java控制hadoop（java控制台清屏代碼）

本文目錄一覽：

• 1、北大青鳥java培訓：Hadoop環境中管理大數據8大存儲技巧？
• 2、java程序怎麼向遠程的hadoop提交mapreduce任務
• 3、學習hadoop需要java嗎？
• 4、如何編寫hadoop java程序
• 5、為什麼Hadoop是用Java實現的

北大青鳥java培訓：Hadoop環境中管理大數據8大存儲技巧？

在現如今，隨着IT互聯網信息技術的飛速發展和進步。

目前大數據行業也越來越火爆，從而導致國內大數據人才也極度缺乏，下面IT培訓介紹一下關於Hadoop環境中管理大數據存儲技巧。

1、分佈式存儲傳統化集中式存儲存在已有一段時間。

但大數據並非真的適合集中式存儲架構。

Hadoop設計用於將計算更接近數據節點，同時採用了HDFS文件系統的大規模橫向擴展功能。

雖然，通常解決Hadoop管理自身數據低效性的方案是將Hadoop數據存儲在SAN上。

但這也造成了它自身性能與規模的瓶頸。

現在，如果你把所有的數據都通過集中式SAN處理器進行處理，與Hadoop的分佈式和並行化特性相悖。

你要麼針對不同的數據節點管理多個SAN，要麼將所有的數據節點都集中到一個SAN。

但Hadoop是一個分佈式應用，就應該運行在分佈式存儲上，這樣存儲就保留了與Hadoop本身同樣的靈活性，不過它也要求擁抱一個軟件定義存儲方案，並在商用服務器上運行，這相比瓶頸化的Hadoop自然更為高效。

2、超融合VS分佈式注意，不要混淆超融合與分佈式。

某些超融合方案是分佈式存儲，但通常這個術語意味着你的應用和存儲都保存在同一計算節點上。

這是在試圖解決數據本地化的問題，但它會造成太多資源爭用。

這個Hadoop應用和存儲平台會爭用相同的內存和CPU。

Hadoop運行在專有應用層，分佈式存儲運行在專有存儲層這樣會更好。

之後，利用緩存和分層來解決數據本地化並補償網絡性能損失。

3、避免控制器瓶頸(ControllerChokePoint)實現目標的一個重要方面就是——避免通過單個點例如一個傳統控制器來處理數據。

反之，要確保存儲平台並行化，性能可以得到顯着提升。

此外，這個方案提供了增量擴展性。

為數據湖添加功能跟往裏面扔x86服務器一樣簡單。

一個分佈式存儲平台如有需要將自動添加功能並重新調整數據。

4、刪重和壓縮掌握大數據的關鍵是刪重和壓縮技術。

通常大數據集內會有70%到90%的數據簡化。

以PB容量計，能節約數萬美元的磁盤成本。

現代平台提供內聯(對比後期處理)刪重和壓縮，大大降低了存儲數據所需能力。

5、合併Hadoop發行版很多大型企業擁有多個Hadoop發行版本。

可能是開發者需要或是企業部門已經適應了不同版本。

無論如何最終往往要對這些集群的維護與運營。

一旦海量數據真正開始影響一家企業時，多個Hadoop發行版存儲就會導致低效性。

我們可以通過創建一個單一，可刪重和壓縮的數據湖獲取數據效率6、虛擬化Hadoop虛擬化已經席捲企業級市場。

很多地區超過80%的物理服務器現在是虛擬化的。

但也仍有很多企業因為性能和數據本地化問題對虛擬化Hadoop避而不談。

7、創建彈性數據湖創建數據湖並不容易，但大數據存儲可能會有需求。

我們有很多種方法來做這件事，但哪一種是正確的?這個正確的架構應該是一個動態，彈性的數據湖，可以以多種格式(架構化，非結構化，半結構化)存儲所有資源的數據。

更重要的是，它必須支持應用不在遠程資源上而是在本地數據資源上執行。

java程序怎麼向遠程的hadoop提交mapreduce任務

將 hadoop執行job命令寫到shell腳本中。類似 hadoop jar x.jar ×××.MainClassName inputPath outputPath這種命令。

hadoop客戶機在本地，使用 Process執行shell腳本，java執行本地shell腳本的代碼

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Process process =null;

String command1 = ” ./test.sh”；

process = Runtime.getRuntime().exec(command1);

process.waitFor();

3.hadoop 在遠程服務器上，java可以使用SSH連接遠程服務器執行shell腳本。需要藉助第三方jar包實現，常用的是ganymed-ssh2-build210.jar，網上有很多例子。

學習hadoop需要java嗎？

需要。原因如下:

1.大數據支持很多開發語言，但企業用的最多的還是java，所以並不是完全需要，有其它語言基礎也可以，同時hadoop是由java編寫的，要想深入學習，學習java是有必要的。

2.於此，hadoop一般在工業環境大部分是運行在linux環境下，hadoop是用java實現的。所以最好是熟悉linux環境下編程。至於java做到看得懂比較好，遇到問題可以看看源碼從而找出問題在哪。所以如果你想操作hadoop的話，需要java知識：比如IO流，JDBC之類，更是要重點掌握。

3.其實，如果要進行Hadoop開發領域，那麼編碼知識是必須的。沒有java 或python的知識，你不能成為hadoop開發人員的主人。所以，這完全取決於具體方面。

但是，在所有方面都是必須的，這是基本知識和基礎知識。一般建議在選擇任何方面的第一個主題之前，如果有Java和Python的知識，那麼這是一個額外的優勢。如果想掌握大數據，那麼首先要了解一下為什麼應該學習大數據，為什麼大數據出現在哪裡，大數據等等。如今，每個人都在學習hadoop，所以如果想在hadoop開始你的職業生涯，那麼需要了解什麼是大數據。很多人在理解大數據時往往會盲目地認為處理大量數據就是大數據，稍懂一些的人往往認為學習大數據就是學習hadoop。

如何編寫hadoop java程序

1.編譯java

# mkdir class

#Javac -classpath .:lib/hadoop-common-2.2.0.jar:lib/hadoop-annotations-2.2.0.jar -d class HADemo.java

2.生成jar包

#jar -cvf hademo.jar -C class/ .

added manifest

adding: com/(in = 0) (out= 0)(stored 0%)

adding: com/wan/(in = 0) (out= 0)(stored 0%)

adding: com/wan/demo/(in = 0) (out= 0)(stored 0%)

adding: com/wan/demo/HADemo.class(in = 844) (out= 520)(deflated 38%)

3.測試運行

#hadoop jar hademo.jar com.wan.demo.HADemo /test

檢測：

#hadoop fs -ls /

為什麼Hadoop是用Java實現的

我來回答一下：

這個問題等價於Hadoop的創始人為何要使用java！

Hadoop的創始人即Lucene的創始人Doug Cutting，Doug Cutting於2000年開發Lucene，而此時距Java語言的正式推出（1995年）才5年時間，可以想像當時的java語言是多麼新而酷！

根據Doug Cutting的自述，他當時開發軟件的主要目的是賺錢養家，而此時java的諸多新特性，自然獲得了年輕工程師的青睞。

後面的故事大家就知道了，Java開發Lucene大獲成功，後續的Nutch、Hadoop、HBase。。。等等也就順勢而為了。