Hadoop优化

HDFS 高容错特性，部署于低成本机器上 HDFS 提供高吞吐量数据访问，适用于大数据集应用 Hadoop MapReduce：简易编程模型，可运行于大型商用机器集群上 支持上 T 级数据集并行处理，可靠容错

Yarn 及 Hadoop 优化

《Hadoop权威指南(中文版)》从Hadoop的起源出发，系统而全面地介绍了这一高性能处理海量数据集的理想工具。全书包含14章及3个附录，结合理论与实践，深入探讨了Hadoop的应用场景与技术细节。

随着技术的不断进步，Hadoop配置文件(core-site.xml, hadoop-env.sh, hdfs-site.xml, httpfs-env.sh, httpfs-site.xml, mapred-site.xml, slaves, yarn-site.xml)的重要性日益凸显。

hadoop源代码打包归档

为在Eclipse环境下开发Hadoop提供便利的插件。此插件专为Hadoop2.7.6版本设计，兼容性卓越。

在Hadoop生态系统中，文件处理是至关重要的任务。HadoopFileCompress.zip是一个Java代码压缩包，专门用于在HDFS上进行文件压缩。该工具支持将HDFS上的文件压缩为gz格式，这是大数据领域常用的数据压缩格式，能够有效节省存储空间并提高数据传输效率。核心文件HadoopCompress.java可能包含了对HDFS文件的压缩逻辑，利用了java.util.zip.GZIPOutputStream进行压缩。开发者在压缩过程中通常会使用org.apache.hadoop.fs.FileSystem接口进行文件读写操作。此外，日志管理工具类LogUtil.java能够帮助开发者记录程序运行信息，通过集成Log4j或slf4j等日志框架进行灵活配置。

在部署Flink任务时，特别要注意选择兼容Hadoop的版本，确保Hadoop环境在2.2以上，并且集群中配置了必要的HDFS服务。

Hadoop Eclipse插件 1.1.2专为Eclipse IDE设计，简化Hadoop应用程序的开发。Java开发者可以在熟悉的Eclipse环境中轻松创建、调试和管理Hadoop MapReduce项目，极大提高了开发效率。Hadoop是一个由Apache软件基金会维护的开源框架，用于存储和处理大数据，基于分布式文件系统HDFS和MapReduce计算模型。插件的出现解决了传统命令行开发模式带来的困扰，使得开发者能够在Eclipse的图形界面内完成Hadoop项目的构建和运行，极大地提升了开发的直观性和便利性。安装简便，只需将hadoop-eclipse-plugin-1.1.2.jar文件复制到Eclipse的plugins目录下并重启Eclipse即可。插件兼容各种Hadoop版本，支持开发者在IDE内编写Mapper和Reducer类，利用强大的代码提示和自动补全功能，简化了编码过程，同时支持直接在Eclipse内提交任务到Hadoop集群进行调试和运行。

自动生成的hadoop-eclipse-plugin-2.9.0，兼容jdk1.8和win10操作系统。