Hadoop集群搭建及mapreduce数据处理

MapReduce是一个编程模型，用于在大型集群上以容错的方式处理和生成海量数据集。用户通过两个函数表达计算逻辑：Map和Reduce。Map函数将输入数据转换为键值对集合；Reduce函数将具有相同键的值合并为更小的集合。 MapReduce的灵感来自于函数式编程语言中的map和reduce原语。开发者可以使用该模型处理许多不同类型的问题，包括分布式排序、Web访问日志分析、倒排索引构建、文档聚类等。 Google的MapReduce实现运行在由成千上万台机器组成的集群上，每秒可处理数TB的数据。MapReduce的编程模型简化了程序员在这些大型集群上的开发工作，隐藏了并行化、容错和数据分发等底层细节。

深入探索MapReduce在大规模集群上的数据处理应用。通过实际案例，掌握MapReduce的精髓，提升大数据处理技能。

基于Hadoop集群搭建HBase集群，适用于两台机器的情况。

Hadoop集群搭建所需资源 hadoop-2.7.4.tar.gz jdk-8u301-linux-x64.tar.gz zookeeper-3.4.10.tar.gz

虚拟机环境下Hadoop集群搭建 本指南介绍如何在虚拟机环境中搭建一个包含一台主节点和两台从节点的Hadoop集群，节点名称分别为master、slave1和slave2。

集群规格详解(Cluster Specification) 2. 集群的建设和设置(Cluster Construction and Setup) 3. Hadoop系统配置优化(Hadoop System Configuration Optimization) 4. 安全性策略(Security Strategies) 5. 使用基准测试评估Hadoop集群(Benchmarking and Evaluating a Hadoop Cluster)

详细介绍了搭建hadoop集群的关键步骤，适用于需要轻松部署hadoop的用户。

Hadoop 集群搭建指南 本指南将引导您完成 Hadoop 集群的搭建过程，涵盖以下步骤： 硬件规划: 根据数据规模和处理需求选择合适的服务器配置。 软件准备: 下载并安装必要的软件，包括 Hadoop 发行版、Java 运行环境等。 集群配置: 配置 Hadoop 守护进程，包括 NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager 等。 网络设置: 确保集群节点之间网络互通，并配置必要的防火墙规则。 集群启动与验证: 启动 Hadoop 集群并进行验证，确保各节点正常运行。 数据导入与处理: 将数据导入 Hadoop 分布式文件系统（HDFS），并使用 MapReduce 或其他计算框架进行数据处理。 指南还将提供一些实用的技巧和最佳实践，帮助您构建高效、稳定的 Hadoop 集群。

用于Hadoop集群搭建和测试的数据集，包含Hive数据。