Hadoop 教程

Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，安装过程需要仔细操作。以下是详细的Hadoop安装指南。

Hadoop 基本概念和伪分布式集群安装 HDFS、MapReduce 原理和编程 MapReduce 常见算法实现和 Shuffle 机制 常见 MR 算法实现和 Shuffle 机制

Hadoop单节点安装详解 一、前言 Hadoop是一款开源的大数据处理框架，主要用于处理海量数据。为确保Hadoop能正常运行，首先需要安装必要的软件环境并进行相关配置。将详细介绍Hadoop单节点安装的步骤，包括安装JDK、设置SSH无密码登录、下载安装Hadoop及配置环境变量等关键环节。 二、安装JDK Hadoop基于Java开发，因此Java环境必不可少。具体操作步骤如下： 查看Java版本： 执行命令java -version检查系统是否已安装Java。 若未安装，继续以下步骤。 安装JDK： 更新软件包列表：sudo apt-get update 安装JDK：sudo apt-get install default-jdk 验证Java安装： 执行java -version确认Java是否已正确安装。 查询Java安装位置： 使用命令update-alternatives --display java查看Java安装路径，便于后续配置环境变量。 三、设定SSH无密码登录 为确保Hadoop集群中的节点能相互通信，需要设置SSH免密码登录。步骤如下： 安装SSH及相关工具： sudo apt-get install ssh sudo apt-get install rsync 生成SSH密钥： 执行ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa生成私钥和公钥对。 查看密钥文件： 使用ll ~/.ssh命令查看密钥文件。 添加公钥至授权文件： 将生成的公钥id_dsa.pub内容追加到.ssh/authorized_keys文件中： cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys 四、下载安装Hadoop 安装Hadoop的主要流程包括下载、解压及移动安装文件等。 下载Hadoop： 使用命令wget https://archive.apache.org…

详细介绍了Hadoop伪分布式环境的安装步骤，帮助您快速搭建自己的Hadoop集群。

树莓派3采用arm架构和32位操作系统，直接运行官方下载的hadoop会出现问题。教程分享了在树莓派3上编译hadoop2.7.2的方法，供爱好者参考。注意，编译完成后需自行修改hadoop配置文件调整内存。

经过3小时的编译工作，在Centos7.4系统上成功安装了Hadoop 2.9.1。Hadoop的核心设计包括HDFS和MapReduce，前者用于大数据存储，后者则用于数据处理。

Hadoop作为广受欢迎的开源框架，在IT行业扮演着重要角色，特别是在大数据处理和分布式存储方面。Hadoop 3.1.3版本提供了多项增强功能和优化，详细解析如何编译Hadoop 3.1.3的源码，帮助开发者深入理解其内部工作原理，进行定制化开发和调试。为确保顺利编译，需安装Java Development Kit (JDK) 1.8及以上版本，并配置Apache Maven 3.5以上版本。详细步骤包括从Git仓库获取源码、配置环境参数、使用Maven编译源码生成jar文件等。

Hadoop大数据教程是一套全面深入的学习资源，涵盖了大数据处理的核心技术。Hadoop是Apache软件基金会开发的一个开源框架，主要用于处理和存储海量数据。本教程包含了多个组件，如HDFS（分布式文件系统）、MapReduce（分布式计算模型）、YARN（资源调度器）、HBase、Spark、Hive等工具的详细讲解。学习者将了解到HDFS的数据块概念、副本策略、数据读写流程以及故障恢复机制，以及MapReduce的工作原理、作业提交过程、shuffle和sort机制。此外，还将深入学习YARN的资源管理系统、HBase的表设计原则、RegionServer、Zookeeper的使用、Spark的DataFrame和Dataset API、RDD以及Hive的数据映射和SQL查询等内容。

Hadoop主要应用于大数据量的离线场景，实际线上使用Hadoop的集群规模通常在上百台到几千台机器。在这种情况下，数据规模通常较小。基于MapReduce框架，Hadoop较难处理实时计算，主要用于日志分析等离线作业。此外，集群中通常存在大量作业等待调度，以最大化资源利用率。由于HDFS设计的特点，Hadoop适合处理文件块较大的数据，对于大量小文件处理效率较低。

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