基于 Hadoop

本项目提供了一个在 Windows 系统下使用 Eclipse 和 Hadoop 2.8.3 开发 WordCount 实例的完整代码。 使用步骤: 配置 Hadoop 环境: 在本地搭建 Hadoop 2.8.3 环境。 导入项目: 使用 Eclipse 直接导入项目源码。 运行代码: 运行代码，统计 dataNode 中 file3.txt 文件的单词数量。 代码特点: 亲测可用: 代码经过测试，能够准确统计单词数量。 详细易懂: 代码结构清晰，注释完整，方便理解和学习。

该系统利用协同过滤算法分析用户偏好，并通过多阶段 MapReduce 任务处理数据。每个阶段的处理结果都存储在 Hadoop 集群中，最终由 JobControl 协调任务流程，并将最终推荐结果写入 MySQL 数据库。

这个项目展示了如何利用Hadoop平台进行单词统计。项目包括了伪分布式架构的搭建，使用HDFS进行数据存储，并结合Java后台的MapReduce框架进行单词的统计和分析。项目详细记录了实验过程、源代码和实验命令，适合新手学习和实践。

针对煤炭销售数据体量庞大但信息密度低下的问题，基于Hadoop平台构建了一套OLAP煤炭销售数据分析系统。该系统利用Hadoop云平台对数据进行ETL处理，构建Hive分布式数据仓库，并采用Hive的HQL语言进行OLAP统计分析。以销售量统计为例，实现了对销售量信息多层次、多角度、深层次的数据挖掘、统计和分析，并以直观的多角度形式展示数据分析结果，从而实现对煤炭销售数据的快速、准确分析。

传统数据仓库在决策支持系统中曾扮演着至关重要的角色。然而，随着现代应用产生的数据量急剧增长，新的数据仓库系统应运而生，以应对数据集规模和格式、数据源多样性、非结构化数据集成以及强大的分析处理等挑战。在大数据时代，紧跟时代步伐并调整现有仓库系统以克服新问题和挑战至关重要。 本研究重点关注基于大数据的数据仓库。我们将探讨传统数据仓库的局限性，并介绍其替代技术以及数据仓库相关的未来研究方向。

本指南提供了基于CDH搭建Hadoop和YARN集群的详细步骤，并分享了搭建过程中可能遇到的问题及解决方案。

详细介绍在CentOS操作系统上搭建和配置Hadoop集群的步骤，涵盖环境准备、软件安装、集群配置等关键环节，帮助读者快速构建稳定的Hadoop分布式计算平台。 1. 环境准备 准备若干台CentOS服务器，并确保网络互通。 安装Java环境，并配置JAVA_HOME环境变量。 创建Hadoop用户，用于管理Hadoop集群。 2. 软件安装 下载Hadoop安装包，并解压到指定目录。 配置Hadoop环境变量，包括HADOOP_HOME、PATH等。 修改Hadoop配置文件，包括core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml、mapred-site

【标题解析】标题\"基于CentOS 6.5已经编译好的Hadoop 2.6.4\"指的是在CentOS 6.5操作系统环境下，已经完成了对Hadoop 2.6.4版本的编译工作。用户可以直接在相同或相似环境中使用，无需自行编译。【描述详解】描述中的\"重新编译64位本地库\"表明此Hadoop版本为64位系统定制，确保其充分利用64位硬件资源。编译过程可能包含对源代码的调整与优化，以适应特定的CentOS 6.5和64位架构。【Hadoop 2.6.4知识点】Hadoop是一个开源的分布式计算框架，主要由HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapRedu

近年来，微博等社交网络蓬勃发展，蕴藏着海量用户观点、生活感悟及人际关系等宝贵信息。然而，庞大的数据规模和获取难度为社交网络数据挖掘带来了挑战。为此，本系统基于Hadoop架构，构建了一个集分布式数据库、并行爬虫、并行数据处理和并行数据挖掘算法集于一体的并行社交网络挖掘系统。该系统能够高效获取和分析海量社交网络数据，为社团分析、用户行为分析、用户分类、微博分类等研究提供有力支持。

深入研究Hadoop分布式环境下服务注册中心的设计与实现，探讨其在分布式系统中的应用。