Hadoop权威指南-第四版(中文)（带书签）是一份个人收集的电子书，供学习使用，不可用于商业用途。如有版权问题，请联系删除！

8.3个性化查询（Google个性化查询）是一个双向服务；该服务记录用户的查询和点击，涉及多个 Google 服务，如Web查询、图像和新闻。用户可以浏览其查询历史，重复先前的查询和点击，还可以基于Google使用历史模式定制个性化查询结果。个性化查询使用 Bigtable 存储用户数据，每个用户都有唯一的用户ID，与特定列名绑定。一个单独的列族用于存储各种行为类型（例如，存储所有 Web查询 的列族）。每个数据项被标注Bigtable的时间戳，记录了对应的用户行为发生时间。 个性化查询通过基于 Bigtable 的 MapReduce 任务生成用户数据图表，这些图表用于定制化当前查询结果。数据在多个 Bigtable集群 中复制，增强了可用性并降低客户端与Bigtable集群之间的延迟。开发团队最初创建了客户侧的复制机制以保证一致性，现在则使用内建的复制子系统。 该存储设计允许其他团队在自己的列中加入新用户数据，支持 数据共享 的简单配额机制，使多个Google服务能够存储用户配置参数和设置。数据共享的广泛应用带来了大量列族需求，优化了系统的多团队支持。

在大数据领域，HDFS（Hadoop Distributed File System）是Apache Hadoop项目的核心组成部分，提供了一个高容错、可扩展的分布式文件系统。HDFS支持在廉价硬件上存储和处理海量数据。将深入探讨如何在虚拟机环境中配置HDFS的XML参数文件，并分析这些配置对Hadoop生态系统的影响。将特别关注以下两个主要的配置文件：core-site.xml和hdfs-site.xml。它们位于Hadoop安装目录的conf子目录中，定义了Hadoop系统的运行参数。 1. core-site.xml 该文件包含了Hadoop的核心配置，如NameNode（命名节点）的位置和临时工作目录。主要参数包括：- fs.defaultFS：定义了默认的文件系统，通常设置为hdfs://:，其中是NameNode的主机名，是其服务端口。 2. hdfs-site.xml 该文件包含了HDFS特定的配置选项，例如：- dfs.replication：定义文件的副本数量，默认值为3。可以根据实际需求调整副本数，以适应集群规模和磁盘空间。- dfs.name.dir和dfs.data.dir：分别指定NameNode和DataNode存储元数据和数据块的目录。 配置注意事项 在虚拟机中配置这些参数时，应考虑以下几点：- 网络配置：确保虚拟机之间可以互相通信，设置正确的网络模式（如桥接模式）并分配静态IP地址，以确保集群中的节点能够识别彼此。- 内存和CPU分配：根据集群规模合理分配虚拟机的内存和CPU，NameNode和DataNode需要足够的计算资源来处理数据。- 磁盘空间：由于HDFS依赖于磁盘存储数据块，每个DataNode的虚拟机应有充足的磁盘空间来存储数据。- 安全性：可以配置Hadoop的安全特性（如Kerberos认证）来提高集群的安全性。 此外，yarn-site.xml用于配置YARN（Yet Another Resource Negotiator），负责任务调度和资源管理。例如，yarn.nodemanager.resource.memory-mb定义了节点的内存限制，确保合理的资源管理。

根据提供的文件信息，我们可以深入探讨与尚硅谷大数据Hadoop相关的知识点。以下是对Hadoop的基础概念、体系结构及其在大数据处理中的应用的详细介绍。 Hadoop简介 Hadoop是一个开源框架，用于存储和处理大型数据集。由雅虎的Doug Cutting创建，并于2006年开源。Hadoop的核心组件包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。其中，HDFS负责分布式存储，MapReduce提供并行处理功能。 HDFS：Hadoop分布式文件系统 HDFS实现跨多个节点存储大文件，具备高容错性、可扩展性和对大数据块的支持（默认大小为128MB）。HDFS采用主从架构，包含一个主节点NameNode和多个从节点DataNode。NameNode管理文件系统命名空间与文件访问，DataNode负责数据块存储。 MapReduce编程模型 MapReduce是Hadoop的核心组件之一，通过分为Map阶段和Reduce阶段实现并行处理。Map阶段将数据分割为小块并分配至多个任务，产生的中间结果在Reduce阶段合并，生成最终输出结果。 Hadoop生态系统 除了HDFS和MapReduce，Hadoop生态系统包含许多其他工具，如Hive、Pig、Spark等，构建了一个强大的大数据分析平台。 Hive：提供在Hadoop上进行SQL查询的简化工具。 Pig：一种脚本语言，专用于Hadoop中的大数据集处理。 Spark：高效的数据处理框架，特别适合迭代算法，在大数据领域应用广泛。 Hadoop的应用场景 凭借强大的数据处理能力，Hadoop在数据存储与分析领域具有广泛应用，支持大规模数据的管理与分析。

Keepalived 是一个高可用解决方案，主要用于实现 IP 漂移、高可用 和 负载均衡 功能。将介绍如何使用 Keepalived 单独实现 IP 漂移和高可用性，以便当一台机器发生故障时，服务可以自动切换到备用机器。 什么是 Keepalived？ Keepalived 是一个开源的 Linux 高可用解决方案，支持 IP 漂移、高可用、负载均衡等。它通过自动检测服务器状态，并在服务器故障时切换至备用服务器，保证服务的高可用性。 Keepalived 的组件 Keepalived 由以下三部分组成：- vrrp：虚拟路由冗余协议，用于实现服务器的冗余和自动切换。- check：用于监控服务状态的检测模块。- real_server：定义后端服务器的真实配置。 核心知识 vrrp：全称 Virtual Router Redundancy Protocol，是一种高可用协议，支持冗余和自动切换。 配置文件：位于 /etc/keepalived.conf，包含 global_defs、vrrp_script、vrrp_instance、virtual_server 等配置。 vrrp_script：用于检测服务状态的脚本，可以检测如 Tomcat、Kettle 等服务。 vrrp_instance：定义虚拟路由器的配置实例，包括状态、优先级、网络接口和虚拟 IP 等。 virtual_server：定义虚拟服务器配置，包含 IP 地址、端口号和协议。 Keepalived 工作流程 检测服务状态。 如果状态异常，Keepalived 自动切换至备用服务器。 绑定虚拟 IP 到备用服务器。 客户端无需切换 IP 即可继续访问服务。 Keepalived 优点 高可用性 自动切换，无需手动干预 支持多种协议和服务 应用场景 适用于高可用服务器集群、负载均衡服务器、Web 和数据库服务器集群等。 总结Keepalived 是一款高效的 IP 漂移和高可用实现工具。通过其丰富的组件和配置选项，用户可以轻松实现无缝的 IP 漂移及高可用服务切换，确保服务稳定。

Ganglia分布式集群监控系统安装手册-千秋大业奋当先-博客频道 流程 1. 准备环境 确保所有节点安装了必备的依赖包，并配置好了网络通信。Ganglia的监控系统依赖于Python和RRDtool等库，安装前请检查环境是否满足。 安装命令： sudo apt-get install ganglia-monitor gmetad ganglia-webfrontend 2. 配置监控节点 修改各个节点的配置文件，确保监控系统可以接收到每个节点的数据。 关键步骤：- 编辑/etc/ganglia/gmond.conf文件，将cluster_name和host配置为实际使用的群集和主机名。- 在所有节点启动gmond服务。 sudo service ganglia-monitor restart 3. 配置管理节点 管理节点负责收集并展示监控数据，需安装并配置gmetad和Ganglia的Web前端。 配置步骤：- 编辑/etc/ganglia/gmetad.conf文件，添加数据源并设置轮询频率。- 启动gmetad和Apache服务。 sudo service gmetad restart sudo service apache2 restart 4. 访问监控界面 完成以上配置后，可以通过浏览器访问Ganglia的Web前端来查看集群的状态和性能数据。 访问URL示例： http://your_server_ip/ganglia 常见问题排查 数据不更新：检查gmetad和gmond是否正常运行。 无法访问Web前端：检查Apache配置和防火墙设置。 本手册帮助用户快速完成Ganglia分布式集群监控系统的安装和基本配置。

Hadoop项目简介 Hadoop 是一个由 Apache 提供的开源项目，处理和分析海量数据。该项目的核心组成包括： HDFS：受 GFS 启发，Hadoop分布式文件系统 (HDFS) 提供了可靠的数据存储，通过将大文件切分并分布存储在不同节点上，实现高容错和高扩展性。 MapReduce：与 Google的MapReduce 类似，是Hadoop的核心计算框架，负责对数据进行并行处理。通过Map和Reduce两个步骤，Hadoop可以快速处理TB级的数据量。 HBase：Hadoop生态中的分布式数据库，受 BigTable 启发。它支持海量非结构化数据的高效读写操作，适用于需要实时访问数据的场景。 Google云计算的影响 Hadoop的设计灵感很大程度上来自 Google 的技术，包括 MapReduce、BigTable 和 GFS 等。通过这些技术，Hadoop实现了数据的分布式存储与处理，提供了企业级的大数据解决方案。 Hadoop应用场景 Hadoop 适用于海量数据分析、实时数据处理和分布式存储场景，广泛应用于互联网、电商、金融等行业，为数据驱动的业务提供了有效支持。

《Hadoop权威指南第四版配套代码》是专为学习Hadoop技术而设计的资源包，包含了与书中内容密切关联的实践代码，帮助读者深入理解Hadoop的原理和实际应用。 Hadoop核心组件 HDFS（Hadoop Distributed File System）：一个分布式文件系统，能够将大文件分块存储在多台机器上，提供高可用性和容错性。配套代码中包含管理和操作HDFS的示例，如创建、上传、下载文件，以及执行数据块复制和检查点操作。 MapReduce：一种大规模数据并行计算模型。示例代码展示了如何编写Mapper和Reducer函数，用于数据清洗和聚合统计等实际问题。 Hadoop生态系统 配套代码还涉及其他关键组件，如： YARN（Yet Another Resource Negotiator）：负责集群资源的调度与监控。 HBase：基于HDFS的分布式数据库，支持实时读写和强一致性，适用于大数据分析。 高级工具与优化 此外，代码中可能包含Pig、Hive和Sqoop的示例： Pig 提供了高级语言（Pig Latin）以定义数据处理流程。 Hive 允许用户使用SQL-like语法查询Hadoop中的数据。 Sqoop 便捷地在Hadoop与传统数据库间迁移数据。 配套代码还覆盖了Hadoop的性能优化、故障恢复策略、安全配置和大数据分析的最佳实践，为读者在实际环境中使用Hadoop提供了宝贵资源。 实用价值 本书的配套代码全面覆盖了Hadoop的基础与高级知识，使读者能够从多个维度深入了解和使用Hadoop，为解决大数据处理中的实际问题提供了极大助益。

Hadoop开发的Eclipse插件，版本为2.8.1，从他人处获取后使用。使用过程中，最后一步出现异常，至今未能解决。希望有经验的朋友能够提供帮助。也希望有Hadoop的精华学习资料能一并分享，感谢！

Hadoop集群环境部署，实战篇 流程概述 下载与配置Hadoop：下载最新版本的Hadoop并配置核心文件。 配置SSH无密码登录：在各节点间配置免密登录，确保集群间无缝通信。 配置Master与Slave节点：定义主节点和从节点，分配任务角色。 格式化NameNode：在Master节点上格式化NameNode，以初始化HDFS文件系统。 启动集群服务：依次启动Hadoop的HDFS和YARN服务。 验证集群部署结果：通过Web界面或命令行检查集群状态，确保所有节点正常运行。 注意事项 内存优化：根据集群规模合理分配JVM内存，提高性能。 日志监控：定期查看日志，及时排查错误。 结论 按以上流程操作即可成功部署Hadoop集群，完成基础环境搭建。