Hadoop编译64位本地库

hadoop-2.6.0 的 64 位 native 库，配置起来其实挺。你只要先把hadoop-2.6.0/lib/native整个删掉，把native-x64.zip解压，改个名字mv native-x64/ native就能用了。省事又稳定，适合在 64 位 Linux 下搞大数据，直接绕开了那个老是报错的 native-hadoop 动态库问题。

提供 Apache Ant、Maven、Findbugs、Protobuf 和 Hadoop 源码的 64 位本地库资源包。

本地编译的 Hadoop 2.7.6 安装包，专为在开发环境下折腾 Hadoop 准备的，省了不少麻烦。架构清晰，功能也蛮全。像 HDFS、MapReduce、YARN 这些核心组件都能用，响应也快，调试还方便。你如果是前端搞大数据接口的，跑个 MapReduce 程序试试就知道有多顺手了。

Windows 上跑 Hadoop 和 HBase，总绕不开两个文件：hadoop.dll 和 winutils.exe。这俩文件本身 Hadoop 官方压缩包里是没有的，得自己找资源装上。Hadoop 的 HDFS 啥的在 Linux 下用着顺溜，但你在 Windows 上开发、调试，就得靠这些“补丁级”文件来兜底。不然运行的时候一堆报错，光是'winutils not found'就能让人抓狂。hadoop_local_file.rar就是一份为 Hadoop 2.7.7 准备的本地组件包，里头包括了能让 Hadoop 和 HBase 在 Windows 下动起来的关键文件。尤其是 win

Windows 下调试Hadoop环境，最头疼的就是配置那些依赖文件。hadoop2.6(x64)V0.2.zip这个资源就挺省事，里头直接打包了你需要的两个关键文件：hadoop.dll和winutils.exe，用来跑HDFS相关程序比较方便。 hadoop.dll的事儿其实挺烦，放错位置就容易报NULL指针错。直接扔进C://Windows/System32，能省不少事。而winutils.exe得放到你本地HADOOP_HOME路径下的bin目录，比如C://hadoop/bin。注意，环境变量也得设置好，不然运行起来会找不到文件。 如果你是刚上手 Hadoop 的，或者只是在 Win

此包含Hadoop 2.7.3的本地接口库，其中包括Snappy 1.1.3版本。解压后直接放置于$HADOOP_HOME/lib/native目录即可使用。注意，其中不含Bzip2库。

hadoop 的 Eclipse 插件，版本是 2.8.0，挺适合用来搭建 Hadoop 本地调试环境的。尤其你在用 Eclipse 写 MapReduce 代码，配上这个插件，调试啥的方便不少。安装方式也不复杂，就是把hadoop-eclipse-plugin-2.8.0.jar放到 Eclipse 的plugins目录下，重启就行了。 2.8.0 的插件比老版本稳定多了，兼容性也比较好，支持 Hadoop 2.x 系列。像我之前用 1.2.1 的时候，有时候会遇到 Eclipse 识别不到 HDFS 的情况，用这个版本基本就没出过问题。 嗯，还有个小建议，如果你要搭环境，建议搭个本地的Ha

提供了针对Hadoop 2.7.7版本在Windows 7 64位系统下编译本地库（包括hadoop.dll和winutils等）的解决方案，解决了 createFileWithMode0(Ljava/lang/String;JJJI)Ljava/io/FileDescriptor 等错误。用户只需将解压后的文件合并到Hadoop 2.7.7的bin目录即可使用，支持2.7.7及以下版本，并且在Windows 10 64位系统上进行了测试。

Windows 上的 Hadoop 2.7.7 下载包，是大数据入门玩家的老朋友了。稳定、兼容、还能跑在本地，适合你一边敲代码一边理解底层逻辑。 Hadoop 的 HDFS 和 MapReduce配合得还挺默契的。前者负责数据存，分块存、多机备份，容错性不错；后者就干脆了，拆任务、跑并发，效率高。如果你搞不懂大数据是怎么“分布式”的，装一套来跑一跑最直观。 安装 Hadoop 2.7.7前，你得先把JDK 1.8+装好，JAVA_HOME也要配上。之后解压到比如C:\hadoop，设置HADOOP_HOME和PATH，这些都是跑通命令行的关键。 Windows 上跑 Hadoop，基本都是“伪