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Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。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进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序。HDFS放宽了(relax)POSIX的要求,可以以流的形式访问(streaming access)文件系统中的数据。Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储,而MapReduce则为海量的数据提供了计算 [1]  。 展开全文
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。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进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序。HDFS放宽了(relax)POSIX的要求,可以以流的形式访问(streaming access)文件系统中的数据。Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储,而MapReduce则为海量的数据提供了计算 [1]  。
信息
核心设计
HDFS和MapReduce
外文名
Hadoop
类    别
电脑程序
中文名
海杜普
学    科
信息科学
全    称
Hadoop Distributed File System
Hadoop起源
Hadoop起源于Apache Nutch项目,始于2002年,是Apache Lucene的子项目之一 [2]  。2004年,Google在“操作系统设计与实现”(Operating System Design and Implementation,OSDI)会议上公开发表了题为MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters(Mapreduce:简化大规模集群上的数据处理)的论文之后,受到启发的Doug Cutting等人开始尝试实现MapReduce计算框架,并将它与NDFS(Nutch Distributed File System)结合,用以支持Nutch引擎的主要算法 [2]  。由于NDFS和MapReduce在Nutch引擎中有着良好的应用,所以它们于2006年2月被分离出来,成为一套完整而独立的软件,并被命名为Hadoop。到了2008年年初,hadoop已成为Apache的顶级项目,包含众多子项目,被应用到包括Yahoo在内的很多互联网公司 [2]  。
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  • Hadoop

    千次阅读 2018-09-17 23:47:00
    HADOOP介绍 1、 什么是HADOOP (1)HADOOP是apache旗下的一套开源软件平台 (2)HADOOP提供的功能:利用服务器集群,根据用户的自定义业务逻辑,对海量数据进行分布式处理 (3)HADOOP的核心组件有:  HDFS...

    HADOOP介绍

    1、 什么是HADOOP

    (1)HADOOP是apache旗下的一套开源软件平台

    (2)HADOOP提供的功能:利用服务器集群,根据用户的自定义业务逻辑,对海量数据进行分布式处理

    (3)HADOOP的核心组件有:

    •  HDFS(分布式文件系统)
    • YARN(运算资源调度系统)
    • MAPREDUCE(分布式运算编程框架)

    (4)广义上来说,HADOOP通常是指一个更广泛的概念——HADOOP生态圈

    2、 HADOOP产生背景

    (1)HADOOP最早起源于Nutch。Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎,包括网页抓取、索引、查询等功能,但随着抓取网页数量的增加,遇到了严重的可扩展性问题——如何解决数十亿网页的存储和索引问题。

    (2)2003年、2004年谷歌发表的两篇论文为该问题提供了可行的解决方案

    ——分布式文件系统(GFS),可用于处理海量网页的存储

    ——分布式计算框架MAPREDUCE,可用于处理海量网页的索引计算问题。

    (3)Nutch的开发人员完成了相应的开源实现HDFS和MAPREDUCE,并从Nutch中剥离成为独立项目HADOOP,到2008年1月,HADOOP成为Apache顶级项目,迎来了它的快速发展期。

    3、 HADOOP在大数据、云计算中的位置和关系

    1. 云计算是分布式计算、并行计算、网格计算、多核计算、网络存储、虚拟化、负载均衡等传统计算机技术和互联网技术融合发展的产物。借助IaaS(基础设施即服务)、PaaS(平台即服务)、SaaS(软件即服务)等业务模式,把强大的计算能力提供给终端用户。
    2. 现阶段,云计算的两大底层支撑技术为“虚拟化”和“大数据技术
    3. 而HADOOP则是云计算的PaaS层的解决方案之一,并不等同于PaaS,更不等同于云计算本身。

    4 、HADOOP应用案例

    1、HADOOP应用于数据服务基础平台建设

    2、HADOOP用于用户画像

    3、HADOOP用于网站点击流日志数据挖掘

    金融行业: 个人征信分析

    证券行业: 投资模型分析

    交通行业: 车辆、路况监控分析

    电信行业:用户上网行为分析

    ......

    总之:hadoop并不会跟某种具体的行业或者某个具体的业务挂钩,它只是一种用来做海量数据分析处理的工具

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  • Hadoop入门和大数据应用

    万人学习 2015-09-01 17:01:44
    Hadoop入门和大数据应用视频教程,该课程主要分享Hadoop基础及大数据方面的基础知识。 讲师介绍:翟周伟,就职于百度,Hadoop技术讲师,专注于Hadoop&大数据、数据挖掘、自然语言处理等领域。2009年便开始利用...
  • Hadoop零基础教程,该课程主要为大家详细讲解YARN和MapReduce的构造,以及YARN和MapReduce的入门使用。通过本节课程带您一步步熟悉和掌握Hadoop基础。
  • 本教程适用人群 如果你是以下的几类人中的一种 老板叫我搭建一个hadoop集群,但是我还什么都不... 我想学hadoop但是我是个完全不懂的小白,hadoop有这么多的东西,我究竟要学那些算是能学会hadoop? 那么你就是本...

    原帖地址:http://blog.csdn.net/nsrainbow/article/details/36396007

    本教程适用人群

    如果你是以下的几类人中的一种

    • 老板叫我搭建一个hadoop集群,但是我还什么都不懂,网上的教程概念介绍的好多,我看的头晕,咋办?
    • 我想学hadoop但是我是个完全不懂的小白,hadoop有这么多的东西,我究竟要学那些算是能学会hadoop?

    那么你就是本教程的适用人群!看完这个教程你不会成为一只Hadoop大象,但是你可以成为一只小象,至少你已经知道Hadoop长什么样子,有几条腿了,可以再学习很多进阶的教程了。

    本教程的特点

    • 不要求你有很多台机器,你的最低要求就是有2台虚拟机搭建出来的centos机器,这样你在家也可以学习hadoop,而不是必须要在实验室或者公司
    • 不会介绍很多的概念,直接采用一个个的实践例子让你自己感受hadoop,如果需要了解具体的概念和参数,请继续学习每个教程后面的参考资料
    • 前21课介绍了高优先级组件,属于课程的主体部分,学完了21课就算完成了课程了,真正成为一只小象了。21课之后的低优先级组件我就看心情更新了,毕竟没那么多时间

    OK,现在开始!

     

    hadoop核心

    Apache Hadoop 项目有两个核心组件,被称为 Hadoop 分布式文件系统 (Hadoop Distributed File System, HDFS) 的文件存储,以及被称为 MapReduce 的编程框架。有一些支持项目充分利用了 HDFS 和 MapReduce。 

     

    支持商

    Hadoop有两个主要支持商HortonWorks (代表社区)和 Cloudera (代表商业), HortonWorks发布的安装包叫 Ambari , Cloudera发布的安装包叫 CDH (截至本文发布最新为CDH5)。其实还有一个MapR因为用的人不多,我就不介绍了 
    选择建议:
    我也不知道选什么好,因为我只用过cdh的版本,只是因为他看起来更商业化,可能会更稳定吧,不过cdh的官方文档都是英文而且写的很杂乱。如果你找不到什么cdh的资料可以看下我博客里面关于hadoop的文章,这些都是是我在cdh官方文档的基础上翻译和改进的

    生态圈

    下面介绍下Hadoop庞大的开源生态圈的一些组件(主要还是以CDH5官方安装教程有提到的为主)。由于条目众多,我会列出学习的优先级:高,低。优先级低的只需要了解就好了,基本工作中都可能不会用到。所以大家一上手的时候只需要高这个级别的就好了,低的等闲的没事干的时候去看下。
     

    HDFS [高]

    hadoop做出了一个虚拟文件系统,在这个系统上你以为你创建了一个文件,其实这个文件有可能被同时存放在很多台机子上,这样就让你的系统表面上看起来是一个空间,实际上是很多服务器的磁盘构成的,这就是分布式操作系统

    对应课程

     

    YARN (MapReduce2.0) [高]

    这是一个面向 Hadoop 的编程模型。有两个阶段,它们分别被称为 Map 和 Reduce。在分布式系统上进行计算操作基本都是由这两个概念步骤组成的,因为分布式系统,并不像一般的数据库或者文件系统,不能从上至下,或者从第一条开始进行求和等操作,就需要一种由分散的节点不断向一个点聚拢的计算过程。

    对应课程

     

     

    HBase [高] 

    HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样,HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。HBase 跟 MongoDB也是目前市面上NoSQL数据库的两个首选项目

    对应课程

     

     

    ZooKeeper [高]

    ZooKeeper是Hadoop的正式子项目,它是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统,提供的功能包括:配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。ZooKeeper的目标就是封装好复杂易出错的关键服务,将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。提供中央的控制信息和同步。通常为Hbase提供节点见的协调。看起来很抽象,简单的说没有zookeeper就无法部署HDFS的HA模式,只要是生产环境的部署肯定离不开zookeeper。所以一开始也不用太懂zookeeper,只要会用就行。

    对应课程

     

    Hive [高]

    你可以在Hive里面建立表,通过表映射实际存储的hadoop文件,然后写sql去查询数据。Hive会把你输入的sql语句转化为mapreduce 任务去查询hadoop。但是速度非常慢,每次查询大概需要几分钟,所以hive主要是用于统计分析用的,并且支持的sql语法非常有限。但是毕竟写sql比些mapreduce任务简单多了。

    对应课程

     

     

    Sqoop [高]

    Sqoop是一款开源的工具,主要用于在HADOOP(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递。

    对应课程

     

     

    Impala [高]

    Cloudera发布了实时查询开源项目Impala 1.0 beta版,称比原来基于MapReduce的Hive SQL查询速度提升3~90倍(详情可以参考此文中的“How much faster are Impala queries than Hive ones, really?”部分),而且更加灵活易用。Impala是高角羚的意思,这种羚羊主要分布在东非。多款产品实测表明,Impala比原来基于MapReduce的Hive SQL查询速度提升3~90倍。Impala是Google Dremel的模仿,但在SQL功能上青出于蓝胜于蓝。

    对应课程

     

     

    pig [高]

    pig是hadoop上层的衍生架构,与hive类似。对比hive(hive类似sql,是一种声明式的语言),pig是一种过程语言,类似于存储过程一步一步得进行数据转化。感觉跟hive 类似是不是?网上有人总结了他们的区别:Pig用来写一些即时脚本吧,比如领导问你要份数据,半个小时要出来之类;Hive嘛,就是一个产品经理过来,问这个啥回事?于是你Hive一下,一个简洁的类SQL语句

    对应课程

     

     

    Spark [高]

    Spark是一个基于内存计算的开源的集群计算系统,目的是让数据分析更加快速。Apache Spark现在名声大噪。为支持Spark项目成立的 Databricks公司 从Andereessen Horowittz那里募集了1400万美元,Cloudera也已决定全力支持Spark

    对应课程

     

    HttpFs[高]

    HttpFs 其实也是HDFS的组件之一只是默认是没有安装的,有了HttpFs可以方便的在网页上操作hdfs的文件系统,并且HttpFs提供了一套REST风格的API可以用程序对hdfs的文件进行操作

     

     

    Hue [高]

    HUE是一个很漂亮的web客户端,你可以在hue上调用和管理hadoop的各个组件,比如查看/编辑Hbase表的数据,查看/编辑Hive数据表,执行sql等作业

    对应课程

     

    Oozie [高]

    Oozie是一个工作流引擎服务器,用于运行Hadoop Map/Reduce和Pig 任务工作流.同时Oozie还是一个Java Web程序,运行在Java Servlet容器中,如Tomcat

    对应课程

     

    Phoenix[高]

    Phoenix是Apache的顶级项目。Phoenix在Hbase上构建了一层关系型数据库。可以用SQL来查询Hbase数据库,并且速度比Impala更快。还支持很多丰富的特性,最有名的便是它的二级索引。Phoenix借鉴了很多关系型数据库优化查询的方法,将这些方法用在Hbase上,让Hbase更方便使用。

    对应课程

     

    Flume[低]

    日志收集组件,通过在服务器上安装agent来收集服务器的日志,而且可以把多个flume串联起来,实现日志的转换,处理和集中。其实这个组件并不完全算是hadoop生态圈里面的东西,但是由于hadoop集群机器众多,日志数量巨大,可以说hadoop自己生成的日志就是海量数据,所以怎样合理的收集日志和对日志进行查询就成为了一个hadoop领域的一个必须解决的问题。所以flume也被列为hadoop生态圈的一份子

     

    Sentry [低]

    提供细粒度基于角色的安全控制

     

     

    Flume [低] 

    Flume是Cloudera提供的一个高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统,Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据;同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(可定制)的能力。

     

     

     

    Apache Crunch [低]

    Apache Crunch(孵化器项目)是基于Google的FlumeJava库编写的Java库,用于创建MapReduce流水线。与其他用来创建MapReduce作业的高层工具(如Apache Hive、Apache Pig和Cascading等)类似,Crunch提供了用于实现如连接数据、执行聚合和排序记录等常见任务的模式库。而与其他工具不同的是,Crunch并不强制所有输入遵循同一数据类型。相反,Crunch使用了一种定制的类型系统,非常灵活,能够直接处理复杂数据类型,如时间序列、HDF5文件、Apache HBase表和序列化对象(像protocol buffer或Avro记录)等。

    Crunch并不想阻止开发者以MapReduce方式思考,而是尝试使之简化。尽管MapReduce有诸多优点,但对很多问题而言,并非正确的抽象级别:大部分有意思的计算都是由多个MapReduce作业组成的,情况往往是这样——出于性能考虑,我们需要将逻辑上独立的操作(如数据过滤、数据投影和数据变换)组合为一个物理上的MapReduce作业

     

    Llama [低]

    让外部服务器从YARN获取资源的框架,另外Llama就是羊驼国内俗称草泥马
     

    Mahout [低]

    Mahout 是 Apache Software Foundation(ASF) 旗下的一个开源项目,提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现,旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。Apache Mahout项目已经发展到了它的第三个年头,目前已经有了三个公共发行版本。Mahout包含许多实现,包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘。此外,通过使用 Apache Hadoop 库,Mahout 可以有效地扩展到云中。

    Mahout 的创始人 Grant Ingersoll 介绍了机器学习的基本概念,并演示了如何使用 Mahout 来实现文档聚类、提出建议和组织内容。

     

     

    Cloudera Search [低]

    基于Solr的查询组件

     

    Snappy [低]

    Snappy 是一个 C++ 的用来压缩和解压缩的开发包,其目标不是最大限度压缩,而且不兼容其他压缩格式。Snappy 旨在提供高速压缩速度和合理的压缩率。Snappy 比 zlib 更快,但文件相对要大 20% 到 100%。在 64位模式的 Core i7 处理器上,可达每秒 250~500兆的压缩速度。

     

    Whirr [低]

    Apache Whirr是一套运行于云服务的类库(包括Hadoop),可提供高度的互补性。Whirr现今相对中立,当前支持Amazon EC2和Rackspace服务。一组为了运行云服务而设计的代码库,比如可以用来在AWS上部署ZooKeeper

     

    Avro [低]

    被IBM和Cloudera使用,用于数据串行化,也就是将数据转换为紧密的二进制格式(JSON)在Hadoop上存储和使用
     

    以下的两个在CDH手册中并没有提到,但是在别的hadoop教程中经常被提到,顺带也介绍下

     

    Fuse [低]

    让 HDFS 系统看起来就像一个普通的文件系统,所以您可以对 HDFS 数据使用 ls、rm、cd 和其他命令。

    Hadoop Streaming [低]

    一个实用程序,在任何语言(C、Perl 和 Python、C++、Bash 等)中支持 MapReduce 代码。示例包括一个 Python 映射程序和一个 AWK 缩减程序。

     

    Hadoop 架构图

    本图显示了 Hadoop 架构

    HDFS(底层)位于商品硬件的集群之上。简单的机架式服务器,每台都配置 2 个十六核 CPU、6 到 12 个磁盘,以及 32G RAM。在一个 map-reduce 作业中,Map层以极高的速度从磁盘读取。Map向Reduce发出已进行排序和提供的键值对,然后,Reduce层汇总键值对。

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  • Hadoop介绍

    万次阅读 2020-10-06 11:22:51
    Hadoop介绍Hadoop的介绍以及发展历史Hadoop的历史版本介绍Hadoop三大公司发型版本介绍Hadoop的模块组成 Hadoop的介绍以及发展历史 Hadoop之父Doug Cutting Hadoop最早起源于lucene下的Nutch。Nutch的设计目标是...

    Hadoop的介绍以及发展历史

    Hadoop之父Doug Cutting
    在这里插入图片描述

    1. Hadoop最早起源于lucene下的Nutch。Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎,包括网页抓取、索引、查询等功能,但随着抓取网页数量的增加,遇到了严重的可扩展性问题——如何解决数十亿网页的存储和索引问题。
    2. 2003年、2004年谷歌发表的三篇论文为该问题提供了可行的解决方案。
      ——分布式文件系统(GFS),可用于处理海量网页的存储
      ——分布式计算框架MAPREDUCE,可用于处理海量网页的索引计算问题。
      ——分布式的结构化数据存储系统Bigtable,用来处理海量结构化数据。
    3. Doug Cutting基于这三篇论文完成了相应的开源实现HDFS和MAPREDUCE,并从Nutch中剥离成为独立项目HADOOP,到2008年1月,HADOOP成为Apache顶级项目(同年,cloudera公司成立),迎来了它的快速发展期。
      为什么叫Hadoop? Logo为什么是黄色的大象?
      狭义上来说,Hadoop就是单独指代Hadoop这个软件(HDFS+MAPREDUCE)
      广义上来说,Hadoop指代大数据的一个生态圈(Hadoop生态圈),包括很多其他的软件。

    Hadoop的历史版本介绍

    0.x系列版本:Hadoop当中最早的一个开源版本,在此基础上演变而来的1.x以及2.x的版本
    1.x版本系列:Hadoop版本当中的第二代开源版本,主要修复0.x版本的一些bug等
    2.x版本系列:架构产生重大变化,引入了yarn平台等许多新特性
    在这里插入图片描述

    Hadoop三大公司发型版本介绍

    1、免费开源版本apache:http://Hadoop.apache.org/
    优点:拥有全世界的开源贡献者,代码更新迭代版本比较快,
    缺点:版本的升级,版本的维护,版本的兼容性,版本的补丁都可能考虑不太周到,学习可以用,实际生产工作环境尽量不要使用
    apache所有软件的下载地址(包括各种历史版本):
    http://archive.apache.org/dist/
    2、免费开源版本hortonWorks:https://hortonworks.com/
    hortonworks主要是雅虎主导Hadoop开发的副总裁,带领二十几个核心成员成立Hortonworks,核心产品软件HDP(ambari),HDF免费开源,并且提供一整套的web管理界面,供我们可以通过web界面管理我们的集群状态,web管理界面软件HDF网址(http://ambari.apache.org/)
    3、服务收费版本ClouderaManager: https://www.cloudera.com/
    cloudera主要是美国一家大数据公司在apache开源Hadoop的版本上,通过自己公司内部的各种补丁,实现版本之间的稳定运行,大数据生态圈的各个版本的软件都提供了对应的版本,解决了版本的升级困难,版本兼容性等各种问题,生产环境推荐使用。

    Hadoop的模块组成

    1、HDFS:一个高可靠、高吞吐量的分布式文件系统。
    2、MapReduce:一个分布式的离线并行计算框架。
    3、YARN:作业调度与集群资源管理的框架。
    4、Common:支持其他模块的工具模块。

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  • Hadoop 无法访问50070端口解决方法

    万次阅读 2020-10-07 09:34:31
    Hadoop 无法访问50070端口 首先检查配置文件是否有误 在主节点执行 (格式化集群) hadoop namenode -format 最后执行 start-all.sh

    Hadoop 无法访问50070端口


    首先检查防火墙是否关闭

    然后检查配置文件是否有误

    在主节点执行 (格式化集群)
    hadoop namenode -format

    最后执行
    start-all.sh

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  • 史上最详细的Hadoop环境搭建

    万次阅读 多人点赞 2017-10-10 15:23:59
    GitChat 作者:鸣宇淳 原文: 史上最详细的Hadoop环境搭建 关注公众号:GitChat 技术杂谈,一本正经的讲技术 【不要错过文末活动哦】前言Hadoop在大数据技术体系中的地位至关重要,Hadoop是大数据技术的基础,对...
  • 大数据_04 【Hadoop

    万次阅读 2020-10-12 16:56:50
    大数据_04 【Hadoop】01 Hadoop的介绍以及发展历史02 Hadoop的历史版本介绍04 Hadoop三大公司发型版本介绍05 Hadoop的模块组成06 Hadoop集群安装部署 01 Hadoop的介绍以及发展历史 1. Hadoop最早起源于lucene下的...
  • hadoop-eclipse-plugin-2.6.0.jar程序文件

    千次下载 热门讨论 2014-12-20 17:39:40
    It takes me two days to find the root cause for the exceptions and finally generate this jar file for hadoop 2.6.0. 1.use hadoop 2.6.0. 2.change the hadoop_home and path to point to hadoop 2.6.0 3....
  • hadoop安装部署

    万次阅读 2020-10-06 20:00:13
    hadoop安装部署 这里写目录标题hadoop安装部署安装流程1、Hadoop安装部署1、1Hadoop安装部署 安装流程 1、 上传软件包到管理节点,在管理节点解压并配置 2、 将修改完的解压包,远程拷贝到所有的从节点 3、 启动软件...
  • Ubuntu18.04安装hadoop

    万次阅读 多人点赞 2018-10-03 12:01:23
    hadoop-0.20.2.tar.gz只能在Linux中安装。 Hadoop相当于一个服务器,类似于Apache服务器的角色。我们可以在Linux上运行hadoop0.20.2。 二、Java的安装 Hadoop是基于Java开发的,,在Linux配置好Java环境。 ...
  • hadoop集群搭建(超详细版)

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    1.准备好需要安装的软件 虚拟机VMware12.pro 操作系统CentOS 6.5 远程控制虚拟机的终端SecureCRT8.1 2.在虚拟机中安装CentOS操作系统 安装好虚拟机,图形界面如下图 创建新的虚拟机,选择...设置虚...
  • ubuntu安装hadoop详细步骤

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    ubuntu下安装hadoop详细步骤
  • 使用docker搭建hadoop分布式集群

    万次阅读 多人点赞 2016-01-13 18:16:26
    使用docker搭建部署hadoop分布式集群 在网上找了很长时间都没有找到使用docker搭建hadoop分布式集群的文档,没办法,只能自己写一个了。 一:环境准备: 1:首先要有一个Centos7操作系统,可以在虚拟机中安装...
  • 转载请注明出处:http://blog.csdn.net/l1028386804/article/details/51538611 注:升级glib库解决问题请参加链接:... 配置完hadoop启动的时候出现如下警告信息: WARN util.NativeCodeLoad...
  • Hadoop大数据实战开发

    万人学习 2019-05-24 10:17:23
    介绍大数据技术生态圈主流技术框架的应用与发展,介绍如何搭建Hadoop大数据分布式系统集群平台、大数据分布式文件系统HDFS 、大数据分布式并行计算框架MapReduce。 本课程介绍大数据的学习基础。 本课程介绍...
  • 用通俗易懂的话说下hadoop是什么,能做什么

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    1、hadoop是什么? (1)Hadoop是一个开源的框架,可编写和运行分布式应用处理大规模数据,是专为离线和大规模数据分析而设计的,并不适合那种对几个记录随机读写的在线事务处理模式。Hadoop=HDFS(文件系统,数据...
  • Hadoop源码分析 完整版 共55章

    千次下载 热门讨论 2011-07-26 22:41:27
    caibinbupt的Hadoop源码分析完整版,包括 HDFS 和 MapReduce。 HDFS: 41章 MapReduce: 14章
  • hadoop笔记

    万次阅读 2020-09-08 09:38:39
    【1】Hadoop框架核心:MapReduce、HDFS。 【2】Hadoop单机部署 【3】伪分布式部署 【4】eclipse-hadoop 插件问题汇总 【5】ubuntu16.04部署hadoop2.9集群 【6】配置hadoop集群HA 【1】Hadoop框架核心:MapReduce、...
  • Hadoop01-入门&集群环境搭建

    万次阅读 2020-08-19 19:23:08
    大数据概述 ...Hadoop是一个分布式系基础框架,它允许使用简单的编程模型跨大型计算机的大型数据集进行分布式处理. 它主要解决两个问题 ​ 大数据存储问题: HDFS ​ 大数据计算问题:MapReduce 问题一:
  • hadoop的安装配置

    万次阅读 2019-09-02 14:25:23
    下载上面百度网盘分享的hadoop安装包 hadoop环境依赖jdk所以需要提前配置好jdk环境:配置jdk环境看 https://blog.csdn.net/qq_41813208/article/details/100268044 第1步:创建文件夹 上传jdk...
  • hadoop

    千次阅读 2013-03-05 23:45:50
    1:Hadoop 版本: CDH3U5   本框内容为转载 系统  从CDH3b3开始不支持hadoop.job.ugi参数,请使用UserGroupInformation.doAs()方法代替。详细见我博客:http://heipark.iteye.com/blog/1178810  其它...
  • 大数据视频_Hadoop视频教程(上)

    千人学习 2019-02-28 14:11:55
     本课程中你将学习到,Hadoop完全分布式集群搭建、Hadoop源码编译、HDFS的Shell操作、HDFS的API操作、HDFS的IO流操作、HDFS读写数据流程、NameNode和SecondaryNameNode工作机制、DataNode工作机制、集群节点动态...
  • Mac安装Hadoop

    千次阅读 2019-03-05 16:56:48
    1. ssh免密登录 具体配置方法: (1)ssh-keygen -t rsa (一路回车直到完成) (2)cat ~/.ssh/id_rsa.pub >&...a
  • Hadoop组成

    千次阅读 2020-10-08 08:13:54
    Hadoop HDFS:一个高可靠、高吞吐量的分布式文件系统,对海量数据的存储。 Hadoop MapReduce:一个分布式的资源调度和离线并行计算框架。 Hadoop Yarn:基于HDFS,用于作业调度和集群资源管理的框架。 ...
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空空如也

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