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.xml等，根据实际情况设置集群参数。 3. 集群配置 配置SSH免密登录，方便集群节点间通信。 格式化Hadoop分布式文件系统（HDFS）。 启动Hadoop集群，并验证集群状态。 4. 验证与测试 运行Hadoop自带示例程序，验证集群功能。 编写简单的MapReduce程序，测试集群性能。 总结 提供了一个基于CentOS搭建Hadoop集群的详细指南，通过按照步骤操作，读者可以快速构建一个可用的Hadoop分布式计算平台，为后续大数据应用开发奠定基础。

【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MapReduce组成。相较于早期版本，Hadoop 2.6.4包含了多项改进和修复：1. YARN：作为新的资源管理器，增强集群的可扩展性和资源利用率。2. HA：支持NameNode和ResourceManager的高可用性，提高服务的可靠性。3. HDFS Federation：通过多NameNode扩展HDFS的命名空间，增强横向扩展能力。4. Block Size调整：用户可以自定义Block Size，以适应不同数据处理需求。5. MapReduce优化：包括任务调度的优化，使数据处理更高效。【CentOS 6.5环境】CentOS 6.5是以稳定性著称的开源操作系统，适合企业级应用，为Hadoop提供可靠的运行环境。【编译过程】在Linux环境下编译Hadoop的步骤包括：下载源代码、安装依赖包、配置编译参数和执行编译命令等。

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。

Apache Hadoop为分布式系统构建提供了基础架构，其易用的特性使得用户无需深入了解底层细节即可开发分布式程序。 Hadoop的核心优势在于能够高效利用集群资源进行高速运算和存储。其分布式文件系统HDFS具有高容错性，可在低成本硬件上部署，并提供高吞吐量的数据访问能力，有效解决了海量数据存储与处理的难题。