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Hadoop KPI统计分析
Hadoop 服务器的 KPI 统计，用得好是真能省不少事儿。数据读写速度、CPU 利用率、内存使用这些指标，直接关系到你集群跑得顺不顺。你平时要是得盯着几百个节点跑任务，KPI 搞明白了，问题基本都能提前预警。
Maven 的依赖管理在 Hadoop 项目里也挺关键。以前我手动拉包搞得头大，现在用pom.xml统一管理，省心多了。还支持插件，打包部署都方便，适合多人协作。
要统计这些 KPI，其实手段蛮多的：Hadoop 自带 Web UI能看点基础信息，像任务运行状态、资源使用之类的。想要细一点的，可以搞点log parser日志。再专业一点？上Cloudera Manager或者Amba
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2025-06-25
Hadoop 2.7.4Snappy压缩支持
Hadoop 的 Snappy 压缩支持，是那种一旦上手就离不开的优化手段。Hadoop 2.7.4 默认并不带 Snappy，要自己动手编译。不过别怕，搞清楚依赖和编译流程后，整个过程其实还挺顺的。编译好之后，数据压缩效率提升，尤其在你批量日志或 HBase 场景下，存储和传输压力一下就小了不少。更妙的是 Snappy 的压缩和解压都飞快，对 CPU 吃得不狠，实在是大数据开发中的一个省心工具。
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2025-06-25
Hadoop TaskTracker失败调优实战PPT（59页）
TaskTracker 失败的排查和调优经验，讲真，真的是 Hadoop 开发里最容易踩坑的地方之一。这个 PPT 一共 59 页，内容不啰嗦，结构挺清晰，重点讲了任务失败重调度的机制，还有黑名单策略的触发条件，适合你在做性能调优时反复翻出来看。
TaskTracker 的失败重调度机制，说白了就是：挂了就换人。比如某个TaskTracker崩了，JobTracker会收到心跳消息，立马把任务派发给其他节点跑，响应也快，逻辑也不复杂。
不过要注意，TaskTracker就算没死，也被列入黑名单。啥意思？就是运行太慢、不稳定，JobTracker嫌你拖后腿，就不让你玩了。这块在做大规模集群调度时
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2025-06-25
Hadoop 2权威指南
Hadoop 的大数据框架真不是盖的，《Hadoop 权威指南》第三版算是入门和进阶的“宝典”了。作者 Tom White 可是老江湖，讲得深入浅出，还蛮贴近实战。你要是刚接触 Hadoop，里面关于HDFS、MapReduce和YARN的挺清晰的，拿来参考合适。早期搞分布式计算，总离不开 Google 的那几篇经典论文。这书里也聊到了 Hadoop 怎么从 GFS 和 MapReduce 借鉴过来，还说了Hadoop 2.x时期的重要变化，比如YARN的引入，资源调度更灵活，任务类型也不局限于 MapReduce 了，扩展性好太多。顺带一提，Hadoop 生态其实挺大的，书里还穿插了像Hiv
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2025-06-25
IT十八掌Hadoop架构与原理图解析
Hadoop 的原理图和架构要点，讲清楚了还真不多见，这套《IT 十八掌_Hadoop 阶段 PPT》算是一个比较全面的资源。里面从**HDFS**讲到**MapReduce**，再拆解到各个核心类，像ResourceManager、NodeManager、YARN都讲得蛮细的。你要是刚好在学 YARN 调度流程或者搞分布式数据，拿来参考下还挺合适。
HDFS 架构的图解挺清晰的，尤其NameNode和DataNode之间的交互流程，配着流程图一看就明白，能帮你快速理清整个 Hadoop 存储的基本逻辑。
MapReduce 部分讲了Job提交到ResourceManager再分发到NodeM
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2025-06-25
WordCount MapReduce词频统计
WordCount.jar 是一个实用的 MapReduce 示例，适合用来进行词频统计。你只需要部署这个 JAR 包，就能在 MapReduce 环境中直接运行，适合刚接触 Hadoop 的同学。嗯，部署起来其实也不难，按教程一步步来，挺容易上手的。而且，代码简洁易懂，修改后可以快速适应不同的数据需求。如果你需要用 MapReduce 做词频统计，WordCount.jar 真的是个不错的选择哦！
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2025-06-25
Hadoop权威指南第2版中文版
分布式计算的老江湖——Hadoop，用得溜的人都知道这本《Hadoop 权威指南》第二版有多香。书的内容比较全面，不光讲了怎么搭建和用，还讲了它背后的原理，讲得还挺接地气，尤其对刚接触大数据的朋友友好。HDFS 的读写流程、MapReduce 的编程套路这些都讲得细，像你写个日志程序，一看就懂。书里还提了不少常见坑，比如 NameNode 挂了怎么办，数据怎么备份这些，嗯，实战味浓。还有Hive、HBase这些生态组件也都带了一遍，顺手还补了下YARN 资源调度，你要是对 Hadoop 2.x 开始用的 YARN 不熟，这部分看了就比较清楚了。顺带提一句，书后面还有点讲Spark、Storm的
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2025-06-25
Hive查询统计与二相编码信号性能分析
查询条数的统计，算是 Hive 入门里最常用的一招了，简单粗暴但效果还挺不错。你只要在 select 后面加个 count(*)，像这样：select count(*) from bigdata_user，就能看到整张表到底有多少行。适合那种想先摸清表结构再继续深入的场景。
不过呢，这条命令背后可是要跑一整个 MapReduce 的，执行时间 10 秒左右。如果你发现卡在 map 阶段不动，那多半是集群有点问题，建议先看看节点状态是不是都正常，是 Hadoop 和 Hive 的进程。
如果你是初学者，又正好在做类似信号的活儿，那这部分内容还挺实用的。下面这几个资源我自己用下来还不错，顺带推荐给
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2025-06-25
2020Java面试题总汇
面试题大汇总！如果你正在准备 Java 相关的面试题，这份资源真是挺不错的。里面涵盖了从基础的 Java 知识到一些进阶的面试题，像是HashMap 实现原理、ArrayList 与 LinkedList的存储特性、设计模式、Java 多线程等内容，几乎都涉及到了。对于一些比较有挑战性的题目，像是多态和异常，它也给出了详细的，你更好理解这些概念。如果你想更深入了解 Java 面试题，不妨看看这篇资源，你更好地准备面试哦！
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2025-06-25
Hadoop 2.7.1Windows 32位运行支持文件
32 位 Windows 装 Hadoop 2.7.1 其实没想象中那么难，就是要有点小工具配合着用。像winutils.exe和hadoop.dll这俩小家伙，没它们 Hadoop 根本跑不动。我试了好几次，终于搞定了，分享出来给你少踩坑。
winutils.exe的作用挺关键，它就是让 Hadoop 在 Windows 上“装模作样”地跑起来的帮手。像启动HDFS、搞YARN这些活，都得靠它。你只要把它放进C:\hadoop\bin里，设置下环境变量，路径加进去就行，步骤也不难：
控制面板 → 系统和安全 → 系统 → 高级系统设置 → 环境变量
找到Path变量，编辑里点“新建”，加上C
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2025-06-25