查看hadoop上数据存储时间，要不要raid5

seosqwseo3小时前测评日记2

一、大数据hadoop要不要raid5

大数据 hadoop要不要raid5

单词计数是简单也是能体现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。

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

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。

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

服务器坏了，至少是2块硬盘出问题了，所以，坏了，就不要*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

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*作HDFS上的数据。

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，所以大学期间好考一个驾照。

（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）.

（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。

（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。

（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。

（1.）创建Hadoop用户组，输入命令：

（2.）创建hduser用户，输入命令：

（3.）设置hduser的密码，输入命令：

（4.）为hduser用户添加权限，输入命令：

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：

（1.）**jdk-7u67-linux-x64.rpm,并进入**目录。

Sudo rpm–ivh jdk-7u67-linux-x64.rpm

完成后查看安装路径，输入命令：

（3.）配置环境变量，输入命令：

打开profile文件在文件下面加入如下内容

export J**A_HOME=/usr/java/jdk.7.0.67

export CLASSPATH=$ J**A_HOME/lib:$ CLASSPATH

export PATH=$ J**A_HOME/**n:$PATH

保存后关闭文件，然后输入命令使环境变量生效：

（1.）使用ssh-keygen生成私钥与公钥文件，输入命令：

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

（3.）使用公钥来登录输入命令：

（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

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：

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：

（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。

（1.）获取Hadoop压缩包hadoop-2.6.0.tar.gz,**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”

tar–zxvf hadoop-2.6.0.tar.gz

（3.）配置Hadoop环境变量，输入命令：

export HADOOP_HOME=/home/hduser/hadoop

export PATH=$HADOOP_HOME/**n:$PATH

保存关闭，后输入命令使配置生效

注：node2，和node3都要按照以上配置进行配置。

（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

export J**A_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_67

（2.）打开指定JDK路径,输入命令：

export J**A_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**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.）**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]$ **n/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]$*** in/start-all.sh（5.）查看集群状态： [hduser@node1 hadoop]$ **n/hdfs dfsadmin–report（6.）在浏览器中查看hdfs运行状态，**：:node1:50070（7.）停止Hadoop。输入命令： [hduser@node1 hadoop]$*** in/s-all.sh五：Hadoop相关的shell*作（1.）在*作系统中/home/hduser/file目录下创建file1.txt,file2.txt可使用图形界面创建。 file1.txt输入内容： Hello World hi HADOOP file2.txt输入内容 Hello World hi CHIAN（2.）启动hdfs后创建目录/input2 [hduser@node1 hadoop]$ **n/hadoop fs–mkdir/input2（3.）将file1.txt.file2.txt保存到hdfs中: [hduser@node1 hadoop]$ **n/hadoop fs–put-/file/file*.txt/input2/（4.）[hduser@node1 hadoop]$ **n/hadoop fs–ls/input2

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

二、spark和hadoop的区别

1、spark和hadoop的区别：诞生的先后顺序、计算不同、平台不同。

2、诞生的先后顺序，hadoop属于第一**源大数据处理平台，而spark属于第二代。属于下一代的spark肯定在综合评价上要优于第一代的hadoop。

3、计算不同spark和hadoop在分布式计算的底层思路上，其实是极为相似的，即mapreduce分布式运算模型：将运算分成两个阶段，阶段1-map，负责从上游拉取数据后各自运算，然后将运算结果shuffle给下游的reduce，reduce再各自对通过shuffle读取来的数据进行聚合运算spark和hadoop在分布式计算的具体实现上，又有区别；hadoop中的mapreduce运算框架，一个运算job，进行一次map-reduce的过程；而spark的一个job中，可以将多个map-reduce过程级联进行。

4、平台不同spark和hadoop区别是，spark是一个运算平台，而hadoop是一个复合平台（包含运算引擎，还包含分布式文件存储系统，还包含分布式运算的资源调度系统），所以，spark跟hadoop来比较的话，主要是比运算这一块大数据技术发展到目前这个阶段，hadoop主要是它的运算部分日渐式微，而spark目前如日中天，相关技术需求量大，offer好拿。