本文目录
- 大数据Spark技术是否可以替代Hadoop
- nutch怎么下载啊,lucene怎么下载啊!谁能给个地址啊做设计用什么版本的好
- ant-ANT编译nutch时失败,请问大神们这是什么原因
- nutch使用,帮忙啊:nutch1.6如何生成war包
- 用nutch-1.2抓取腾讯的新闻网页,为什么下载的网页只有部分内容
- 如何安装nutch1.1到MyEclipse6.5
大数据Spark技术是否可以替代Hadoop
1998年9月4日,Google公司在美国硅谷成立。正如大家所知,它是一家做搜索引擎起家的公司。
无独有偶,一位名叫Doug Cutting的美国工程师,也迷上了搜索引擎。他做了一个用于文本搜索的函数库(姑且理解为软件的功能组件),命名为Lucene。
左为Doug Cutting,右为Lucene的LOGO
Lucene是用JAVA写成的,目标是为各种中小型应用软件加入全文检索功能。因为好用而且开源(代码公开),非常受程序员们的欢迎。
早期的时候,这个项目被发布在Doug Cutting的个人网站和SourceForge(一个开源软件网站)。后来,2001年底,Lucene成为Apache软件基金会jakarta项目的一个子项目。
Apache软件基金会,搞IT的应该都认识
2004年,Doug Cutting再接再励,在Lucene的基础上,和Apache开源伙伴Mike Cafarella合作,开发了一款可以代替当时的主流搜索的开源搜索引擎,命名为Nutch。
Nutch是一个建立在Lucene核心之上的网页搜索应用程序,可以下载下来直接使用。它在Lucene的基础上加了网络爬虫和一些网页相关的功能,目的就是从一个简单的站内检索推广到全球网络的搜索上,就像Google一样。
Nutch在业界的影响力比Lucene更大。
大批网站采用了Nutch平台,大大降低了技术门槛,使低成本的普通计算机取代高价的Web服务器成为可能。甚至有一段时间,在硅谷有了一股用Nutch低成本创业的潮流。
随着时间的推移,无论是Google还是Nutch,都面临搜索对象“体积”不断增大的问题。
尤其是Google,作为互联网搜索引擎,需要存储大量的网页,并不断优化自己的搜索算法,提升搜索效率。
Google搜索栏
在这个过程中,Google确实找到了不少好办法,并且无私地分享了出来。
2003年,Google发表了一篇技术学术论文,公开介绍了自己的谷歌文件系统GFS(Google File System)。这是Google公司为了存储海量搜索数据而设计的专用文件系统。
第二年,也就是2004年,Doug Cutting基于Google的GFS论文,实现了分布式文件存储系统,并将它命名为NDFS(Nutch Distributed File System)。
还是2004年,Google又发表了一篇技术学术论文,介绍自己的MapReduce编程模型。这个编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行分析运算。
第二年(2005年),Doug Cutting又基于MapReduce,在Nutch搜索引擎实现了该功能。
2006年,当时依然很厉害的Yahoo(雅虎)公司,招安了Doug Cutting。
这里要补充说明一下雅虎招安Doug的背景:2004年之前,作为互联网开拓者的雅虎,是使用Google搜索引擎作为自家搜索服务的。在2004年开始,雅虎放弃了Google,开始自己研发搜索引擎。所以。。。
加盟Yahoo之后,Doug Cutting将NDFS和MapReduce进行了升级改造,并重新命名为Hadoop(NDFS也改名为HDFS,Hadoop Distributed File System)。
这个,就是后来大名鼎鼎的大数据框架系统——Hadoop的由来。而Doug Cutting,则被人们称为Hadoop之父。
Hadoop这个名字,实际上是Doug Cutting他儿子的黄色玩具大象的名字。所以,Hadoop的Logo,就是一只奔跑的黄色大象。
我们继续往下说。
还是2006年,Google又发论文了。
这次,它们介绍了自己的BigTable。这是一种分布式数据存储系统,一种用来处理海量数据的非关系型数据库。
Doug Cutting当然没有放过,在自己的hadoop系统里面,引入了BigTable,并命名为HBase。
好吧,反正就是紧跟Google时代步伐,你出什么,我学什么。
所以,Hadoop的核心部分,基本上都有Google的影子。
2008年1月,Hadoop成功上位,正式成为Apache基金会的顶级项目。
同年2月,Yahoo宣布建成了一个拥有1万个内核的Hadoop集群,并将自己的搜索引擎产品部署在上面。
7月,Hadoop打破世界纪录,成为最快排序1TB数据的系统,用时209秒。
此后,Hadoop便进入了高速发展期,直至现在。
Hadoop的核心架构
Hadoop的核心,说白了,就是HDFS和MapReduce。HDFS为海量数据提供了存储,而MapReduce为海量数据提供了计算框架。
Hadoop核心架构
让我们来仔细看看,它们分别是怎么工作的。
首先看看HDFS。
整个HDFS有三个重要角色:NameNode(名称节点)、DataNode(数据节点)和Client(客户机)。
典型的主从架构,用TCP/IP通信
NameNode:是Master节点(主节点),可以看作是分布式文件系统中的管理者,主要负责管理文件系统的命名空间、集群配置信息和存储块的复制等。NameNode会将文件系统的Meta-data存储在内存中,这些信息主要包括了文件信息、每一个文件对应的文件块的信息和每一个文件块在DataNode的信息等。
DataNode:是Slave节点(从节点),是文件存储的基本单元,它将Block存储在本地文件系统中,保存了Block的Meta-data,同时周期性地将所有存在的Block信息发送给NameNode。
Client:切分文件;访问HDFS;与NameNode交互,获得文件位置信息;与DataNode交互,读取和写入数据。
还有一个Block(块)的概念:Block是HDFS中的基本读写单元;HDFS中的文件都是被切割为block(块)进行存储的;这些块被复制到多个DataNode中;块的大小(通常为64MB)和复制的块数量在创建文件时由Client决定。
我们来简单看看HDFS的读写流程。
首先是写入流程:
1 用户向Client(客户机)提出请求。例如,需要写入200MB的数据。
2 Client制定计划:将数据按照64MB为块,进行切割;所有的块都保存三份。
3 Client将大文件切分成块(block)。
4 针对第一个块,Client告诉NameNode(主控节点),请帮助我,将64MB的块复制三份。
5 NameNode告诉Client三个DataNode(数据节点)的地址,并且将它们根据到Client的距离,进行了排序。
6 Client把数据和清单发给第一个DataNode。
7 第一个DataNode将数据复制给第二个DataNode。
8 第二个DataNode将数据复制给第三个DataNode。
9 如果某一个块的所有数据都已写入,就会向NameNode反馈已完成。
10 对第二个Block,也进行相同的操作。
11 所有Block都完成后,关闭文件。NameNode会将数据持久化到磁盘上。
读取流程:
1 用户向Client提出读取请求。
2 Client向NameNode请求这个文件的所有信息。
3 NameNode将给Client这个文件的块列表,以及存储各个块的数据节点清单(按照和客户端的距离排序)。
4 Client从距离最近的数据节点下载所需的块。
(注意:以上只是简化的描述,实际过程会更加复杂。)
再来看MapReduce。
MapReduce其实是一种编程模型。这个模型的核心步骤主要分两部分:Map(映射)和Reduce(归约)。
当你向MapReduce框架提交一个计算作业时,它会首先把计算作业拆分成若干个Map任务,然后分配到不同的节点上去执行,每一个Map任务处理输入数据中的一部分,当Map任务完成后,它会生成一些中间文件,这些中间文件将会作为Reduce任务的输入数据。Reduce任务的主要目标就是把前面若干个Map的输出汇总到一起并输出。
是不是有点晕?我们来举个例子。
上图是一个统计词频的任务。
1 Hadoop将输入数据切成若干个分片,并将每个split(分割)交给一个map task(Map任务)处理。
2 Mapping之后,相当于得出这个task里面,每个词以及它出现的次数。
3 shuffle(拖移)将相同的词放在一起,并对它们进行排序,分成若干个分片。
4 根据这些分片,进行reduce(归约)。
5 统计出reduce task的结果,输出到文件。
如果还是没明白的吧,再举一个例子。
一个老师有100份试卷要阅卷。他找来5个帮手,扔给每个帮手20份试卷。帮手各自阅卷。最后,帮手们将成绩汇总给老师。很简单了吧?
MapReduce这个框架模型,极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统上。
哦,差点忘了,在MapReduce里,为了完成上面这些过程,需要两个角色:JobTracker和TaskTracker。
JobTracker用于调度和管理其它的TaskTracker。JobTracker可以运行于集群中任一台计算机上。TaskTracker 负责执行任务,必须运行于 DataNode 上。
1.0版本与2.0版本
2011年11月,Hadoop 1.0.0版本正式发布,意味着可以用于商业化。
但是,1.0版本中,存在一些问题:
1 扩展性差,JobTracker负载较重,成为性能瓶颈。
2 可靠性差,NameNode只有一个,万一挂掉,整个系统就会崩溃。
3 仅适用MapReduce一种计算方式。
4 资源管理的效率比较低。
所以,2012年5月,Hadoop推出了 2.0版本 。
2.0版本中,在HDFS之上,增加了YARN(资源管理框架)层。它是一个资源管理模块,为各类应用程序提供资源管理和调度。
此外,2.0版本还提升了系统的安全稳定性。
所以,后来行业里基本上都是使用2.0版本。目前Hadoop又进一步发展到3.X版本。
Hadoop的生态圈
经过时间的累积,Hadoop已经从最开始的两三个组件,发展成一个拥有20多个部件的生态系统。
在整个Hadoop架构中,计算框架起到承上启下的作用,一方面可以操作HDFS中的数据,另一方面可以被封装,提供Hive、Pig这样的上层组件的调用。
我们简单介绍一下其中几个比较重要的组件。
HBase:来源于Google的BigTable;是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式数据库。
Hive:是一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,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。
Pig:是一个基于Hadoop的大规模数据分析工具,它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin,该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。
ZooKeeper:来源于Google的Chubby;它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,简化分布式应用协调及其管理的难度。
Ambari:Hadoop管理工具,可以快捷地监控、部署、管理集群。
Sqoop:用于在Hadoop与传统的数据库间进行数据的传递。
Mahout:一个可扩展的机器学习和数据挖掘库。
再上一张图,可能看得更直观一点:
Hadoop的优点和应用
总的来看,Hadoop有以下优点:
高可靠性:这个是由它的基因决定的。它的基因来自Google。Google最擅长的事情,就是“垃圾利用”。Google起家的时候就是穷,买不起高端服务器,所以,特别喜欢在普通电脑上部署这种大型系统。虽然硬件不可靠,但是系统非常可靠。
高扩展性:Hadoop是在可用的计算机集群间分配数据并完成计算任务的,这些集群可以方便地进行扩展。说白了,想变大很容易。
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。
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。这个其实也算是高可靠性。
低成本:Hadoop是开源的,依赖于社区服务,使用成本比较低。
基于这些优点,Hadoop适合应用于大数据存储和大数据分析的应用,适合于服务器几千台到几万台的集群运行,支持PB级的存储容量。
Hadoop的应用非常广泛,包括:搜索、日志处理、推荐系统、数据分析、视频图像分析、数据保存等,都可以使用它进行部署。
目前,包括Yahoo、IBM、Facebook、亚马逊、阿里巴巴、华为、百度、腾讯等公司,都采用Hadoop构建自己的大数据系统。
除了上述大型企业将Hadoop技术运用在自身的服务中外,一些提供Hadoop解决方案的商业型公司也纷纷跟进,利用自身技术对Hadoop进行优化、改进、二次开发等,然后对外提供商业服务。
比较知名的,是Cloudera公司。
它创办于2008年,专业从事基于Hadoop的数据管理软件销售和服务,还提供Hadoop相关的支持、咨询、培训等服务,有点类似于RedHat在Linux世界中的角色。前面我们提到的Hadoop之父,Doug Cutting,都被这家公司聘请为首席架构师。
Hadoop和Spark
最后,我再介绍一下大家关心的Spark。
Spark同样是Apache软件基金会的顶级项目。它可以理解为在Hadoop基础上的一种改进。
它是加州大学伯克利分校AMP实验室所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架。相对比Hadoop,它可以说是青出于蓝而胜于蓝。
前面我们说了,MapReduce是面向磁盘的。因此,受限于磁盘读写性能的约束,MapReduce在处理迭代计算、实时计算、交互式数据查询等方面并不高效。但是,这些计算却在图计算、数据挖掘和机器学习等相关应用领域中非常常见。
而Spark是面向内存的。这使得Spark能够为多个不同数据源的数据提供近乎实时的处理性能,适用于需要多次操作特定数据集的应用场景。
在相同的实验环境下处理相同的数据,若在内存中运行,那么Spark要比MapReduce快100倍。其它方面,例如处理迭代运算、计算数据分析类报表、排序等,Spark都比MapReduce快很多。
此外,Spark在易用性、通用性等方面,也比Hadoop更强。
所以,Spark的风头,已经盖过了Hadoop。
结语
以上,就是小枣君关于大数据相关技术的介绍。
小枣君个人觉得,相比于云计算技术来说,大数据的应用范围比较有限,并不是所有的公司都适用,也不是所有的业务场景都适用,没有必要跟风追捧,更不能盲目上马。
対于个人来说,大数据系统的架构非常庞大,内容也非常复杂,入门起来会比较吃力(实践练习倒是门槛很低,几台电脑足矣)。所以,如果不是特别渴望朝这个方向发展,可以不必急于学习它。或者说,可以先进行初步的了解,后续如果真的要从事相关的工作,再进行深入学习也不迟。
nutch怎么下载啊,lucene怎么下载啊!谁能给个地址啊做设计用什么版本的好
个人建议用lucene3.0或3.1稳定版本。lucene可根据自己的需要定制性比nutch强,nutch主要是封装了lucene,可以直接拿来做搜索,如何要自行设计的话,nutch会显得傻瓜。
lucene3.1下载:http://mirror.bjtu.edu.cn/apache/lucene/java/3.1.0/
nutch下载:http://mirror.bjtu.edu.cn/apache//nutch/
ant-ANT编译nutch时失败,请问大神们这是什么原因
前提条件:配置ant
1. 下载nutch(例如:我的是apache-nutch-2.2.1-src.tar.gz)
解压,重命名nutch文件夹(命名为nutch),然后移动文件夹到/home文件夹下
2. 编译nutch
cd nutch
ant
2.1 你可能会遇到这种错误:
Trying to override old definition of task javac
Could not load definitions from resource org/sonar/ant/antlib.xml. It could not be found.
ivy-probe-antlib:
ivy-download:
Could not load definitions from resource org/sonar/ant/antlib.xml. It could not be found.
原因:缺少相应的jar文件
解决方法:
(1)下载sonar-ant-task-2.1.jar,并放到nutch文件夹目录下
(2)修改build.xml文件,从而引入这个新的jar
《!-- Define the Sonar task if this hasn’t been done in a common script --》
《taskdef uri=“antlib:org.sonar.ant“ resource=“org/sonar/ant/antlib.xml“》
《classpath path=“${ant.library.dir}“ /》
《classpath path=“${mysql.library.dir}“ /》
《classpath》《fileset dir=“.“ includes=“sonar*.jar“ /》《/classpath》
《/taskdef》
//找到相应的地方,增加多出的内容即可。
2.2 编译时间过长
nutch使用ivy进行构建,故编译时间长。如果时间过长,可使用该办法解决。
修改该文件:ivy/ivysettings.xml
3.1修改 conf/nutch-site.xml
《property》
《name》storage.data.store.class《/name》
《value》org.apache.gora.hbase.store.HBaseStore《/value》
《description》Default class for storing data《/description》
《/property》
3.2 修改 ivy/ivy.xml
《!-- Uncomment this to use HBase as Gora backend. --》
《dependency org=“org.apache.gora“ name=“gora-hbase“ rev=“0.3“ conf=“*-》default“ /》
3.3 修改 conf/gora.properties
gora.datastore.default=org.apache.gora.hbase.store.HBaseStore
配置nutch
(nutch文件夹已在/home目录下)
1. 修改系统环境变量
sudo gedit /etc/profile
//增加
#set nutch
export PATH=/home/nutch/runtime/local/bin:$PATH
2. 测试(nutch/runtime/local/bin中./nutch & ./crawl)
nutch使用,帮忙啊:nutch1.6如何生成war包
1)确保已经安装好了JDK,建议使用IBM SDK version 1.4.2或更高版本,Sun JDK version 1.4.2或更高版本。
(2)下载Eclipse并解压安装,Eclipse可以使用Eclipse3.1或者Eclipse3.2。
(3)下载WTP插件。WTP有两个常用的版本,WTP0.7和WTP1.0,WTP0.7支持Eclipse3.1,而WTP1.0支持Eclipse3.2。感觉Eclipse3.1+WTP0.7比较稳定,建议使用这个版本。
安装WTP需要先安装另外一些插件:
(1)EMF SDK:emf-sdo-xsd-SDK-2.1.0.zip。
(2)GEF SDK:GEF-SDK-3.1.zip。
(3)Java EMF Model Runtime:JEM-SDK-1.1.zip。
当上面这些插件都安装后才安装WTP,WTP的下载文件是WTP-all-0.7.zip或者是WTP-all-1.0.zip。
这些插件的下载地址是:
用nutch-1.2抓取腾讯的新闻网页,为什么下载的网页只有部分内容
你这个是因为后面的数据都是用js脚本ajax方式加载的吧,源文件估计下不下来的。要用支持ajax的采集器才可以。
另外看到你有成千上百个,还有一点很重要,就是要防止腾讯封你的ip,你访问量大的时候,超过一个人正常的访问,很有可能会被封锁ip。
有啥疑问我都可以帮到你,对网页数据采集我算是混了很多年经验了,你碰到的这些问题我基本都碰到过。呵呵,希望能帮到你。
如何安装nutch1.1到MyEclipse6.5
首先说明一下,由于下载太大,我没有试过。下面根据一些经验与它的文档猜测的。
你要把nutch装到myeclipse做啥?
编译它,还是使用它?
如果只是用nutch的话,那么完全不需要myeclipse,仅需JDK、Tomcat、cygwin。
如果要编译nutch的话,一般它也建议直接用ant来编译的,只有你想调试它时才需要myeclipse。
从1.1开始,它同时发布已经编译好的包了,各个压缩包用处如下:
apache-nutch-1.1-bin.tar.gz:已经编译好的包,用于linux/unix
apache-nutch-1.1-bin.zip: 已经编译好的包,用于windows
apache-nutch-1.1-src.tar.gz:源代码,用于linux/unix
apache-nutch-1.1-src.zip: 源代码,用于windows
*.asc:校验文件,没啥用。
所以,如果要安装nutch,只需下载apache-nutch-1.1-bin.zip,然后解压到某个目录下。(有160M这么大,估计包含了tomcat了吧)
好像0.9与1.0都需要编译的,下载下来直接运行ant即可
然后在那个目录下建个urls文件,里面写上所需爬的最上层网址,如:
(我认为1.1-bin.zip中已经包含了tomcat,无需再次部署的,可以直接启动,可惜还没有下载,不清楚呀)