件系统，实 现分布式存储
小结
云计算是一种新的计算模式 云计算就是要通过网络将IT基础设施集中调动和
管理，以向用户提供按需服务 Hadoop是搭建云计算环境的一种分布式框架 Hadoop包括HDFS和MapReduce两个主要组件，
前者实现分布式存储，后者实现分布式计算
参考资料
《hadoop实战》
谢谢大家！
Hadoop的应用:
在线寻找---在线运行---在线使用---在线付费
WebQQ
360在线杀毒
什么是云计算？（3/5）
云计算的定义
云计算是一种基于互联网的服务交付和使用模式，是 指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。
核心思想：将大量用网络连接起来的计算资源统一管 理和调度，构成一个资源池向用户提供按需服务。
为什么称为“云”计算：
map
map
map
Reduce
Reduce
Reduce
Hadoop集群典型架构
TCP/IP
NameNode JobTracker
TCP/IP
Secondary NameNode
TCP/IP TCP/IP
DataNode
DataNode
DataNode
TaskTracker
TaskTracker
TaskTracker
NameNode
TCP/IP
TCP/IP
Secondary NameNode
TCP/IP TCP/IP
DataNode DataNode DataNode
MapReduce程序框架
Map函数:键/值对映射
<k1, v1> <k2,v2>
E.g., <k1, v1> : <1,“abcd”>, <2,“cde”>, <3,“acd”>,…..