?项目 ?维基 ?Hadoop 0.18文档 Last Published: 07/01/2009 00:38:20 文档 概述 快速入门 集群搭建 HDFS构架设计 HDFS使用指南 HDFS权限指南 HDFS配额管理指南 命令手册 FS Shell使用指南 DistCp使用指南 Map-Reduce教程 Hadoop本地库 Streaming Hadoop Archives Hadoop On Demand API参考 API Changes 维基 常见问题 邮件列表 发行说明 变更日志 PDF Hadoop快速入门 ?目的 ?先决条件 o支持平台 o所需软件 o安装软件 ?下载 ?运行Hadoop集群的准备工作 ?单机模式的操作方法 ?伪分布式模式的操作方法
o配置 o免密码ssh设置 o执行 ?完全分布式模式的操作方法 目的 这篇文档的目的是帮助你快速完成单机上的Hadoop安装与使用以便你对Hadoop 分布式文件系统(HDFS)和Map-Reduce框架有所体会，比如在HDFS上运行示例程序或简单作业等。 先决条件 支持平台 ?GNU/Linux是产品开发和运行的平台。 Hadoop已在有2000个节点的GNU/Linux主机组成的集群系统上得到验证。 ?Win32平台是作为开发平台支持的。由于分布式操作尚未在Win32平台上充分测试，所以还不作为一个生产平台被支持。 所需软件 Linux和Windows所需软件包括: 1.Java TM1.5.x，必须安装，建议选择Sun公司发行的Java版本。 2.ssh必须安装并且保证sshd一直运行，以便用Hadoop 脚本管理远端 Hadoop守护进程。 Windows下的附加软件需求 1.Cygwin - 提供上述软件之外的shell支持。 安装软件 如果你的集群尚未安装所需软件，你得首先安装它们。 以Ubuntu Linux为例: $ sudo apt-get install ssh $ sudo apt-get install rsync
Hadoop是一种分析和处理大数据的软件平台，是Appach的一个用Java语言所实现的开源软件的加框，在大量计算机组成的集群当中实现了对于海量的数据进行的分布式计算。 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，则MapReduce为海量的数据提供了计算. 大数据在Hadoop处理的流程可以参照下面简单的图来进行理解：数据是通过了Hadoop的集群处理后得到的结果。 HDFS:Hadoop Distributed File System,Hadoop的分布式文件系统。 大文件被分成默认64M一块的数据块分布存储在集群机器中。如下图中的文件data1被分成3块，这3块以冗余镜像的方式分布在不同的机器中。
MapReduce:Hadoop为每一个input split创建一个task调用Map计算，在此task中依次处理此split中的一个个记录(record),map会将结果以key–value 的形式输出，hadoop负责按key值将map的输出整理后作为Reduce的输入，Reduce Task的输出为整个job的输出，保存在HDFS上。
Hadoop的集群主要由NameNode,DataNode,Secondary NameNode,JobTracker,TaskTracker组成。如下图所示： NameNode中记录了文件是如何被拆分成block以及这些block都存储到了那些DateNode节点.NameNode同时保存了文件系统运行的状态信息. DataNode中存储的是被拆分的blocks.Secondary NameNode帮助NameNode收集文件系统运行的状态信息。JobTracker当有任务提交到Hadoop集群的时候负责Job的运行,负责调度多个TaskTracker.TaskTracker负责某一个map或者reduce任务。
1、VMware安装 我们使用Vmware 14的版本，傻瓜式安装即可。（只要） 双击 如过 2.安装xshell 双击 3.安装镜像： 解压centos6.5-empty解压 双击打开CentOS6.5.vmx 如果打不开，在cmd窗口中输入：netsh winsock reset 然后重启电脑。 进入登录界面，点击other 用户名：root 密码：root 然后右键open in terminal 输入ifconfig 回车 查看ip地址
打开xshell
点击链接 如果有提示，则接受 输入用户名：root 输入密码：root 4.xshell连接虚拟机 打开虚拟机，通过ifconfig查看ip
5.安装jkd 1.解压Linux版本的JDK压缩包 mkdir：创建目录的命令 rm -rf 目录/文件删除目录命令 cd 目录进入指定目录 rz 可以上传本地文件到当前的linux目录中（也可以直接将安装包拖到xshell窗口） ls 可以查看当前目录中的所有文件 tar 解压压缩包（Tab键可以自动补齐文件名）
pwd 可以查看当前路径 文档编辑命令: vim 文件编辑命令 i:进入编辑状态 Esc（左上角）：退出编辑状态 :wq 保存并退出 :q! 不保存退出 mkdir /home/software #按习惯用户自己安装的软件存放到/home/software目录下 cd /home/software #进入刚刚创建的目录 rz 上传jdk tar包 #利用xshell的rz命令上传文件(如果rz命令不能用，先执行yum install lrzsz -y ，需要联网) tar -xvf jdk-7u51-linux-x64.tar.gz #解压压缩包 2.配置环境变量 1）vim /etc/profile 2）在尾行添加 #set java environment JAVA_HOME=/home/software/jdk1.8.0_65 JAVA_BIN=/home/software/jdk1.8.0_65/bin PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar export JAVA_HOME JAVA_BIN PATH CLASSPATH Esc 退出编辑状态 :wq #保存退出 注意JAVA_HOME要和自己系统中的jdk目录保持一致，如果是使用的rpm包安
Hadoop平台搭建说明 1.Hadoop节点规划 本次安装规划使用三个节点，每个节点都使用centos系统。 三个节点的hostname分别规划为：centoshadoop1、centoshadoop2、centoshadoop3（此处为本教程参数，可根据实际环境情况修改） 三个节点的ip地址分别规划为：192.168.65.57、192.168.65.58、192.168.65.59（此处为本教程参数，根据实际环境情况修改） 2.平台搭建使用的软件 下载如下软件 操作系统安装包：Centos6.3_x64 Jdk安装包：jdk-6u37-linux-x64.bin Hadoop安装包：hadoop-1.1.2.tar.gz 3.安装centos操作系统 安装三个节点的操作系统，安装过程省略。 4.配置centoshadoop1节点 4.1.修改节点hostname [root@localhost ~]# vi /etc/sysconfig/network HOSTNAME=centoshadoop1 [root@localhost ~]# vi /etc/hosts …… 192.168.65.57 centoshadoop1 192.168.65.58centoshadoop2 192.168.65.59centoshadoop3 [root@localhost ~]#reboot
4.2.关闭iptables防火墙 [root@centoshadoop1~]#service iptables stop 注意每次操作系统重启后都要操作 4.3.建立无ssh密码登陆 生成签名文件 [root@centoshadoop1~]#cd /root [root@centoshadoop1~]#ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa [root@centoshadoop1~]#cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys [root@centoshadoop1~]# 测试本地SSH无密码登录 [root@centoshadoop1~]#sshcentoshadoop1 4.4.安装jdk 上传jdk-6u37-linux-x64.bin到/root目录下 [root@centoshadoop1~]#chmod 777 jdk-6u37-linux-x64.bin [root@centoshadoop1~]#./jdk-6u37-linux-x64.bin [root@centoshadoop1~]#ll 查看生成jdk-6u37-linux-x64目录 4.5.安装hadoop软件 上传hadoop-1.1.2.tar.gz到/root目录下 [root@centoshadoop1~]#tar -zvxf hadoop-1.1.2.tar.gz [root@centoshadoop1~]#ll 查看生成hadoop-1.1.2目录 [root@centoshadoop1~]#vi /conf/core-site.xml
CentOS6.6安装Hadoop2.7.3教程大胡子工作室
目录 1 前言 (1) 2 安装准备 (1) 2.1 所需软件 (1) 2.1.1 CentOS6.6minimal (1) 2.1.2 Hadoop 2.7.3 (1) 2.2 安装规划 (1) 3 安装步骤 (2) 3.1 安装操作系统 (2) 3.2 操作系统基本配置 (13) 3.2.1 配置IP地址 (13) 3.2.2 配置hostname及网关 (14) 3.2.3 关闭selinux (15) 3.2.4 设置limit最大连接数 (15) 3.2.5 配置DNS (16) 3.2.6 配置本地hosts (17) 3.2.7 添加hadoop用户 (17) 3.2.8 关闭防火墙 (18) 3.3 安装jdk (19) 3.4 配置ssh免密码登录 (19) 3.4.1 切换hadoop用户 (20) 3.4.2 生成免登陆ssh证书 (20) 3.4.3 追加授权 (20) 3.5 配置master计算机的hadoop (22) 3.5.1 解压缩hadoop文件 (23) 3.5.2 创建存储hadoop数据文件的目录 (23) 3.5.3 设置hadoop的环境变量 (23) 3.5.4 配置core-site.xml文件 (26) 3.5.5 配置hdfs-site.xml文件 (28) 3.5.6 配置mapred-site.xml文件 (30) 3.5.7 配置yarn-site.xml文件 (32) 3.5.8 配置slaves文件 (34) 3.5.9 格式化HDFS文件系统 (34) 3.6 配置slave计算机的hadoop (34) 3.6.1 创建hadoop文件夹 (35) 3.6.2 将文件分发给slave计算机 (35) 3.6.3 设置hadoop的环境变量 (35) 4 hadoop的控制 (36) 4.1 hadoop的启动 (36) 4.2 hadoop的关闭 (36)
ubuntu 下安装配置hadoop 1.0.4 第一次搞hadoop，折腾我2天，功夫不负有心人，终于搞好了，现在来分享下， 我的环境 操作系统：wmv虚拟机中的ubuntu12.04 hadoop版本：hadoop-1.0.4(听说是稳定版就下了) eclipse版本：eclipse-jee-indigo-SR2-win32 1.先安装好jdk，然后配置好jdk的环境变量，在这里我就不累赘了！网上多的是 2.安装ssh这个也不用说了 2.把hadoop-1.0.4.tar.gz拖到虚拟机中，解压,比如: /home/wys/Documents/hadoop-1.0.4/ (有的还单独建了个用户,为了舍去不必要的麻烦我都是用root用户来操作的) 3.修改hadoop-1.0.4/conf 下面的core-site.xml文件，如下：
192.168.116.128这个是虚拟机中ubuntu的ip,听说用localhost，127.0.0.1都不行，我没试过，直接写上ip地址了 tmp是预先创建的一个目录 4.修改hadoop-env.sh 把export JAVA_HOME=xxxxxx 这行的#号去掉，写上jdk的目录路径 5.修改hdfs-site.xml如下：
Hadoop全套视频教程免费下载 Hadoop全套视频教程全套免费下载，尽在千锋教育官方网站，海量的学习资料等你来领，其专业的大数据视频教程让你在学习大数据的路上走的更加轻松；其幽默的讲师风格让你在学习枯燥的大数据时更加轻松，学习效率倍增。 除此之外，千锋小编还为你带来了学习Hadoop的技巧，让你轻松掌握Hadoop技术。 Hadoop框架自身是由Java语言编写，天生支持使用Java语言编写作业。在实际生产环境中也多使用其他语言如Python，此时需要借助Hadoop自带的一些工具。 Hadoop运行在Linux环境中，想在本地安装Hadoop需要先安装Linux 系统。为了节省学习成本我们使用虚拟机在本地电脑模拟多台硬件搭建集群。应该选择哪种语言进行作业？ Java Hadoop本身由Java编写，对Java语言支持很好，但使用Java代码写起来非常繁琐冗长。
Python 在大数据的实际生产中，使用Python进行作业开发也非常普遍。Python 语法结构清晰、开发迅速、维护成本低是它的优势。 假如使用Python进行作业开发，可借助Hadoop Streaming或者Pydoop。 具体需要掌握哪些基础技能？ Linux 1、熟练使用linux常用命令及网络配置； 2、熟悉用户以及权限管理操作； 3、熟悉软件包以及系统命令管理； 4、掌握shell编程。 虚拟机 1、虚拟机的安装； 2、linux系统的安装； 3、虚拟机网络的配置。 1、掌握javaSE的基础技能； 2、不需要掌握java Web及各种框架知识。 掌握Python的基础语句、语法、函数等。 对于java和python的选择上，大家根据自身情况或者目标企业使用的语言来选择。学习Hadoop首先要了解一下这3种搭建方式：单机模式、分布式模式和伪分布式模式，其中伪分布和完全分布要能够熟练掌握。 之后再学习Hadoop生态圈中各个组件的知识，包括MapReduce、Yarn、hdfs、hive、HBase、Flume、sqoop、zookeepe、Mahout等。
自学Hadoop HDFS实例教程 HDFS（Hadoop Distribute File System）是一个分布式文件系统，是Hadoop的重要成员。这次千锋教育就HDFS给大家带来实例教程。 实例：文件系统的问题 文件系统是操作系统提供的磁盘空间管理服务，只需要我们制定把文件放到哪儿，从哪个路径读取文件就可以了，不用关心文件在磁盘上是如何存放的。 当文件所需空间大于本机磁盘空间时，如何处理呢？ 一是加磁盘，但是加到一定程度就有限制了；二是加机器，用远程共享目录的方式提供网络化的存储，这种方式可以理解为分布式文件系统的雏形，可以把不同文件放入不同的机器中，空间不足了可继续加机器，突破了存储空间的限制。但这个方式有多个问题： 1.单机负载可能极高 2.某个文件是热门，很多用户经常读取这个文件，就使得次文件所在机器的访问压力极高。 3.数据不安全 4.如果某个文件所在的机器出现故障，这个文件就不能访问了，可靠性很差。 文件整理困难 5.想把一些文件的存储位置进行调整，就需要看目标机器的空间是否够用，并且需要自己维护文件位置，如果机器非常多，操作就极为复杂。
HDFS的解决思路： HDFS是个抽象层，底层依赖很多独立的服务器，对外提供统一的文件管理功能，对于用户来讲，感觉就像在操作一台机器，感受不到HDFS下面的多台服务器。 例如用户访问HDFS中的/a/b/c.mpg这个文件，HDFS负责从底层相应服务器中读取，然后返回给用户，这样用户只需和HDFS打交道，不关心这个文件是怎么存储的。 例如用户需要保存一个文件/a/b/xxx.avi。 HDFS首先会把这个文件进行分割，例如分为4块，然后分别放到不同服务器上。 这样做有个好处，不怕文件太大，并且读文件的压力不会全部集中在一台服务器上。但如果某台服务器坏了，文件就读不全了。 HDFS为保证文件可靠性，会把每个文件块进行多个备份： 块1：A B C 块2：A B D 块3：B C D 块4：A C D 这样文件的可靠性就大大增强了，即使某个服务器坏了，也可以完整读取文件。 同时还带来一个很大的好处，就是增加了文件的并发访问能力，比如多个用户读取这个文件时，都要读块1，HDFS可以根据服务器的繁忙程度，选择从那台服务器读块1。
1、VMware 安装 我们使用Vmware 14的版本，傻瓜式安装即可。（只要） 双击如过 2.安装xshell 双击 3.安装镜像： 解压centos6.5-empty 解压双击打开 CentOS6.5.vmx 如果打不开，在cmd 窗口中输入：netsh winsock reset 然后重启电脑。
进入登录界面，点击other 用户名：root 密码：root 然后右键open in terminal 输入ifconfig回车 查看ip地址 xshell 打开
点击链接 如果有提示，则接受
输入用户名：root 输入密码：root 4.xshell 连接虚拟机 打开虚拟机，通过ifconfig 查看 ip 5.安装jkd
1. 解压Linux版本的JDK压缩包 mkdir：创建目录的命令 rm -rf 目录/文件删除目录命令 cd 目录进入指定目录 rz可以上传本地文件到当前的linux目录中（也可以直接将安装包拖到xshell窗口） ls可以查看当前目录中的所有文件 tar解压压缩包（Tab键可以自动补齐文件名） pwd可以查看当前路径 文档编辑命令: vim文件编辑命令 i:进入编辑状态 Esc（左上角）：退出编辑状态 :wq保存并退出 :q!不保存退出 mkdir /home/software#按习惯用户自己安装的软件存放到 /home/software目录下 cd /home/software #进入刚刚创建的目录
rz 上传jdk tar包#利用xshell的rz命令上传文件(如果rz 命令不能用，先执行yum install lrzsz -y ，需要联网) tar -xvf jdk-7u51-linux-x64.tar.gz#解压压缩包 2. 配置环境变量 1）vim /etc/profile 2）在尾行添加 #set java environment JAVA_HOME=/home/software/jdk1.8.0_65 JAVA_BIN=/home/software/jdk1.8.0_65/bin PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar export JAVA_HOME JAVA_BIN PATH CLASSPATH Esc退出编辑状态 :wq#保存退出 注意JAVA_HOME要和自己系统中的jdk目录保持一致，如果是使用的rpm包安 装的jdk，安装完之后jdk的根目录为：/usr/java/jdk1.8.0_111，也可 以通过命令：rpm -qal|grep jdk 来查看目录 3）source /etc/profile使更改的配置立即生效 4）java -version查看JDK版本信息。如显示版本号则证明成功。
Hadoop搭建全过程【千锋】 Hadoop主要应用于数据量大、海量计算、数据挖掘、一次写入多次读取、非高实时性要求的场景。Hadoop可以作为分布式存储框架存储大规模数据，数据的价值越来越被企业重视，被称为是21世纪的石油。下面是千锋教育给出的Hadoop搭建教程： 1、安装虚拟机环境 VMware，收费产品，占内存较大。 2、安装操作系统 Ubuntu，操作简单，方便，界面友好。 3、安装一些常用的软件 在每台linux虚拟机上，安装：vim，ssH sudo apt-get install vim sudo apt-get install ssH 在客户端，也就是win7上，安装SecureCRT，Winscp或putty，这几个程序，都是依靠ssH服务来操作的，所以前提必须安装ssH服务。
service ssH status 查看ssH状态。如果关闭使用service ssH start开启服务。 SecureCRT，可以通过ssH远程访问linux虚拟机。 winSCP或putty，可以从win7向linux上传文件。 4、修改主机名和网络配置 主机名分别为：master，Host2，Host3，Host4。 sudo vim /etc/Hostname 网络配置，包括ip地址，子网掩码，DNS服务器。 5、修改/etc/Hosts文件。 修改每台电脑的Hosts文件。 Hosts文件和windows上的功能是一样的。存储主机名和ip地址的映射。 在每台linux上，sudo vim /etc/Hosts 编写Hosts文件。将主机名和ip 地址的映射填写进去。 6、配置ssH，实现无密码登陆 无密码登陆，效果也就是在master上，通过ssH Host2 或ssH Host3 或ssH Host4 就可以登陆到对方计算机上。而且不用输入密码。 四台虚拟机上，使用ssH-keygen -t rsa 一路按回车就行了 7、上传jdk，并配置环境变量。 通过winSCP将文件上传到linux中。将文件放到/usr/lib/java中，四个linux都要操作。 解压缩：tar -zxvf jdk1.7.0_21.tar 设置环境变量sudo vim ~/.basHrc
第1节：环境准备 1.1.VirtualBox的安装 VirtualBox简介 VirtualBox号称是免费虚拟机软件中最强的，拥有丰富的特色和出色的性能，在虚拟机市场占用重要地位。 我们选择它的理由是： *安装程序体积小。相对于同类产品VMWare的四五百兆的体积，VirtualBox只有几十兆的安装程序，安装完成后也只有120多兆，太小巧了。 *功能简单实用。配置简单、克隆系统、共享文件、虚拟化等一样不缺 *免费。这是最大的诱惑。 安装 读者根据自己的电脑情况下载适合自己操作系统的安装程序，作者的系统是Windows XP 32位，以下截图是来自Windows XP的。 VirtualBox的安装非常简单，只需要根据提示一步步选择“Next”即可，遇到回答“Yes”还是“No”的地方，选择“Yes”。在安装过程中，会出现暂时的网络中断，不要惊慌，一会就会恢复。 安装完成后，在电脑的“网络连接”中，会多出一个网络连接，如图2-1所示。
图2-1 点击桌面上的VirtualBox图标，就可以打开了，如图2-2所示。 图2-2 我们现在对虚拟机进行一些优化设置。点击菜单栏中的“管理”菜单项，选择“全局设定”命令，如图2-3 所示。 图2-3 出现一个弹出对话框[d1]，在“常规”设置中，可以修改“默认虚拟电脑位置”，设定一个磁盘空间较大的位置，如图2-4所示。
图2-4 选择“热键”选项，可以修改什么按键作为热键。如图2-5所示，当用鼠标选中热键的时候，可以接收键盘输入。作者根据自己的习惯修改为组合键“Ctrl”+“Alt”。 图2-5 选择“扩展”选项，点击安装符号，选择一个扩展包进行安装，如图2-6所示。
VM下配置Hadoop详细教程 前言： Hadoop是一个分布式系统基础架构，主要是由HDFS、MapReduce和Hbase组成，分别为Google集群系统GFS、MapReduce、BigTable的开源实现。具有扩容能力强，效率高，成本低，可靠性好等特点。配置前最好熟悉一下Linux常用命令的使用，遇到问题时善于利用收索引擎，本教程的Linux 版本选择比较常用的Ubuntu。 一、Hadoop安装 1.首先将hadoop-0.20. 2.tar.gz安装包拷贝到虚拟机中，放于/home/xiami/目录 下，用tar命令进行解压： [xiami@dw_mstr ~]$ tar -zvxf hadoop-0.20.2.tar.gz 2.默认的解压路径是在/home/xiami/hadoop-0.20.2下，接着再使用 sudo gedit /etc/profile命令将以下Hadoop的环境变量添加到profile文件中：export HADOOP_HOME=/home/xiami/hadoop-0.20.22 export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH 3.然后用source命令使profile文件立即生效： PS：JDK与Hadoop的PATH变量可整合为如下： export PATH=.:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$PATH 二、Hadoop配置 Hadoop的主要配置都在/home/xiami/hadoop-0.20.2/conf目录下进行： 1.配置HDFS (1)修改hadoop-env.sh文件 1)在本文件里设置环境变量JAVA_HOME： export JAVA_HOME=/home/xiami/jdk1.6.0_21 2)并将变量JAVA_HOME与HADOOP_OPTS前面的注释符“#”去掉，使变量 生效：
1.hadoop编程需要哪些基础？ 2.hadoop编程需要注意哪些问题？ 3.如何创建mapreduce程序及其包含几部分？ 4.如何远程连接eclipse，可能会遇到什么问题？ 5.如何编译hadoop源码？ 阅读此篇文章，需要些基础下面两篇文章 零基础学习hadoop到上手工作线路指导（初级篇） 零基础学习hadoop到上手工作线路指导（中级篇） 如果看过的话，看这篇不成问题，此篇讲hadoop编程篇。 hadoop编程，hadoop是一个Java框架，同时也是编程的一次革命，使得传统开发运行程序由单台客户端（单台电脑）转换为可以由多个客户端运行（多台机器）运行，使得任务得以分解，这大大提高了效率。
hadoop既然是一个Java框架，因为我们必须要懂Java，网上有大量的资料，所以学习Java 不是件难事。但是学到什么程度，可能是我们零基础同学所关心的。 语言很多情况下都是相通的，如果你是学生，还处于打基础的阶段，那么难度对于你来说还是不小的。 1.初学者要求必须有理论基础，并且能够完成一个小项目，最起码能够完成几个小例子，例如图书馆里等。 初学者基本的要求： （1）懂什么是对象、接口、继续、多态 （2）必须熟悉Java语法 （3）掌握一定的常用包 （4）会使用maven下载代码 （5）会使用eclipse，包括里面的快捷键，如何打开项目 传统程序员，因为具有丰富的编程经验，因此只要能够掌握开发工具： （1）会使用maven下载代码 （2）会使用eclipse，包括里面的快捷键，如何打开项目 （3）简单熟悉Java语法 上面的只是基础，如果想开发hadoop，还需要懂得下面内容 （1）会编译hadoop （2）会使用hadoop-eclipse-plugin插件，远程连接集群 （3）会运行hadoop程序。 上面列出大概的内容，下面我们具体说一些需要学习的内容。 无论是传统开发人员还是学生，零基础下面都是需要掌握的： 我们就需要进入开发了。开发零基础，该如何，咱们提供了相关的内容分别介绍下面文章 学习hadoop----java零基础学习线路指导视频(1) 这一篇我们使用什么开发工具，甚至考虑使用什么操作系统。然后就是Java基础知识篇，包括变量、函数等。 学习hadoop---Java初级快读入门指导（2） 第一篇是属于思想篇，那么这一篇属于实战篇，通过不同的方式，交给你怎么编写第一个小
Hadoop教程 Hadoop是一个开源框架，它允许在整个集群使用简单编程模型计算机的分布式环境存储并处理大数据。它的目的是从单一的服务器到上千台机器的扩展，每一个台机都可以提供本地计算和存储。 “90％的世界数据在过去的几年中产生”。 由于新技术，设备和类似的社交网站通信装置的出现，人类产生的数据量每年都在迅速增长。美国从一开始的时候到2003年产生的数据量为5十亿千兆字节。如果以堆放的数据磁盘的形式，它可以填补整个足球场。在2011年创建相同数据量只需要两天，在2013年该速率仍在每十分钟极大地增长。虽然生产的所有这些信息是有意义的，处理起来有用的，但是它被忽略了。 大数据是不能用传统的计算技术处理的大型数据集的集合。它不是一个单一的技术或工具，而是涉及的业务和技术的许多领域。 大数据包括通过不同的设备和应用程序所产生的数据。下面给出的是一些在数据的框架下的领域。 ?黑匣子数据：这是直升机，飞机，喷气机的一个组成部分，它捕获飞行机组的声音，麦克风和耳机的录音，以及飞机的性能信息。 ?社会化媒体数据：社会化媒体，如Facebook和Twitter保持信息发布的数百万世界各地的人的意见观点。 ?证券交易所数据：交易所数据保存有关的“买入”和“卖出”，客户由不同的公司所占的份额决定的信息。 ?电网数据：电网数据保持相对于基站所消耗的特定节点的信息。 ?交通运输数据：交通数据包括车辆的型号，容量，距离和可用性。 ?搜索引擎数据：搜索引擎获取大量来自不同数据库中的数据。
因此，大数据包括体积庞大，高流速和可扩展的各种数据。它的数据为三种类型。 ?结构化数据：关系数据。 ?半结构化数据：XML数据。 ?非结构化数据：Word, PDF, 文本，媒体日志。 ?通过保留了社交网络如Facebook的信息，市场营销机构了解可以他们的活动，促销等广告媒介的响应。 ?利用信息计划生产在社会化媒体一样喜好并让消费者对产品的认知，产品企业和零售企业。 ?使用关于患者以前的病历资料，医院提供更好的和快速的服务。 大数据的技术是在提供更准确的分析，这可能影响更多的具体决策导致更大的运行效率，降低成本，并减少了对业务的风险。 为了利用大数据的力量，需要管理和处理的实时结构化和非结构化的海量数据，可以保护数据隐私和安全的基础设施。 目前在市场上的各种技术，从不同的供应商，包括亚马逊，IBM，微软等来处理大数据。尽管找到了处理大数据的技术，我们研究了以下两类技术：
Hadoop的项目有哪些？ 作为大数据解决方案中的一种核心技术，而Hadoop项目则是所有大数据人才努力的结果，下面为大家介绍一下Hadoop当中最常见的几个项目。 一：数据整合 称之为“企业级数据中心”或“数据湖”，这个想法是你有不同的数据源，你想对它们进行数据分析。这类项目包括从所有来源获得数据源(实时或批处理)并且把它们存储在hadoop中。有时，这是成为一个“数据驱动的公司”的第一步;有时，或许你仅仅需要一份漂亮的报告。“企业级数据中心”通常由HDFS文件系统和HIVE或IMPALA中的表组成。真实的原因是一个数据湖比Teradata 和Netezza公司有更强的水平扩展性和低得多的成本。许多人在做前端分析时使用Tabelu和Excel。许多复杂的公司以“数据科学家”用Zeppelin或IPython 笔记本作为前端。 二：专业分析 许多数据整合项目实际上是从你特殊的需求和某一数据集系统的分析开始的。这些往往是令人难以置信的特定领域，如在银行领域的流动性风险/蒙特卡
罗模拟分析。在过去，这种专业的分析依赖于过时的，专有的软件包，无法扩大数据的规模经常遭受一个有限的功能集(大部分是因为软件厂商不可能像专业机构那样了解的那么多)。在Hadoop和Spark的世界，看看这些系统大致相同的数据整合系统，但往往有更多的HBase，定制非SQL代码，和更少的数据来源(如果不是唯一的)。他们越来越多地以Spark为基础。 三：Hadoop作为一种服务 在“专业分析”项目的任何大型组织(讽刺的是，一个或两个“数据整理”项目)他们会不可避免地开始感觉“快乐”(即，疼痛)管理几个不同配置的Hadoop 集群，有时从不同的供应商。接下来，他们会说，“也许我们应该整合这些资源池，”而不是大部分时间让大部分节点处于资源闲置状态。它们应该组成云计算，但许多公司经常会因为安全的原因(内部政治和工作保护)不能或不会。这通常意味着很多Docker容器包。 我没有使用它，但最近Bluedata(蓝色数据国际中心)似乎有一个解决方案，这也会吸引小企业缺乏足够的资金来部署Hadoop作为一种服务。 四：流分析 很多人会把这个“流”，但流分析是不同的，从设备流。通常，流分析是一个组织在批处理中的实时版本。以反洗钱和欺诈检测：为什么不在交易的基础上，抓住它发生而不是在一个周期结束?同样的库存管理或其他任何。 在某些情况下，这是一种新的类型的交易系统，分析数据位的位，因为你将它并联到一个分析系统中。这些系统证明自己如Spark或Storm与Hbase作为常用的数据存储。请注意，流分析并不能取代所有形式的分析，对某些你从未考虑过的事情而言，你仍然希望分析历史趋势或看过去的数据。
H a d o o p云计算平台及相关组件搭建安装过程详细教程 ——Hbase+Pig+Hive+Zookeeper+Ganglia+Chukwa+Eclipse等 一．安装环境简介 根据官网，Hadoop已在linux主机组成的集群系统上得到验证，而windows平台是作为开发平台支持的，由于分布式操作尚未在windows平台上充分测试，所以还不作为一个生产平台。Windows下还需要安装Cygwin，Cygwin是在windows平台上运行的UNIX模拟环境，提供上述软件之外的shell支持。 实际条件下在windows系统下进行Hadoop伪分布式安装时，出现了许多未知问题。在linux系统下安装，以伪分布式进行测试，然后再进行完全分布式的实验环境部署。Hadoop完全分布模式的网络拓补图如图六所示： （1）网络拓补图如六所示： 图六完全分布式网络拓补图 （2）硬件要求：搭建完全分布式环境需要若干计算机集群，Master和Slaves 处理器、内存、硬盘等参数要求根据情况而定。 （3）软件要求 操作系统64位版本:
并且所有机器均需配置SSH免密码登录。 二．Hadoop集群安装部署 目前，这里只搭建了一个由三台机器组成的小集群，在一个hadoop集群中有以下角色：Master和Slave、JobTracker和TaskTracker、NameNode和DataNode。下面为这三台机器分配IP地址以及相应的角色： ——master，namenode，jobtracker——master（主机名） ——slave，datanode，tasktracker——slave1（主机名） ——slave，datanode，tasktracker——slave2（主机名） 实验环境搭建平台如图七所示： 图七hadoop集群实验平台 并且，Hadoop要求集群上每台的用户账户名和密码相同。具体安装步骤如下：1.下载和安装JDK,版本为 （1）JDK的安装目录为/usr/lib/jvm，创建此文件夹，在终端输入命令：mkdir/usr/lib/jvm （2）权限不够的话重新改下用户密码就可以了，命令:sudopasswd,之后重
Hadoop云计算平台及相关组件搭建安装过程详细教程 (Hbase+Pig+Hive+Zookeeper+Ganglia+Chukwa+Eclipse)
一．安装环境简介 根据官网，Hadoop已在linux主机组成的集群系统上得到验证，而windows平台是作为开发平台支持的，由于分布式操作尚未在windows平台上充分测试，所以还不作为一个生产平台。Windows下还需要安装Cygwin，Cygwin是在windows平台上运行的UNIX模拟环境，提供上述软件之外的shell支持。 实际条件下在windows系统下进行Hadoop伪分布式安装时，出现了许多未知问题。在linux系统下安装，以伪分布式进行测试，然后再进行完全分布式的实验环境部署。Hadoop完全分布模式的网络拓补图如图六所示： （1）网络拓补图如六所示： 图六完全分布式网络拓补图 （2）硬件要求：搭建完全分布式环境需要若干计算机集群，Master和Slaves 处理器、内存、硬盘等参数要求根据情况而定。 （3）软件要求 操作系统64位Ubuntu12.04.4 JDK版本:jdk-7u51-linux-x64.tar.gz
并且所有机器均需配置SSH免密码登录。 二．Hadoop集群安装部署 目前，这里只搭建了一个由三台机器组成的小集群，在一个hadoop集群中有以下角色：Master和Slave、JobTracker和TaskTracker、NameNode和DataNode。下面为这三台机器分配IP地址以及相应的角色： 192.168.100.90——master，namenode，jobtracker——master（主机名） 192.168.100.105——slave，datanode，tasktracker——slave1（主机名） 192.168.100.106——slave，datanode，tasktracker——slave2（主机名） 实验环境搭建平台如图七所示：