关注微信公众号“假装正经的程序员” 一.hadoop是什么 Hadoop被公认是一套行业大数据标准开源软件，在分布式环境下提供了海量数据的处理能力。 几乎所有主流厂商都围绕Hadoop开发工具、开源软件、商业化工具和技术服务。 今年大型IT公司，如EMC、Microsoft、Intel、Teradata、Cisco都明显增加了Hadoop方面的投入。 二 .hadoop能干什么 hadoop擅长日志分析，facebook就用Hive来进行日志分析，2009年时facebook就有非编程人员的30%的人使用HiveQL进行数据分析；淘宝搜索中的自定义筛选也使用的 三.hadoop的核心 1.HDFS: Hadoop Distributed File System 分布式文件系统 2.YARN: Yet Another Resource Negotiator
---- hadoop概述 hadoop是 Doug Cutting 在 Lucene 之后的一个项目 主要用于 计算 是一个 开源，可靠，可扩展 的分布式计算框架 主要有 hdfs 也就是 ，只是时间会长很多 yarn 分布式资源调度 当然，hadoop1 和 hadoop2 的一些名词有变化 但是，对应的实现，是没有太大区别的 好处是，可以多台机器同时处理，通过心跳去及时获取计算结果 ---- hadoop的场景 一般可以用于 日志分析 海量数据的计算 复杂算法 搜索引擎 dsp获取的个人数据以及为行为分析提供数据 对应的hadoop生态圈 ? 核心 Hadoop Common 很多项目都有common模块 常用的基础，都放在里面 Hadoop HDFS hadoop的 dfs（Distributed File System）分布式文件系统 Hadoop MapReduce 分布式离线并行计算框架 也就是核心想法（先Map，再reduce） Hadoop YARN 新的MapReduce框架， 任务调度，资源管理 ---- hdfs相关
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一、概述 Hadoop起源：hadoop的创始者是Doug Cutting，起源于Nutch项目，该项目是作者尝试构建的一个开源的Web搜索引擎。 三、对hadoop的理解简述 hadoop是用于处理（运算分析）海量数据的技术平台，并且是采用分布式集群的方式。 hadoop有两大功能： 1）提供海量数据的存储服务。 四、hadoop三大核心组件 1）HDFS：hadoop分布式文件系统海量数据存储（集群服务）。 2）MapReduce：分布式运算框架（编程框架），海量数据运算分析。 五、Hadoop技术生态圈的核心框架组件简介 1）ZooKeeper Zookeeper是Hadoop生态圈中一个非常基础的服务框架，是各分布式框架公用的一个分布式协调服务系统。 3）Ambari Ambari提供一套基于网页的界面来管理和监控Hadoop集群。让Hadoop集群的部署和运维变得更加简单。
hadoop是什么？ 是一个分布式基础架构，主要解决海量数据存储以及数据分析计算问题。 hadoop三大发行版本？ Apache、clourdera、Hortonworks hadoop优势？ 高可靠、高扩展、高效、高容错 hadoop1.x和2.x的区别？ ? HDFS（hadoop distributed file system） 是什么？
Hadoop初识 ---- 随着数据量的急剧增加，遇到的两个最直接的问题就是数据存储和计算(分析/利用)。 Hadoop应用场景 ---- 简单认识了什么是Hadoop，再来了解一下Hadoop一般都适用于哪些场景。 Hadoop主要应用于大数据量的离线场景，特点是大数据量、离线。 1、数据量大：一般真正线上用Hadoop的，集群规模都在上百台到几千台的机器。这种情况下，T级别的数据也是很小的。 大量的小文件使用Hadoop来处理效率会很低。 Hadoop常用的场景有： ●大数据量存储：分布式存储（各种云盘，百度，360~还有云平台均有hadoop应用） ●日志处理 ●海量计算，并行计算 ●数据挖掘(比如广告推荐等）
hadoop 实战练习（二） 引言： 哈哈，时隔几日，坏蛋哥又回来了，继上一篇hadoop实战练习（一）,坏蛋哥准备继续写一个实战练习实例。苏格拉底曾说：所有科学都源于需求。 码字不易，如果大家想持续获得大数据相关内容，请关注和点赞坏蛋哥(haha…) 文章目录： 文章目录 hadoop 实战练习（二） 一 项目需求分析 二 项目实现思路 三 具体实现代码讲解 3.1 如果你对hadoop还不是很熟悉，那么可以先看下我的思路，如果理解了，那么就请自己一个人来独立复现代码哦（相信坏蛋哥这么做是为你好，什么东西都是当你能随心所欲的用于起来了，那么就代表你学会了）。 (sTime+"\t"+startPage+"\t"+ lTime+"\t"+lastPage+"\t"+distance+"\t"+count)); } } 四 总结 上面的全部代码可以在后台回复【hadoop 参考文献： Hadoop documention 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
下面就跟着笔者开始配置Hadoop集群吧。 (填写从节点主机名，一行一个): hadoop.slave1 hadoop.slave2 hadoop.slave3 至此，配置已经修改完了，接下来是启动。 ： hadoop fs -put /usr/local/hadoop/test.txt /user/hadoop/input1/ 4.查看文件是否已经上传至HDFS中，命令如下: hadoop fs -ls /user/hadoop/input1/ 5.运行hadoop-example.jar，命令如下： cd /usr/local/hadoop hadoop -jar hadoop-example-1.2.1.jar wordcount /user/hadoop/input1/test.txt /user/hadoop/output1 6.过程截图： 7
目录 一、环境说明 二、连接Hadoop集群 三、连接Hive 四、连接Impala 五、后续（建立MySQL数据库连接） 参考：Use Hadoop with Pentaho Kettle 可以与Hadoop协同工作。 在spoon中选择Hadoop种类 选择主菜单“Tools” -> “Hadoop Distribution...” 至此已经创建了一个Hadoop集群对象和三个数据库连接对象，如图12所示。 ? 图12 后面将在这些对象上进行一系列Kettle读写Hadoop组件的实验。 参考：Use Hadoop with Pentaho
178: /usr/hadoop/logs/hadoop-master-datanode-slave2.out: Permission denied 个人分析，/usr目录的所有者是root，而我安装hadoop tip： 解压缩命令：tar -zxvf hadoop-2.7.0.tar.gz 解压出来的文件是hadoop-2.7.0 copy命令：cp -r hadoop-2.7.0 ~/work/hadoop 这里直接重命名为hadoop 二、创建工作文件夹 一共三个，我建在了~/hadoop/这个文件夹下，便于管理： 附命令： cd ~/hadoop mkdir tmp mkdir -p dfs/name ~/work/hadoop/etc/hadoop/yarn-env.sh ~/work/hadoop/etc/hadoop/slaves ~/work/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml ~/work/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml ~/work/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml ~/work/hadoop/etc/hadoop
同时docker搭建hadoop环境可以省去很多重复的步骤。 同时现在hadoop的版本比较多，虽然推荐使用HDP和CDH进行集群的搭建，但是在学习时间推荐使用Apache Hadoop进行搭建，可以更快的学习hadoop的工作原理。 配置 在/data下解压hadoop-2.7.3 进入hadoop-2.7.3/etc/hadoop/下进行修改配值文件 vim hadoop-env.sh 在其中添加java环境 export </description> </property> <property> <name>dfs.data.dir</name> <value>/home/hadoop/hadoop-2.6.0/dfs =/data/hadoop-2.7.3 exportPATH=.
2006年，Yahoo雇用了Doug Cutting，Doug Cutting将NDFS和MapReduce升级命名为Hadoop，Yahoo开建了一个独立的团队给Goug Cutting专门研究发展Hadoop 不得不说Google和Yahoo对Hadoop的贡献功不可没。 Hadoop旗下有很多经典子项目，比如HBase、Hive等，这些都是基于HDFS和MapReduce发展出来的。 要想了解Hadoop，就必须知道HDFS和MapReduce是什么。 HDFS HDFS（Hadoop Distributed File System，Hadoop分布式文件系统），它是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。 大量的小文件 频繁修改文件（基本就是写1次） 最后 要知道，Hadoop的使用范围远小于SQL或Python之类的脚本语言，所以不要盲目使用Hadoop，看完这篇文章，要知道Hadoop是否适用于你的项目
Apache Hadoop版本分为两代： 第一代 Hadoop称为 Hadoop 1.0 第二代 Hadoop称为Hadoop 2.0 第一代Hadoop包含三个大版本，分别是0.20.x , 0.21 Apache Hadoop. Hortonworks . Hadoop的问题。 众所周知，CDH是市场上最受欢迎的免费Hadoop版本之一。 这就意味着，今后企业想要部署免费Hadoop平台只能选择社区版本，显然这会提高Hadoop部署和运维的难度和技术门槛。 另一方面，大数据市场新生力量已经崛起。
Hadoop的主要目标是对分布式环境下的“大数据”以一种可靠、高效、可伸缩的方式处理。 Hadoop框架透明地为应用提供可靠性和数据移动。 Hadoop的历史及特点 1. Hadoop的历史 ? image.png 2. 可靠性（Reliable） hadoop 能自动地维护数据的多份副本，并且在任务失败后能自动重新部署(redeploy)计算任务 Hadoop的组成 1. Hadoop的核心组件 ? （8）可扩展性 由于Hive是建立在Hadoop之上的，因此Hive的可扩展性是和Hadoop的可扩展性是一致的（世界上最大的Hadoop集群在Yahoo!，2009年的规模在4000台节点左右）。 Hadoop的应用实例 1. 回顾Hadoop的整体架构 ? image.png 2.Hadoop的应用——流量查询系统 （1）流量查询系统总体框架 ?
Hadoop一直是我想学习的技术，正巧最近项目组要做电子商城，我就开始研究Hadoop，虽然最后鉴定Hadoop不适用我们的项目，但是我会继续研究下去，技多不压身。 《Hadoop基础教程》是我读的第一本Hadoop书籍，当然在线只能试读第一章，不过对Hadoop历史、核心技术和应用场景有了初步了解。 Hadoop核心 Hadoop的核心就是HDFS和MapReduce，而两者只是理论基础，不是具体可使用的高级应用，Hadoop旗下有很多经典子项目，比如 HBase、Hive等，这些都是基于 但要知道，Hadoop的使用范围远小于SQL或Python之类的脚本语言，所以不要盲目使用Hadoop，看完这篇试读文章，我知道Hadoop不适 用于我们的项目。 不过Hadoop作为大数据的热门词，我觉得一个狂热的编程爱好者值得去学习了解，或许你下一个归宿就需要Hadoop人才，不是吗。
介绍 Hadoop特性优点 Hadoop集群搭建 Hadoop集群简介 HDFS集群（分布式储存） YARN集群（资源管理调度） Hadoop部署模式 HDFS分布式文件系统 如何模拟实现分布式文件储存 概述 狭义上的Hadoop指软件 广义上的Hadoop指生态圈 Hadoop之父Doug Cutting Hadoop起源于Nutch项目 受Google3篇论文启发 2008年开源给Apache软件基金会 官网（开源社区版本） Hadoop介绍 狭义上Hadoop指的是Apache的一款开源软件。 用java语言实现开源软件框架 允许使用简单的编程模块跨计算机集群对大型数据及进行分布式处理 Hadoop核心组件 Hadoop HDFS(分布式文件储存系统)：解决海量数据储存 Hadoop YARN 所以Hadoop的按位储存和处理数据的能力值得人们信赖 Hadoop集群搭建 Hadoop集群简介 Hadoop集群包括两个集群：HDFS集群、YARN集群 两个集群逻辑、通用物理上在一起 两个集群都是标准的主从架构集群
[ERROR] Failed to execute goal org.apache.hadoop:hadoop-maven-plugins:2.8.5:protoc (compile-protoc) on project hadoop-common: org.apache.maven.plugin.MojoExecutionException: protoc version is 'libprotoc After correcting the problems, you can resume the build with the command [ERROR] mvn <args> -rf :hadoop-common 在打包 Hadoop 2.8.5 的时候，报错信息大概如上，其实很好解释，就是本地的 protoc 的版本跟 Hadoop 需要的版本不一样了，从报错信息可以知道，本地是 2.6.1，只要改成 2.5.0
Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。 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。 Hadoop能做什么？ Hadoop基础组件 Hadoop Common：支持hadoop其他模块运行的基础工具； Hadoop Distribution File System（HDFS）：分布式文件系统，提供对数据的接口访问 Hadoop Yarn：任务调度、集群资源管理框架 Hadoop MapReduce：基于Yarn的并行处理大数据的系统。 Hadoop Submarine：hadoop机器学习引擎。 /*.xml input 运行一些示例任务： $ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar
Hadoop概述 Hadoop名字的由来： Hadoop这个名字并不是什么具有实际意义的单词，而是Hadoop项目作者的孩子给一个棕黄 色大象玩具的命名 ? Hadoop介绍： 在学习一门框架时，我们要善用官方文档，例如可以去官网查询官方对这个框架的准确定义，Hadoop官网对Hadoop的定义如下： What Is Apache Hadoop? 关于Hadoop发展史可以参考这篇文章，记录得比较详细： Hadoop十年解读与发展预测 ---- Hadoop生态系统 狭义的Hadoop与广义的Hadoop： 狭义的Hadoop：是一个适合大数据分布式存储 （HDFS）、分布式计算（MapReduce）和资源调度（YARN）的平台，也就是Hadoop框架 广义的Hadoop：指的是Hadoop生态系统，Hadoop生态系统是一个很庞大的概念，Hadoop框架是其中最重要最基础的一个部分 工作岗位招聘上写的Hadoop一般都是指广义的Hadoop，也就是Hadoop生态系统。 Hadoop生态系统示意图： ?
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