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Hadoop集群搭建教程
搭 Hadoop 集群的文档看了不少，这份叫02Hadoop 集群搭建.pdf的教程还挺扎实，适合你想一步步动手搭起来的那种场景。讲了硬件需求、各类节点角色，还顺带说了下SSH 免密怎么搞，细节挺全，读下来基本不会漏坑。
文档里配置core-site.xml、hdfs-site.xml这些参数的部分比较实用，不光告诉你怎么写，还解释了为啥这么配。像JAVA_HOME、HADOOP_HOME这些环境变量也都有提到，手把手的感觉，蛮适合入门搭建的。
还有一点值得夸的，集群启动流程写得清楚——先格式化 HDFS，再启动 NameNode 和 DataNode，是 YARN 部分的 ResourceM
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2025-06-29
Hadoop序列化机制详解
Hadoop 的序列化机制，真的是大数据开发里绕不开的一环。用Writable接口把对象转成字节流，传输、存储两不误。嗯，效率也挺高，适合节点多、数据量大的场景。
写write(DataOutput out)、读readFields(DataInput in)，两个方法搞定序列化和反序列化，逻辑还挺清晰的。像IntWritable、Text这些内置类型，省心好用。想自定义？写个UserWritable，字段随你定义，还能实现排序，挺灵活。
说到细节，像整数序列化，Hadoop 还有个比较省空间的玩法，叫VIntWritable，小数据用小字节，挺贴心的。嗯，节省带宽也挺重要的对吧？
不过注意哦
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2025-06-29
Markdown 2.6.11文档格式库
Markdown 的老版本Markdown-2.6.11-py2.py3-none-any.whl，还挺实用的，是跟大数据插件配合使用的时候，写文档、做转码都挺顺。你要是做Python、Spark或者经常数据那一块的，装个这个，轻巧好用，兼容性也不错。
Markdown 格式的好处你懂的，轻便、结构清晰，还能和各种文档系统打通。像平时写爬虫、做Live Script转Markdown，都能省不少事儿，文件保存、格式转换一条龙搞定，响应也快。
我平时用它Matlab代码、写学术论文的模板啥的，格式干净，语法也熟，改起来也不费劲。更方便的是，它还能和Pandoc配套用，输出 PDF、HTML 都行
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2025-06-29
Iceberg大数据表格式与技术学习资料
Iceberg 的大数据表格式设计挺聪明的，尤其适合超大数据量。你知道吗？之前常用的那些文件格式，比如Parquet、ORC，虽然也能做压缩、跳过读取啥的，但面对真正的大规模数据表，它们还是力不从心。
Iceberg 的元数据管理干净利落，独立又支持ACID 事务，不会像Hive Metastore那样一边靠文件系统一边靠元数据，改个表还担心一致性问题。
快照机制也挺好用的，做并发写入、删除的时候，读操作还能维持一致性，响应也快，不需要动整个表。比如你今天查昨天那一版数据，直接切快照版本就行，挺省事。
再比如动态分区裁剪，不扫无关数据，查询效率高多了。你做Spark、Flink任务的时候，真的
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2025-06-29
Zookeeper Java开发示例
Zookeeper 的 Java 开发示例，算是我用过比较清晰、上手快的一套资源。你要是刚好在做分布式应用，比如搞个配置中心、服务注册啥的，这玩意儿还挺靠谱。代码写法也蛮直观的，常用的增删改查都有，连事件监听都封装得不错。文档和例子结合得挺好，不是那种“只有 API 没场景”的写法。
Zookeeper 的节点结构像是个文件夹系统，ZNode 就是一个个目录，每个可以存点儿数据还能挂子节点。临时节点掉线就没，持久节点得你自己删，记住就好。
要操作 Zookeeper，ZooKeeper类是入口，初始化的时候得填上服务器地址、超时时间、还有个回调函数，监听连接变化挺方便：
ZooKeeper z
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2025-06-29
Hadoop 2.7.2分布式计算平台
Hadoop 2.7.2 的完整安装包，适合在 CentOS 上练手的那种，配置文件啥的都带了，省去你一顿百度的麻烦。嗯，里面的东西挺全，像HDFS、MapReduce、YARN这些核心组件都有。
分布式存储的 HDFS，其实就是把大文件切成块，丢到不同机器上，速度快，还不容易挂。你可以设定副本数，防止机器挂了数据丢了，挺稳的。
MapReduce的方式也比较直白，写个 WordCount 脚本就能跑起来了，统计个文本词频，适合用来测试集群是不是正常。逻辑也不复杂，一个 map 一个 reduce，熟悉一下思路就行。
还有YARN，算是资源调度大管家吧，容器分配、作业调度全靠它，尤其在多节点测
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2025-06-29
Oozie Workflow案例集
Oozie 的 workflow 案例集，比较全，适合你开发调度流程的时候参考。里打包的是 Cloudera 贡献给 Apache 的 Oozie 官方案例，用来跑Hadoop作业的。嗯，说白了就是你不用从 0 搭流程了，直接拿来改挺省事儿。
Oozie 本身是跑在Tomcat里的Java Servlet程序，用XML写 workflow，比较像你在画流程图那种思路——定义干啥、顺序怎么走。你要是做过Airflow或者Azkaban，会发现它们思路也差不多。
这个压缩包里包括了各种类型的 workflow 案例，比如MapReduce、Hive、Shell任务，连coordinator和bun
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2025-06-29
Hadoop思维导图详解
Hadoop 的思维导图整理得真是挺清楚的。每一块内容都分得细，像是 HDFS、MapReduce、YARN 这些模块都有对应的知识点归纳，看一眼就能理清楚。对于刚入门或者复习的人来说，挺省事的，不用翻一堆资料。
结构上的分类也蛮合理，逻辑是按“Hadoop 核心→生态组件→使用场景”这样铺开的。像你在搭建分布式集群时，就能对照思维导图快速查缺补漏，哪里没配好，一看就知道。
而且不光有框架，内容里还带着不少实际经验，比如HDFS 副本机制、作业调度这些点都提到了，蛮接地气的，跟只讲理论的资料不太一样。适合动手的你看着上手。
如果你想更深入，可以搭配下面这几篇文章一起看，像分布式系统在大数据中的
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2025-06-29
AS深圳2018-超大规模软件架构度量与演进
架构腐化、交付变慢、需求难落地……你是不是也经常碰到这些大项目常见的“老大难”？吴文胜在《超大规模软件架构度量与演进的思考和实践》这篇分享里，讲了华为怎么搞自动化架构度量、怎么“看护”架构不跑偏，还真挺有意思的。尤其是用了像 UADPGuarding 这样的工具，配合 架构可视化 和 重构策略，让整个团队都能站在同一张图纸上说话。不追求精确度量，而是靠趋势判断演进方向——这一点我觉得适合咱们平时的项目实战。如果你正在做大型系统，又苦于维护难度大，不妨看看这篇，至少能启发你几个思路。
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2025-06-29
HiveService老版服务组件
Hive 的老服务 hive-service.jar 其实现在用得不多了，主要是因为从 Hive 0.15 开始就准备下线 HiveServer，官方也推荐你切到 HiveServer2，更稳定也更安全，兼容性也不错。
早期跑 UDTF 的时候要用 hive-service.jar，现在在 HiveServer2 里也能跑，就是得稍微配一下环境，不然会踩坑。具体怎么弄，可以看看这篇文章：UDTF 函数在 HiveServer2 中不生效的问题，写得蛮详细。
你如果还在用旧版的 Hive，那 hive-service.jar 还是能派上用场的，比如快速测试、兼容老项目、搭本地服务啥的。只不过别拿
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2025-06-29