Hadoop分布式存储课设，要不要raid5

一、Hadoop软件处理框架

一、Hadoop

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。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。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，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：

⒈高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。

⒉高扩展性。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。

⒊高效性。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。

⒋高容错性。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。

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。

二、HPCC

HPCC，HighPerformanceComputingand（高性能计算与通信）的缩写。

1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

该项目主要由五部分组成：

1、高性能计算机系统（HPCS），内容包括今后几代计算机系统的研究、系统设计工具、先进的典型系统及原有系统的评价等；

2、先进软件技术与算法（ASTA），内容有巨大挑战问题的软件支撑、新算法设计、软件分支与工具、计算计算及高性能计算研究中心等；

3、国家科研与教育网格（NREN），内容有中接站及10亿位级传输的研究与开发；

4、基本研究与人类资源（BRHR），内容有基础研究、培训、教育及课程教材，被设计通过奖励调查者-开始的，长期的调查在可升级的高性能计算中来增加创新意识流，通过提高教育和高性能的计算训练和通信来加大熟练的和训练有素的人员的联营，和来提供必需的基础架构来支持这些调查和研究活动；

5、信息基础结构技术和应用（IITA），目的在于保证美国在先进信息技术开发方面的领先地位。

三、Storm

Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。

Storm有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC（远过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务）、ETL（Extraction--Loading的缩写，即数据抽取、转换和加载）等等。Storm的处理速度惊人：经测试，每个节点每秒钟可以处理100万个数据元组。Storm是可扩展、容错，很容易设置和操作。

四、ApacheDrill

为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。ApacheDrill实现了Google‘sDremel.

据Hadoop厂商MapR公司产品经理TomerShiran介绍，“Drill”已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。

该项目将会创建出开源版本的谷歌DremelHadoop工具（谷歌使用该工具来为Hadoop数据分析工具的互联网应用提速）。而“Drill”将有助于Hadoop用户实现更快查询海量数据集的目的。

“Drill”项目其实也是从谷歌的Dremel项目中获得灵感：该项目帮助谷歌实现海量数据集的分析处理，包括分析抓取Web文档、跟踪安装在AndroidMarket上的应用程序数据、分析垃圾邮件、分析谷歌分布式构建系统上的测试结果等等。

通过开发“Drill”Apache开源项目，组织机构将有望建立Drill所属的API接口和灵活强大的体系架构，从而帮助支持广泛的数据源、数据格式和查询语言。

五、RapidMiner

RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。

功能和特点：

免费提供数据挖掘技术和库

100%用Java代码（可运行在操作系统）

数据挖掘过程简单，强大和直观

内部XML保证了标准化的格式来表示交换数据挖掘过程

可以用简单脚本语言自动进行大规模进程

多层次的数据视图，确保有效和透明的数据

图形用户界面的互动原型

命令行（批处理模式）自动大规模应用

JavaAPI（应用编程接口）

简单的插件和推广机制

强大的可视化引擎，许多尖端的高维数据的可视化建模

400多个数据挖掘运营商支持

耶鲁大学已成功地应用在许多不同的应用领域，包括文本挖掘，多媒体挖掘，功能设计，数据流挖掘，集成开发的方法和分布式数据挖掘。

六、PentahoBI

PentahoBI平台不同于传统的BI产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案（Solution）的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。

PentahoBI平台，PentahoOpenBI套件的核心架构和基础，是以流程为中心的，因为其中枢控制器是一个工作流引擎。工作流引擎使用流程定义来定义在BI平台上执行的商业智能流程。流程可以很容易的被定制，也可以添加新的流程。BI平台包含组件和报表，用以分析这些流程的性能。目前，Pentaho的主要组成元素包括报表生成、分析、数据挖掘和工作流管理等等。这些组件通过J2EE、WebService、SOAP、HTTP、Java、JavaScript、Portals等技术集成到Pentaho平台中来。Pentaho的发行，主要以PentahoSDK的形式进行。

PentahoSDK共包含五个部分：Pentaho平台、Pentaho示例数据库、可独立运行的Pentaho平台、Pentaho解决方案示例和一个预先配制好的Pentaho网络服务器。其中Pentaho平台是Pentaho平台最主要的部分，囊括了Pentaho平台源代码的主体；Pentaho数据库为Pentaho平台的正常运行提供的数据服务，包括配置信息、Solution相关的信息等等，对于Pentaho平台来说它不是必须的，通过配置是可以用其它数据库服务取代的；可独立运行的Pentaho平台是Pentaho平台的独立运行模式的示例，它演示了如何使Pentaho平台在没有应用服务器支持的情况下独立运行；Pentaho解决方案示例是一个Eclipse工程，用来演示如何为Pentaho平台开发相关的商业智能解决方案。

PentahoBI平台构建于服务器，引擎和组件的基础之上。这些提供了系统的J2EE服务器，安全，portal，工作流，规则引擎，图表，协作，内容管理，数据集成，分析和建模功能。这些组件的大部分是基于标准的，可使用其他产品替换之。

七、Splunk

Splunk的功能组件主要有Forwarder、SerchHead、Indexer三种，然后支持了查询搜索、仪表盘和报表（效果真不是吹的，很精致呀），另外还支持SaaS服务模式。其中，Splunk支持的数据源也是多种类型的，基本上还是可以满足客户的需求。

目前支持hadoop1.x（MRv1）、Hadoop2.x（MRv2）、Hadoop2.x（Yarn）三个版本的Hadoop集群的日志数据源收集，在日志管理运维方面还是处于一个国际领先的地位，目前国内有部分的数据驱动型公司也正在采用Splunk的日志管理运维服务。

八、EverString

everstring主要是通过大数据的预测分析建模为企业提供业务和客户推荐的SaaS服务，获取和积累了两个数据信息资源库，一个行业外部的资源库（公有SaaS收费形式），一个行业自己内部的资源库（私有），然后再通过机器学习和人工智能的方法对数据进行相应行业或是领域的建模，最后得到一个比较不错的结果，优化于人工可以得到的结果，而且Everstring也成为了初创大数据公司里面估值很高的公司。

二、大数据***hadoop***要不要raid5

大数据 hadoop要不要raid5

单词计数是最简单也是最能体现MapReduce思想的程序之一，可以称为MapReduce版”Hello World”，该程序的完整代码可以在Hadoop安装包的”src/examples”目录下找到。

大数据探秘：到底要不要考研

想好你考研的原因是什么？或许你就会给自己找到答案了.......于和平

raid5数据问题

不能，就像新磁盘在磁盘管理里要重分区格式化才能识别，但是那样的话，RAID模式下写进的数据也没了，因为RAID写进的数据在一块磁盘上是零散了，甚至这块磁盘的文件系统都是零散的，不完整的。及时运气好正好这块磁盘上有较完整的文件系统的元数据，是你在别的电脑上能看到了文件，但是这些文件常识打开，绝对汇报错的。或许你运气好到极点，看到了一个文本文档能打开，不过那估计也是4KB以下的内容。。。文件大小小于 RAID条带大小除以RAID磁盘数量，并且跟文件系统簇大小也有关系的。意思就是基本上你无法在另一台电脑上去读取这块磁盘。说了这么多就是希望你能深入的了解下，大概的情况。

大数据告诉你要不要当公务员

做不完题是正常的。行测考试时间为120分钟，除去涂答题卡的时间，平均每道题算下来只有50多秒的时间来答。对于我们考生而言，应当首先集中优势兵力，把能做、会做、好做的题都做好，保证正确率

什么是RAID5 RAID5数据恢复原理

这种问题是比较复杂的，服务器硬盘，结构都是比较复杂的，简单讲下，RAID5至少需要3块硬盘组合的，需要同型号，同容量的硬盘组合的，如果服务器坏了，那就需要标记硬盘在存储器中的位置的，以便后期恢复数据使用的

服务器坏了，至少是2块硬盘出问题了，所以，坏了，就不要操作的，保护好现场，找专业数据恢复人员恢复数据，一般数据都是可以恢复的，推荐西安军王数据，专业数据恢复机构，如果只是服务器磁盘整列坏了，恢复的希望很大的

大数据一定需要Hadoop吗

是的。目前还没有什么技术可以代替Hadoop。

使用HDFS的mand命令去查看hdfs上的文件，或者使用默认的Hadoop的web管理器查看，从hadoop0.2.23后，hadoop设计了一套Rest风格的接口，通过协议访问的方式，去浏览和操作HDFS上的数据。

大数据告诉你大学期间要不要考驾照

关于大学毕业生需不需要考驾照这个问题，一般来说，极少有找工作时要求有驾照的工作单位，所以考驾照并不是必须的。但是，总的来说，尤其是男生，肯定是想自己开车的。因此考驾照的最佳时间莫过于大学期间，随便找个寒暑假学上一两个月，基本上都能拿到驾照。如果在校期间不及时考到驾照，恐怕以后工作了的话，就没有那么多时间来考了。所以能在大学时候考到驾照就尽量考，不能的话也不要太勉强自己。

当然，还有一个问题就是大学毕业前要修够课外学分，如果你的课外学分修不够的话，可以考个驾照，这个可以作为2分的课外学分，为你的毕业加学分的，所以大学期间最好考一个驾照。

大数据：Hadoop入门

什么是大数据：

（1.）大数据是指在一定时间内无法用常规软件对其内容进行抓取，管理和处理的数据***，简而言之就是数据量非常大，大到无法用常规工具进行处理，如关系型数据库，数据仓库等。这里“大”是一个什么量级呢？如在阿里巴巴每天处理数据达到20PB（即20971520GB）.

2.大数据的特点：

（1.）体量巨大。按目前的发展趋势来看，大数据的体量已经到达PB级甚至EB级。

（2.）大数据的数据类型多样，以非结构化数据为主，如网络杂志，音频，视屏，图片，地理位置信息，交易数据，社交数据等。

（3.）价值密度低。有价值的数据仅占到总数据的一小部分。比如一段视屏中，仅有几秒的信息是有价值的。

（4.）产生和要求处理速度快。这是大数据区与传统数据挖掘最显著的特征。

3.除此之外还有其他处理系统可以处理大数据。

Hadoop（开源）

Spark（开源）

Storm（开源）

MongoDB（开源）

IBM PureDate（商用）

Oracle Exadata（商用）

SAP Hana（商用）

Teradata AsterData（商用）

EMC GreenPlum（商用）

HP Vertica（商用）

注：这里我们只介绍Hadoop。

二：Hadoop体系结构

Hadoop来源：

Hadoop源于Google在2003到2004年公布的关于GFS（Google File System），MapReduce和BigTable的三篇论文，创始人Doug Cutting。Hadoop现在是Apache基金会顶级项目，“

Hadoop”一个虚构的名字。由Doug Cutting的孩子为其黄色玩具大象所命名。

Hadoop的核心：

（1.）HDFS和MapReduce是Hadoop的两大核心。通过HDFS来实现对分布式储存的底层支持，达到高速并行读写与大容量的储存扩展。

（2.）通过MapReduce实现对分布式任务进行处理程序支持，保证高速分区处理数据。

3.Hadoop子项目：

（1.）HDFS：分布式文件系统，整个Hadoop体系的基石。

（2.）MapReduce/YARN：并行编程模型。YARN是第二代的MapReduce框架，从Hadoop 0.23.01版本后，MapReduce被重构，通常也称为MapReduce V2，老MapReduce也称为 MapReduce V1。

（3.）Hive：建立在Hadoop上的数据仓库，提供类似SQL语音的查询方式，查询Hadoop中的数据，

（5.）HBase:全称Hadoop Database，Hadoop的分布式的，面向列的数据库，来源于Google的关于BigTable的论文，主要用于随机访问，实时读写的大数据。

（6.）ZooKeeper：是一个为分布式应用所设计的协调服务，主要为用户提供同步，配置管理，分组和命名等服务，减轻分布式应用程序所承担的协调任务。

还有其它特别多其它项目这里不做一一解释了。

三：安装Hadoop运行环境

用户创建：

（1.）创建Hadoop用户组，输入命令：

groupadd hadoop

（2.）创建hduser用户，输入命令：

useradd–p hadoop hduser

（3.）设置hduser的密码，输入命令：

passwd hduser

按提示输入两次密码

（4.）为hduser用户添加权限，输入命令：

#修改权限

chmod 777/etc/sudoers

#编辑sudoers

Gedit/etc/sudoers

#还原默认权限

chmod 440/etc/sudoers

先修改sudoers文件权限，并在文本编辑窗口中查找到行“root ALL=（ALL）”，紧跟后面更新加行“hduser ALL=（ALL） ALL”，将hduser添加到sudoers。添加完成后切记还原默认权限，否则系统将不允许使用sudo命令。

（5.）设置好后重启虚拟机，输入命令：

Sudo reboot

重启后切换到hduser用户登录

安装JDK

（1.）下载jdk-7u67-linux-x64.rpm,并进入下载目录。

（2.）运行安装命令:

Sudo rpm–ivh jdk-7u67-linux-x64.rpm

完成后查看安装路径，输入命令：

Rpm–qa jdk–l

记住该路径，

（3.）配置环境变量，输入命令：

Sudo gedit/etc/profile

打开profile文件在文件最下面加入如下内容

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk.7.0.67

export CLASSPATH=$ JAVA_HOME/lib:$ CLASSPATH

export PATH=$ JAVA_HOME/bin:$PATH

保存后关闭文件，然后输入命令使环境变量生效：

Source/etc/profile

（4.）验证JDK，输入命令：

Java–version

若出现正确的版本则安装成功。

配置本机SSH免密码登录：

（1.）使用ssh-keygen生成私钥与公钥文件，输入命令：

ssh-keygen–t rsa

（2.）私钥留在本机，公钥发给其它主机（现在是localhost）。输入命令：

ssh-copy-id localhost

（3.）使用公钥来登录输入命令：

ssh localhost

配置其它主机SSH免密登录

（1.）克隆两次。在VMware左侧栏中选中虚拟机右击，在弹出的快捷键菜单中选中管理---克隆命令。在克隆类型时选中“创建完整克隆”，单击“下一步”，按钮直到完成。

（2.）分别启动并进入三台虚拟机，使用ifconfig查询个主机IP地址。

（3.）修改每台主机的hostname及hosts文件。

步骤1：修改hostname，分别在各主机中输入命令。

Sudo gedit/etc/sysconfig/neork

步骤2：修改hosts文件：

sudo gedit/etc/hosts

步骤3：修改三台虚拟机的IP

第一台对应node1虚拟机的IP：192.168.1.130

第二台对应node2虚拟机的IP：192.168.1.131

第三台对应node3虚拟机的IP：192.168.1.132

（4.）由于已经在node1上生成过密钥对，所有现在只要在node1上输入命令：

ssh-copy-id node2

ssh-copy-id node3

这样就可以将node1的公钥发布到node2，node3。

（5.）测试SSH,在node1上输入命令：

ssh node2

#退出登录

exit

ssh node3

exit

四：Hadoop完全分布式安装

1. Hadoop有三种运行方式：

（1.）单机模式：无须配置，Hadoop被视为一个非分布式模式运行的独立Java进程

（2.）伪分布式：只有一个节点的集群，这个节点即是Master（主节点，主服务器）也是Slave（从节点，从服务器），可在此单节点上以不同的java进程模拟分布式中的各类节点

（3.）完全分布式：对于Hadoop,不同的系统会有不同的节点划分方式。

2.安装Hadoop

（1.）获取Hadoop压缩包hadoop-2.6.0.tar.gz,下载后可以使用VMWare Tools通过共享文件夹，或者使用Xftp工具传到node1。进入node1将压缩包解压到/home/hduser目录下，输入命令：#进入HOME目录即：“/home/hduser”

cd~

tar–zxvf hadoop-2.6.0.tar.gz

（2.）重命名hadoop输入命令：

mv hadoop-2.6.0 hadoop

（3.）配置Hadoop环境变量，输入命令：

Sudo gedit/etc/profile

将以下脚本加到profile内：

#hadoop

export HADOOP_HOME=/home/hduser/hadoop

export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH

保存关闭，最后输入命令使配置生效

source/etc/profile

注：node2，和node3都要按照以上配置进行配置。

3.配置Hadoop

（1.）hadoop-env.sh文件用于指定JDK路径。输入命令：

[hduser@node1~]$ cd~/hadoop/etc/hadoop

[hduser@node1 hadoop]$ gedit hadoop-env.sh

然后增加如下内容指定jDK路径。

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_67

（2.）打开指定JDK路径,输入命令：

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_67

（4.）core-site.xml:该文件是Hadoop全局配置，打开并在元素中增加配置属性如下：

fs.defaultFs hdfs:node1:9000 hadoop.tmp.dir file:/home/hduser/hadoop/tmp这里给出了两个常用的配置属性，fs.defaultFS表示客户端连接HDFS时，默认路径前缀，9000是HDFS工作的端口。Hadoop.tmp.dir如不指定会保存到系统的默认临时文件目录/tmp中。（5.）hdfs-site.xml:该文件是hdfs的配置。打开并在元素中增加配置属性。（6.）mapred-site.xml:该文件是MapReduce的配置，可从模板文件mapred-site.xml.template中复制打开并在元素中增加配置。（7.）yarn-site.xml:如果在mapred-site.xml配置了使用YARN框架，那么YARN框架就使用此文件中的配置，打开并在元素中增加配置属性。（8.）复制这七个命令到node2,node3。输入命令如下： scp–r/home/hduser/hadoop/etc/hadoop/ hduser@node2:/home/hduser/hadoop/etc/ scp–r/home/hduser/hadoop/etc/hadoop/ hduser@node3:/home/hduser/hadoop/etc/ 4.验证：下面验证hadoop是否正确（1.）在Master主机（node1）上格式化NameNode。输入命令： [hduser@node1~]$ cd~/hadoop [hduser@node1 hadoop]$ bin/hdfs namenode–format（2）关闭node1,node2,node3,系统防火墙并重启虚拟机。输入命令： service iptables s sudo chkconfig iptables off reboot（3.）输入以下启动HDFS： [hduser@node1~]$ cd~/hadoop（4.）启动所有 [hduser@node1 hadoop]$*** in/start-all.sh（5.）查看集群状态： [hduser@node1 hadoop]$ bin/hdfs dfsadmin–report（6.）在浏览器中查看hdfs运行状态，网址：:node1:50070（7.）停止Hadoop。输入命令： [hduser@node1 hadoop]$*** in/s-all.sh五：Hadoop相关的shell操作（1.）在操作系统中/home/hduser/file目录下创建file1.txt,file2.txt可使用图形界面创建。 file1.txt输入内容： Hello World hi HADOOP file2.txt输入内容 Hello World hi CHIAN（2.）启动hdfs后创建目录/input2 [hduser@node1 hadoop]$ bin/hadoop fs–mkdir/input2（3.）将file1.txt.file2.txt保存到hdfs中: [hduser@node1 hadoop]$ bin/hadoop fs–put-/file/file*.txt/input2/（4.）[hduser@node1 hadoop]$ bin/hadoop fs–ls/input2

RAID5数据恢复费用要多少

具体我也不知道，之前到爱特数据恢复机构恢复过，花钱2000不到，貌似具体也要看什么问题。我那问题比较复杂，花2000能搞定，也是很出乎意料

三、Hadoop,大数据,云计算三者之间有什么关系

大数据和云计算是何关系?关于大数据和云计算的关系人们通常会有误解。而且也会把它们混起来说，分别做一句话直白解释就是：云计算就是硬件资源的虚拟化;大数据就是海量数据的高效处理。大数据、hadoop及云计算之间到底是什么关系呢?

大数据开发入门课程：hadoop大数据与hadoop云计算，Hadoop最擅长的事情就是可以高效地处理海量规模的数据，这样Hadoop就和大数据及云计算结下了不解之缘。先介绍与大数据相关的内容，然后讲解Hadoop、大数据以及云计算之间的关系，使读者从大数据和云计算的角度来认识Hadoop。

正是由于大数据对系统提出了很多极限的要求，不论是存储、传输还是计算，现有计算技术难以满足大数据的需求，因此整个IT架构的革命性重构势在必行，存储能力的增长远远赶不上数据的增长，设计最合理的分层存储架构已成为信息系统的关键。分布式存储架构不仅需要scale up式的可扩展性，也需要scale out式的可扩展性，因此大数据处理离不开云计算技术，云计算可为大数据提供弹性可扩展的基础设施支撑环境以及数据服务的高效模式，大数据则为云计算提供了新的商业价值，大数据技术与云计算技术必将有更完美的结合。

我们知道云计算的关键技术包括分布式并行计算、分布式存储以及分布式数据管理技术，而Hadoop就是一个实现了Google云计算系统的开源平台，包括并行计算模型MapReduce、分布式文件系统HDFS，以及分布式数据库Hbase，同时Hadoop的相关项目也很丰富，包括ZooKeeper、Pig、Chukwa、Hive、hbase、Mahout等，这些项目都使得Hadoop成为一个很大很完备的生态链系统。目前使用Hadoop技术实现的云计算平台包括IBM的蓝云，雅虎、英特尔的“云计划”，百度的云计算基础架构，阿里巴巴云计算平台，以及中国移动的BigCloud大云平台。

总而言之，用一句话概括就是云计算因大数据问题而生，大数据驱动了云计算的发展，而Hadoop在大数据和云计算之间建起了一座坚实可靠的桥梁。东时Java大数据培训培养能够满足企业要求的以java web开发技术为主要能力的工程师。完成学习后的工程师应当胜任java web开发工程师、大数据开发工程师等职位。