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2017年12月30日 星期六

[Data Science 到底是什麼從一個完全外行角度來看][12]Hadoop總結(下篇) - 一切才剛剛開始

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圖片來源: https://pixabay.com/en/books-spine-colors-pastel-1099067/https://pixabay.com/en/math-blackboard-education-classroom-1547018/

上一篇(11]Hadoop總結(上篇) - 一切才剛剛開始)介紹了Hadoop的Ecosystem之後,了解到有很多package建立在Hadoop上面。

不過一個問題會浮現出來,這門多package,怎麼讓他們互相溝通沒有問題?畢竟版本和版本之間很有可能會有相容性問題。

這就是Hadoop Distribution的作用,一些整理好包成一包的Hadoop Ecosystem,有些distribution還包括一些管理界面讓整個管理變得更加簡單。


[Data Science 到底是什麼從一個完全外行角度來看][11]Hadoop總結(上篇)–Ecosystem介紹

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在上一篇([10]用.Net Core跑Hadoop MapReduce - Streaming介紹)透過Hadoop Streaming的幫助,改成用.Net Core 2.0的程式作為MapReduce的邏輯,基本上這個系列裡面的Hadoop介紹也要告一個段落。

這一篇,將會快速回顧到目前為止所了解到關於Hadoop的部分,再來介紹Hadoop Ecosystem,和3個比較常見的package介紹。


[Data Science 到底是什麼從一個完全外行角度來看][10]用.Net Core跑Hadoop MapReduce - Streaming介紹

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上一篇([09]了解Hadoop裡的MapReduce到底是什麼?)了解了什麼是MapReduce,並且了解了怎麼用Java寫一個MapReduce的Hello World程式:WordCount。

馬上會想到的一個問題是,難道只有Java可以寫MapReduce的程式嗎?

這篇將會介紹Hadoop的Streaming服務,讓任何語言只要透過Standard Input和Standard Output就可以寫出MapReduce程式。 將會使用最熟悉的語言,.Net Core來完成這個事情。

在這篇也會介紹另外一種測試Hadoop的方式,使用Docker來測試。


2017年12月25日 星期一

[Data Science 到底是什麼從一個完全外行角度來看][07]更深入看看Hadoop裡面的YARN和HDFS

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在上一篇([06]建立Hadoop環境 -下篇)把hadoop pseudo-distributed mode整個建立了起來,在這個過程中有透過 jps看到啟動的時候有5個process:

  1. NameNode
  2. SecondaryNameNode
  3. ResourceManager
  4. NodeManager
  5. DataNode

這些process分別是yarn和HDFS執行起來的process,其中Master會有前 3個而slave有後 2個

這篇將會對於這幾個問題做一些介紹。

這篇提到的架構屬於Hadoop 2.x 版本的內容,Hadoop 3 之後有所變動。

2017年12月23日 星期六
2017年12月22日 星期五

[Data Science 到底是什麼從一個完全外行角度來看][04]Hadoop是什麼?

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圖片來源:https://pixabay.com/en/books-spine-colors-pastel-1099067/ 和 https://pixabay.com/en/math-blackboard-education-classroom-1547018/

在上一篇([03]Big Data到底是有多Big?)了解到了Big Data的3個V,也就是量、增長速度和多元格式的挑戰,這篇來看看讓管理一切變得有可能的軟體:Hadoop。

這篇將介紹Hadoop的由來,為什麼這麼重要,不同版本之間的差異,和基本架構。