Python 3.x

Hadoop 3.x 系统文档 全面概述 Hadoop 3.x 系统 提供详细的技术信息 帮助用户理解和部署 Hadoop 3.x

大数据成为当前热门话题，特别是对于JAVA开发者而言，Hadoop作为大数据处理的核心工具尤为重要（完全基于JAVA开发）。Hadoop涉及的概念众多，如MapReduce，其中Map阶段将数据分解并处理成小块，Reduce阶段将处理后的数据合并成结果。这两者构成了Hadoop的核心功能。虽然Hadoop可以不依赖于Eclipse插件运行，但对于初学者而言，使用插件能够更轻松地入门和操作，使学习过程更为高效。

此代码示范了 Hadoop 3.x 中 HDFS 的 API 操作。

Azkaban是一款开源的工作流执行器，专为调度和管理大数据处理工作流而设计。\"3.x编译包.zip\"包含了Azkaban 3.x版本的完整源代码，帮助用户自行编译和安装该软件。通过这个过程，用户可以深入理解Azkaban的内部结构，进行自定义配置，并针对特定环境进行优化。编译Azkaban的步骤包括获取源码、环境准备、项目构建、配置调整、数据库设置、启动及使用管理等多个关键步骤。

Redis从3.0版本开始支持集群功能。Redis集群采用无中心节点的方式实现，无需代理，客户端直接连接到每个节点，并根据相同的哈希算法计算出键对应的槽，然后在相应的Redis节点上执行命令。Redis将响应时间视为最重要的条件，因此不接受增加开销的方式。为了去中心化，节点之间通过gossip协议交换状态并探测新加入的节点信息。Redis集群支持动态添加节点、动态迁移槽以及自动故障转移。Redis Cluster由多个Redis实例组成，推荐使用6个实例，其中3个为主节点，3个为从节点。主节点发生故障时，Redis Cluster可以选举从节点作为新的主节点继续提供服务，确保高可用性。

Apache Hadoop YARN是大数据应用的现代分布式操作系统。它将Hadoop计算层变形为一个通用的资源管理平台，可以托管各种各样的应用程序。许多组织利用YARN在Hadoop上构建他们的应用程序，无需反复担心资源管理、隔离、多租户等问题。Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Hadoop应用程序使用的主要数据存储系统。它采用NameNode和DataNode架构实现分布式文件系统，为高度可扩展的Hadoop集群提供高性能数据访问。

双击安装程序运行，可直接安装；也可使用我发布的绿色版，直接使用。

该文件提供 Hadoop 3.x 版本免编译安装包（适用于 Linux 系统）的百度网盘链接，并附带 Hadoop 官网其他版本的获取途径。Hadoop 3.x 相比 Hadoop 2.x 具备更优越的存储性能。

Windows系统下，使用Sublime Text3作为IDE，安装Scrapy框架 Scrapy框架专为爬取网站数据、提取结构化信息而设计，广泛应用于数据挖掘、信息处理、历史数据存储等领域。 为什么要学习Scrapy？ Scrapy是高效的网络爬虫框架，如同千军万马，助力高效完成爬虫任务，相比原生Python爬虫程序，效率提升数倍。 安装步骤

SQLite3是一款轻量级的开源数据库引擎，支持多种操作系统，包括Windows、Linux、macOS等。它用C语言编写，可嵌入应用程序中，无需单独服务器。压缩包包含32位（x86）和64位（x64）系统的lib和dll文件。lib是静态或动态链接库，供C/C++项目链接使用；dll在运行时由操作系统加载。示例代码演示了数据库操作，如创建、查询、更新等。SQLite3用于嵌入式系统、移动应用和桌面应用，支持事务处理、多数据类型和丰富SQL语法。