hadoop单机运行实例3

hadoop单机运行实例添加环境变量

vi /etc/profile添加如下内容：

运行source /etc/profile使修改生效

1.创建输入文件夹

1.1 进入hadoop-

2.2.0/sbin目录。

查看hadoop命令

在sbin目录下运行hdfsdfs -mkdir /input。

2.创建wordcount实例目录和数据文件

2.1我们需要找到wordcount实例的位置，首先需要找到hadoop-2.2.0文件夹，

2.2创建文件worcount并输入内容vi /usr/wordcount

输入以下内容

hello hadoop

hello master

hello slave

hello yarn

what is yarn

2.3 将本地文件上传到HDFS中

查看上传后的文件情况，执行如下命令hdfsdfs -ls /input

3.运行实例

hadoop jar

/tmp/hadoop-2.2.0/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-exa mples-2.2.0.jarwordcount /input/wordcount /output

output是结果输出目录。运行过程如下：

4.查看运行结果

4.1在运行的过程中会自动创建output输出目录，为了存放运行输出结果文件。使用hdfsdfs -ls /output查看输出目录

4.2使用hdfsdfs -cat part-r-00000查看输出文件

4.3可以利用web界面监控和获取yarn的作业信息

Hadoop快速入门

?项目 ?维基 ?Hadoop 0.18文档 Last Published: 07/01/2009 00:38:20 文档 概述 快速入门 集群搭建 HDFS构架设计 HDFS使用指南 HDFS权限指南 HDFS配额管理指南 命令手册 FS Shell使用指南 DistCp使用指南 Map-Reduce教程 Hadoop本地库 Streaming Hadoop Archives Hadoop On Demand API参考 API Changes 维基 常见问题 邮件列表 发行说明 变更日志 PDF Hadoop快速入门 ?目的 ?先决条件 o支持平台 o所需软件 o安装软件 ?下载 ?运行Hadoop集群的准备工作 ?单机模式的操作方法 ?伪分布式模式的操作方法

o配置 o免密码ssh设置 o执行 ?完全分布式模式的操作方法 目的 这篇文档的目的是帮助你快速完成单机上的Hadoop安装与使用以便你对Hadoop 分布式文件系统(HDFS)和Map-Reduce框架有所体会，比如在HDFS上运行示例程序或简单作业等。 先决条件 支持平台 ?GNU/Linux是产品开发和运行的平台。 Hadoop已在有2000个节点的GNU/Linux主机组成的集群系统上得到验证。 ?Win32平台是作为开发平台支持的。由于分布式操作尚未在Win32平台上充分测试，所以还不作为一个生产平台被支持。 所需软件 Linux和Windows所需软件包括: 1.Java TM1.5.x，必须安装，建议选择Sun公司发行的Java版本。 2.ssh必须安装并且保证sshd一直运行，以便用Hadoop 脚本管理远端 Hadoop守护进程。 Windows下的附加软件需求 1.Cygwin - 提供上述软件之外的shell支持。 安装软件 如果你的集群尚未安装所需软件，你得首先安装它们。 以Ubuntu Linux为例: $ sudo apt-get install ssh $ sudo apt-get install rsync

Hadoop入门—Linux下伪分布式计算的安装与wordcount的实例展示

开始研究一下开源项目hadoop，因为根据本人和业界的一些分析，海量数据的分布式并行处理是趋势，咱不能太落后，虽然开始有点晚，呵呵。首先就是安装和一个入门的小实例的讲解，这个恐怕是我们搞软件开发的，最常见也最有效率地入门一个新鲜玩意的方式了，废话不多说开始吧。 本人是在ubuntu下进行实验的，java和ssh安装就不在这里讲了，这两个是必须要安装的，好了我们进入主题安装hadoop： 1.下载hadoop-0.20.1.tar.gz： https://www.wendangku.net/doc/96685818.html,/dyn/closer.cgi/hadoop/common/ 解压：$ tar –zvxf hadoop-0.20.1.tar.gz 把Hadoop 的安装路径添加到环/etc/profile 中: export HADOOP_HOME=/home/hexianghui/hadoop-0.20.1 export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH 2.配置hadoop hadoop 的主要配置都在hadoop-0.20.1/conf 下。 (1)在conf/hadoop-env.sh 中配置Java 环境(namenode 与datanode 的配置相同)： $ gedit hadoop-env.sh $ export JAVA_HOME=/home/hexianghui/jdk1.6.0_14 3.3)配置conf/core-site.xml, conf/hdfs-site.xml 及conf/mapred-site.xml(简单配置，datanode 的配置相同) core-site.xml: hadoop.tmp.dir /home/yangchao/tmp A base for other temporary directories. https://www.wendangku.net/doc/96685818.html, hdfs://localhost:9000 hdfs-site.xml:( replication 默认为3，如果不修改，datanode 少于三台就会报错)

(完整版)hadoop习题册

第一章大数据概述 1.互联网的发展分为______个阶段。 A．一 B.三 C.二 D.四 2.下列不属于大数据特点的是（）。 A.种类和来源多样化 B.数据量巨大 C.分析处理速度快 D.价值密度高 3.互联网发展的第_____个时代为智能互联网。 A.3.0 B.4.0 C.1.0 D.2.0 4.关于大数据叙述不正确的一项是（）。 A.大数据=“海量数据”+“复杂类型的数据” B.大数据是指在一定时间对内容抓取、管理和处理的数据集合 C.大数据可以及时有效的分析海量的数据 D.数据包括结构化数据、半结构化数据、结构化数据。 5.下列数据换算正确的一项为（）。 A.1YB=1024EB B.1TB=1024MB C.1PB==1024EB D.1024ZB=1EB 6.结构化数据的表现形式为______。 A.文本 B.视图 C.二维表 D.查询 7.结构化的数据，先有________,再有_________. A.数据结构 B.结构数据 C.内容结构 D.结构内容 8.结构化的数据，先有________,再有_________. A.数据结构 B.结构数据 C.内容结构 D.结构内容 9.软件是大数据的_________。 A.核心 B.部件 C.引擎 D.集合 10.大数据技术不包括( )。 A.数据计算 B.数据存储 C.数据冗余 D.数据采集 11.大数据的特点不包括（）。 A.数量大 B.类型少 C.速度快 D.价值高 第二章Hadoop简介 1.下列对云栈架构层数不正确的一项为________。 A.三层云栈架构 B.四层云栈架构 C.五层云栈架构 D.六层云栈架构 2.下列______不是云计算三层架构的概括。

Windows下使用Hadoop安装与测试实例

Windows下使用Hadoop0.20.2实例 1.1 Windows 下使用Hadoop 的环境配置 （1）安装Hadoop 前，首先需要安装Cygwin 首先下载Cygwin(https://www.wendangku.net/doc/96685818.html,/install.html)，当setup.exe 下载成功后，直接运行，在弹出的“Cygwin Net Release Setup Program”的对话框中直接点击“下一步”，选择“download source”如下： 选择“Install from Internet”，进入下图所示对话框: 设置Cygwin 的安装目录，Install For 选择“All Users”，Default Text File Type 选择“Unix/binary”。“下一步”之后，设置Cygwin 安装包存放目录：

设置“Internet Connection”的方式，选择“Direct Connection”： 之后选择“Download site”： 选择最好选.cn结尾的，若无可以随意选择，若安装失败可多尝试几个。

“下一步”之后，可能会弹出下图的“Setup Alert”对话框，直接“确定”即可。在上图所示的对话框过程中，可能会弹出如下图所示的“Setup Alert”对话框，直接点击“确定”即可。 进入“Select Packages”对话框，必须保证“Net Category”下的“OpenSSL”被安装： 安装中需要选中Net category 中的openssh，如下图所示： 如果还打算在eclipse上编译Hadoop，则还必须安装“Base Category”下的“sed”，如下图所示：

常见的七种Hadoop和Spark项目案例

常见的七种Hadoop和Spark项目案例 如果您的Hadoop项目将有新的突破，那么它必定与下边介绍的七种常见项目很相像。有一句古老的格言是这样说的，如果你向某人提供你的全部支持和金融支持去做一些不同的和创新的事情，他们最终却会做别人正在做的事情。如比较火爆的Hadoop、Spark和Storm，每个人都认为他们正在做一些与这些新的大数据技术相关的事情，但它不需要很长的时间遇到相同的模式。具体的实施可能有所不同，但根据我的经验，它们是最常见的七种项目。 项目一：数据整合 称之为“企业级数据中心”或“数据湖”，这个想法是你有不同的数据源，你想对它们进行数据分析。这类项目包括从所有来源获得数据源（实时或批处理）并且把它们存储在hadoop中。有时，这是成为一个“数据驱动的公司”的第一步；有时，或许你仅仅需要一份漂亮的报告。“企业级数据中心”通常由HDFS文件系统和HIVE或IMPALA中的表组成。未来，HBase和Phoenix在大数据整合方面将大展拳脚，打开一个新的局面，创建出全新的数据美丽新世界。 销售人员喜欢说“读模式”，但事实上，要取得成功，你必须清楚的了解自己的用例将是什么（Hive模式不会看起来与你在企业数据仓库中所做的不一样）。真实的原因是一个数据湖比Teradata和Netezza公司有更强的水平扩展性和低得多的成本。许多人在做前端分析时使用Tabelu和Excel。许多复杂的公司以“数据科学家”用Zeppelin或IPython 笔记本作为前端。 项目二：专业分析 许多数据整合项目实际上是从你特殊的需求和某一数据集系统的分析开始的。这些往往是令人难以置信的特定领域，如在银行领域的流动性风险/蒙特卡罗模拟分析。在过去，这

hadoop常用算法例子

基本MapReduce模式计数与求和基本MapReduce模式计数与求和 问题陈述: 有许多文档，每个文档都有一些字段组成。需要计算出每个字段在所有文档中的出现次数或者这些字段的其他什么统计值。例如，给定一个log文件，其中的每条记录都包含一个响应时间，需要计算出平均响应时间。 解决方案: 让我们先从简单的例子入手。在下面的代码片段里，Mapper每遇到指定词就把频次记1，Reducer一个个遍历这些词的集合然后把他们的频次加和。 1.class Mapper 2. method Map(docid id, doc d) 3. for all term t in doc d do 4. Emit(term t, count 1) 5. 6.class Reducer 7. method Reduce(term t, counts [c1, c2,...]) 8. sum = 0 9. for all count c in [c1, c2,...] do 10. sum = sum + c 11. Emit(term t, count sum) 复制代码 这种方法的缺点显而易见，Mapper提交了太多无意义的计数。它完全可以通过先对每个文档中的词进行计数从而减少传递给Reducer的数据量: [size=14.166666030883789px] 1. 1 class Mapper 2. 2 method Map(docid id, doc d) 3. 3 H = new AssociativeArray 4. 4 for all term t in doc d do 5. 5 H{t} = H{t} + 1

Hadoop入门-WordCount示例_光环大数据培训

https://www.wendangku.net/doc/96685818.html, Hadoop入门-WordCount示例_光环大数据培训 光环大数据培训，WordCount的过程如图，这里记录下入门的过程，虽然有很多地方理解的只是皮毛。 hadoop的安装 安装比较简单，安装完成后进行单机环境的配置。 hadoop-env.sh:指定JAVA_HOME。 # The only required environment variable is JAVA_HOME. All others are# optional. When running a distributed configuration it is best to# set JAVA_HOME in this file, so that it is correctly defined on# remote nodes.# The java implementation to use.export JAVA_HOME="$(/usr/libexec/java_home)" core-site.xml：设置Hadoop使用的临时目录，NameNode的地址。 hadoop.tmp.dir /usr/local/Cellar/hadoop/hdfs/tmp https://www.wendangku.net/doc/96685818.html, hdfs://localhost:9000 hdfs-site.xml：一个节点，副本个数设为1。 dfs.replication 1

《Hadoop大数据开发实战》教学教案—01初识Hadoop

《Hadoop大数据开发实战》 教学设计 课程名称：Hadoop大数据开发实战 授课年级：______ _______ 授课学期：___ ____ _______ 教师姓名：______________ _

第一课时 （大数据简介、大数据技术的核心需求） 介绍本书，引出本课时主题 1.介绍本书，引出本课时的主题 随着新一代信息技术的迅猛发展和深入应用，数据的规模不断扩大，数据已日益成为土地、资本之后的又一种重要的生产要素，和各个国家和地区争夺的重要资源，谁掌握数据的主动权和主导权，谁就能赢得未来。美国奥巴马政府将数据定义为“未来的新石油”，认为一个国家拥有数据的规模、活性及解释运用的能力将成为综合国力的重要组成部分，对数据的占有和控制将成为陆权、海权、空权之外的另一个国家核心权力。一个全新的概念——大数据开始风靡全球。本节将学习大数据简介和大数据技术的核心需求的现关内容。 2.明确学习目标 （1）能够熟悉大数据的五大特征 （2）能够了解大数据的六大发展趋势 （3）能够了解大数据在电商行业、交通行业、医疗行业的应用 （4）能够理解大数据核心技术需求 知识讲解 ?大数据简介 从前，人们用饲养的马来拉货物。当一匹马拉不动一车货物时，人们不曾想过培育一匹更大更壮的马，而是利用更多的马。同样的，当一台计算机无法进行海量数据计算时，人们也无需去开发一台超级计算机，而应尝试着使用更多计算机。 下面来看一组令人瞠目结舌的数据：2018年11月11日，支付宝总交易额2135亿元，支付宝实时计算处理峰值为17.18亿条／秒，天猫物流订单量超过10亿…… 这场狂欢的背后是金融科技的护航，正是因为阿里巴公司拥有中国首个具有自主知识产权、全球首个应用在金融核心业务的分布式数据库平台OceanBase，海量交易才得以有序地进行。分布式集群具有高性能、高并发、高一致性、高可用性等优势，远远超出单台计算机的能力范畴。 ?大数据的五大特征 大数据（Big Data），是指数据量巨大，无法使用传统工具进行处理的数

hadoop应用案例

Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式，让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同java程序员可以不考虑内存泄露一样，MapReduce的run-time系统会解决输入数据的分布细节，跨越机器集群的程序执行调度，处理机器的失效，并且管理机器之间的通讯请求。这样的模式允许程序员可以不需要有什么并发处理或者分布式系统的经验，就可以处理超大的分布式系统得资源。 一、概论 作为Hadoop程序员，他要做的事情就是： 1、定义Mapper，处理输入的Key-Value对，输出中间结果。 2、定义Reducer，可选，对中间结果进行规约，输出最终结果。 3、定义InputFormat 和OutputFormat，可选，InputFormat将每行输入文件的内容转换为Java类供Mapper函数使用，不定义时默认为String。 4、定义main函数，在里面定义一个Job并运行它。 然后的事情就交给系统了。 1.基本概念：Hadoop的HDFS实现了google的GFS文件系统，NameNode作为文件系统的负责调度运行在master，DataNode运行在每个机器上。同时Hadoop实现了Google的MapReduce，JobTracker作为MapReduce的总调度运行在master，TaskTracker则运行在每个机器上执行Task。 2.main()函数，创建JobConf，定义Mapper，Reducer，Input/OutputFormat 和输入输出文件目录，最后把Job提交給JobTracker，等待Job结束。 3.JobTracker，创建一个InputFormat的实例，调用它的getSplits()方法，把输入目录的文件拆分成FileSplist作为Mapper task 的输入，生成Mapper task加入Queue。 4.TaskTracker 向JobTracker索求下一个Map/Reduce。 Mapper Task先从InputFormat创建RecordReader，循环读入FileSplits的内容生成Key 与Value，传给Mapper函数，处理完后中间结果写成SequenceFile. Reducer Task 从运行Mapper的TaskTracker的Jetty上使用http协议获取所需的中间内容（33%），Sort/Merge后（66%），执行Reducer函数，最后按照OutputFormat写入结果目录。 TaskTracker 每10秒向JobTracker报告一次运行情况，每完成一个Task10秒后，就会向JobTracker索求下一个Task。 Nutch项目的全部数据处理都构建在Hadoop之上，详见Scalable Computing with Hadoop。 二、程序员编写的代码

hadoop 2.6.0详细安装过程和实例(有截图)

Hadoop 环境搭建 时间：2015-07-26 作者：周乐相 环境搭建之前准备工作 我的笔记本配置： 硬盘：500G (实际上用不完) CPU： Intel(R) Core(TM) i5-2450M CPU @ 2.50GHz 内存：10G 操作系统：WIN7 (64位) 软件准备 1). 虚拟机软件：vmwareworkstation64.exe ( VMware work station 64 bit V 11.0) 2). Linux 版本： Red Hat Enterprise Linux Server release 6.5 (Santiago) （rhel-server-6.5-x86_64-dvd.iso） 3). hadoop 版本： hadoop-2.6.0.tar.gz 4). JAVA 版本：java version "1.6.0_32" （jdk-6u32-linux-x64.bin） 安装VMware 软件 傻瓜操作下一步。。。。。。 安装Linux操作系统 傻瓜操作下一步。。。。。 安装完成。 1). 创建hadoop操作系统安装hadoop的用户第一台操作系统命主机名为: master 2) 拷贝该虚拟机master 分别为node01 、node02 两个节点数 3) 分别对拷贝的node01 、node02 修改IP和主机名称

主机名: IP master : 192.168.2.50 node01: 192.168.2.51 node02: 192.168.2.52 jdk安装 并设置好环境变量 ## 设置JAVA_HOME环境变量 配置ssh 免密码通信三台服务器SSH关系

Hadoop应用开发实战案例

Hadoop应用开发实战案例 近年来，大数据分析逐渐火热，成为提升企业竞争力的重要手段。由于传统关系型数据库有难以扩展的弱点，以Hadoop为主流的新兴分布式集群解决方案逐渐击败传统数据库，成为大数据分析领域的霸主。在炼数成金的基础课程《Hadoop数据分析平台》里，对Hadoop的两大支柱技术HDFS和 Map-Reduce以及Hadoop生态圈的各个子产品作了详细的介绍和学习。本课程是《Hadoop数据分析平台》的后续课程。 在本课程里，我们致力于向学员描画若干真正的企业级数据分析项目的全貌，我们会分别站在甲方——需求者，乙方团队——数据架构师、算法设计师、IT 系统架构师、开发工程师等多个角色的角度来审视项目整个过程，向大家展示项目的业务背景，数据建模，算法设计，集群设计和部署，系统开发编码等过程的全貌，使大家有亲历其境的感觉，犹如自己身处于项目团队之中，熟悉大数据分析项目的完成工序。无论你的个人目标是何种角色，都能在课程中有所收获。 本课程覆盖互联网，电子商务，电信运营商，金融行业，地理位置应用等多个领域，每一次课就是一个独立的项目，这些实战内容将可以使大家在基础课程之后，更加理解Hadoop在实际中是如何使用，同时吸取跨行业的项目知识经验，对将来的个人发展将大有裨益。

《Hadoop应用开发实战案例》课程内容： 第1课Hadoop基础回顾 第2课Hadoop应用情况综述 第3课巨型网站日志系统分析，提取KPI数据(Map-Reduce) 第4课电信运营商LBS应用，分析手机用户移动轨迹(Map-Reduce) 第5课电信运营商用户分析，通过通话指纹判断重入网用户(map-Reduce) 第6课电子商务推荐系统设计(Map-Reduce) 第7课更复杂的推荐系统场景(Mahout) 第8课社交网络，判断微博用户关系亲疏程度，发现社区(Pig) 第9课在社交网络中衡量节点的重要程度(Map-Reduce) 第10课聚类算法应用，分析优质客户(Map-Reduce,Mahout) 第11课金融数据分析，从历史数据中提取逆回购信息(Hive) 第12课通过数据分析制定股票策略(Map-Reduce,Hive) 第13课GPS应用，签到数据分析(Pig) 第14课Map-Reduce全排序实现和优化 第15课中间件开发，让多个Hadoop集群协作起来 授课对象： 具有Hadoop基础知识（例如修完我们《Hadoop数据分析平台》课程），对将Hadoop 应用到各种实际系统感兴趣的朋友 授课讲师：

Hadoop的安装与配置及示例程序wordcount的运行

Hadoop的安装与配置及示例程序 wordcount的运行 目录 前言 (1) 1 机器配置说明 (2) 2 查看机器间是否能相互通信（使用ping命令） (2) 3 ssh设置及关闭防火墙 (2) 1）fedora装好后默认启动sshd服务，如果不确定的话可以查一下[garon@hzau01 ~]$ service sshd status (3) 2）关闭防火墙（NameNode和DataNode都必须关闭） (3) 4 安装jdk1.6(集群中机子都一样) (3) 5 安装hadoop(集群中机子都一样) (4) 6 配置hadoop (4) 1）配置JA V A环境 (4) 2）配置conf/core-site.xml、conf/hdfs-site.xml、conf/mapred-site.xml文件 (5) 3）将NameNode上完整的hadoop拷贝到DataNode上，可先将其进行压缩后直接scp 过去或是用盘拷贝过去 (7) 4）配置NameNode上的conf/masters和conf/slaves (7) 7 运行hadoop (7) 1）格式化文件系统 (7) 2）启动hadoop (7) 3）用jps命令查看进程，NameNode上的结果如下： (8) 4）查看集群状态 (8) 8 运行Wordcount.java程序 (8) 1）先在本地磁盘上建立两个文件f1和f2 (8) 2）在hdfs上建立一个input目录 (9) 3）将f1和f2拷贝到hdfs的input目录下 (9) 4）查看hdfs上有没有f1,f2 (9) 5)执行wordcount（确保hdfs上没有output目录） (9) 6）运行完成，查看结果 (9) 前言 最近在学习Hadoop，文章只是记录我的学习过程，难免有不足甚至是错误之处，请大家谅解并指正！Hadoop版本是最新发布的Hadoop-0.21.0版本，其中一些Hadoop命令已发生变化，为方便以后学习，这里均采用最新命令。具体安装及配置过程如下：

Hadoop和Spark大数据项目案例分析

Hadoop和Spark大数据项目案例分析

目录 项目一：数据整合 (3) 项目二：专业分析 (3) 项目三：Hadoop作为一种服务 (4) 项目四：流分析 (5) 项目五：复杂事件处理 (5) 项目六：ETL流 (6) 项目七：更换或增加SAS (6)

有一句古老的格言是这样说的，如果你向某人提供你的全部支持和金融支持去做一些不同的和创新的事情，他们最终却会做别人正在做的事情。如比较火爆的Hadoop、Spark和Storm，每个人都认为他们正在做一些与这些新的大数据技术相关的事情，但它不需要很长的时间遇到相同的模式。具体的实施可能有所不同，但根据我的经验，它们是最常见的七种项目。 项目一：数据整合 称之为“企业级数据中心”或“数据湖”，这个想法是你有不同的数据源，你想对它们进行数据分析。这类项目包括从所有来源获得数据源（实时或批处理）并且把它们存储在hadoop中。有时，这是成为一个“数据驱动的公司”的第一步；有时，或许你仅仅需要一份漂亮的报告。“企业级数据中心”通常由HDFS文件系统和HIVE或IMPALA中的表组成。未来，HBase和Phoenix在大数据整合方面将大展拳脚，打开一个新的局面，创建出全新的数据美丽新世界。 销售人员喜欢说“读模式”，但事实上，要取得成功，你必须清楚的了解自己的用例将是什么（Hive模式不会看起来与你在企业数据仓库中所做的不一样）。真实的原因是一个数据湖比Teradata和Netezza公司有更强的水平扩展性和低得多的成本。许多人在做前端分析时使用Tableau和Excel。许多复杂的公司以“数据科学家”用Zeppelin或IPython笔记本作为前端。 项目二：专业分析

零基础学习hadoop(编程篇)

1.hadoop编程需要哪些基础？ 2.hadoop编程需要注意哪些问题？ 3.如何创建mapreduce程序及其包含几部分？ 4.如何远程连接eclipse，可能会遇到什么问题？ 5.如何编译hadoop源码？ 阅读此篇文章，需要些基础下面两篇文章 零基础学习hadoop到上手工作线路指导（初级篇） 零基础学习hadoop到上手工作线路指导（中级篇） 如果看过的话，看这篇不成问题，此篇讲hadoop编程篇。 hadoop编程，hadoop是一个Java框架，同时也是编程的一次革命，使得传统开发运行程序由单台客户端（单台电脑）转换为可以由多个客户端运行（多台机器）运行，使得任务得以分解，这大大提高了效率。

hadoop既然是一个Java框架，因为我们必须要懂Java，网上有大量的资料，所以学习Java 不是件难事。但是学到什么程度，可能是我们零基础同学所关心的。 语言很多情况下都是相通的，如果你是学生，还处于打基础的阶段，那么难度对于你来说还是不小的。 1.初学者要求必须有理论基础，并且能够完成一个小项目，最起码能够完成几个小例子，例如图书馆里等。 初学者基本的要求： （1）懂什么是对象、接口、继续、多态 （2）必须熟悉Java语法 （3）掌握一定的常用包 （4）会使用maven下载代码 （5）会使用eclipse，包括里面的快捷键，如何打开项目 传统程序员，因为具有丰富的编程经验，因此只要能够掌握开发工具： （1）会使用maven下载代码 （2）会使用eclipse，包括里面的快捷键，如何打开项目 （3）简单熟悉Java语法 上面的只是基础，如果想开发hadoop，还需要懂得下面内容 （1）会编译hadoop （2）会使用hadoop-eclipse-plugin插件，远程连接集群 （3）会运行hadoop程序。 上面列出大概的内容，下面我们具体说一些需要学习的内容。 无论是传统开发人员还是学生，零基础下面都是需要掌握的： 我们就需要进入开发了。开发零基础，该如何，咱们提供了相关的内容分别介绍下面文章 学习hadoop----java零基础学习线路指导视频(1) 这一篇我们使用什么开发工具，甚至考虑使用什么操作系统。然后就是Java基础知识篇，包括变量、函数等。 学习hadoop---Java初级快读入门指导（2） 第一篇是属于思想篇，那么这一篇属于实战篇，通过不同的方式，交给你怎么编写第一个小

2015 Hadoop应用案例大全

最新hadoop大数据行业应用案例集

当大数据遇上SSD 大数据时代，人们越来越清楚地意识到数据中蕴藏的价值。海量数据的拥有者——运营商，银行，物流公司等等——都在积极地寻求方法利用手中的数据。然而，爆发式增长的数据量正在超出传统数据库的处理能力。为了应对这样的增长，企业需要对数据库进行升级。基于小型机DB2或Oracle架构的传统数据库升级依靠纵向扩展，也就是通过提升服务器本身的性能来提高处理能力。更大更强的服务器价格高昂，但性能的提升却是有限的。企业为自己的传统数据库做纵向扩展只会钱越花越多，收效越来越少。 Hadoop架构很好地解决了扩展的瓶颈，它设计部署在经济实惠的硬件上，通过横向扩展，便可无限地提升数据处理能力。基于Hadoop的大数据软件因为其强大的处理能力和高性价比在数据分析市场崭露头角。星环信息科技（上海）有限公司（以下简称星环科技）的企业级一站式大数据综合平台Transwarp Data Hub (以下简称TDH)是Hadoop发行版中的佼佼者。它在国内拥有最多的上线案例，已经为众多企业解决了棘手的大数据难题。TDH下的分布式内存分析引擎Transwarp Inceptor将数据和计算中间结果放在内存中，依靠内存的高速读写，克服了大数据处理中常见的I/O瓶颈，加上它对SQL和R的全面支持，可以轻松地应对海量数据的复杂计算，极大地提高了数据处理的效率，解放了企业的生产力。然而，星环科技的开发人员并不满足于此。 一方面，Transwarp Inceptor运行在JVM上，使用大内存的时候，对GC的影响非常严重，用户体验不够平滑；另一方面，完全使用内存作为存储介质价格较高。星环科技的开发人员发现，随着硬件技术的发展，SSD的读写速度已经远远甩开机械硬盘，向内存靠拢，但在价格上，SSD相对昂贵的内存有巨大的优势，这让SSD成为了内存强有力的竞争者。“我们相信，大数据分析应该朝着更经济更普及的方向发展，”星环科技的CTO孙元浩说道，“我们的产品为企业提高生产力，而将内存替换为SSD可以在不影响性能的情况下提升用户体验并且降低成本。” 在为某省级移动通信运营商部署大数据解决方案时，星环科技第一次将SSD作为内存的替代应用在了生产中。在比较市场上各品牌型号的固态盘的信息之后，星环科技最终选择了具备高稳定性技术的英特尔固态盘DC S3500系列来构建新的解决方案。对于固态盘而言，影响读写能力的最大因素在于固态盘的控制芯片和固件算法。英特尔在芯片技术和固件算法上的优势让英特尔固态盘DC S3500系列在处理读写任务时拥有得天独厚的优势。英特尔 固态盘DC S3500系列具有50微秒的顺序读取延迟，在 99.9% 的时间内 500 微秒的最大读取延迟，以及4KB 随机读取性能高达75,000的每秒输入输出操作次数（IOPS）。同时具备较低的有功读取 功率（小于 1.3 瓦）。这些特点保证了英特尔固态盘数据存储和读取的出色能力以及在频繁操作情况下的性能稳定性。作为一款优秀的企业级固态盘，除了高性能优势之外，英特尔固态盘DC S3500系列还具备防止数据丢失和损坏的特性。英特尔固态盘DC S3500系列提能够供端到端数据安全性保护，使数据从进入硬盘到离开硬盘时刻处于保护之中。此外，英特尔还将固态盘将NAND、SRAM和DRAM内存的高级错误纠正方案结合起来，通过奇偶校验、循环冗余检查（CRC），以及逻辑块地址（LBA）标记验证来保护传输中的数据。它还使用高级加密标准（AES）和增强的电源损耗保护进一步增强数据的安全性。英特尔固态盘DC S3500系列产品稳定的高性能使星环科技的解决方案得到了有效的保障。而英特尔固态盘技术人员专业而严谨的前期产品测试、积极响应的售后服务方案和强大的渠道供货能力，更是为项目提供了强有力的后盾。 与传统方案相比，星环科技的解决方案有如下几点优势：

Hadoop应用案例分析：在Facebook的应用

【IT168 案例】Facebook作为全球知名的社交网站，拥有超过3亿的活跃用户，其中约有3千万用户至少每天更新一次自己的状态;用户每月总共上传10亿余张照片、1千万个视频;以及每周共享10亿条内容，包括日志、链接、新闻、微博等。因此Facebook需要存储和处理的数据量是非常巨大的，每天新增加4TB压缩后的数据，扫描135TB大小的数据，在集群上执行Hive任务超过7500次，每小时需要进行8万次计算，所以高性能的云平台对Facebook来说是非常重要的，而Facebook主要将Hadoop平台用于日志处理、推荐系统和数据仓库等方面。 Facebook将数据存储在利用Hadoop/Hive搭建的数据仓库上，这个数据仓库拥有4800个内核，具有5.5PB的存储量，每个节点可存储12TB大小的数据，同时，它还具有两层网络拓扑，如下图所示。Facebook中的MapReduce集群是动态变化的，它基于负载情况和集群节点之间的配置信息可动态移动。 ▲集群的网络拓扑 下图为Facebook的数据仓库架构，在这个架构中，网络服务器和内部服务生成日志数据，这里Facebook使用开源日志收集系统，它可以将数以百计的日志数据集存储在NFS 服务器上，但大部分日志数据会复制到同一个中心的HDFS实例中，而HDFS存储的数据都会放到利用Hive构建的数据仓库中。Hive提供了类SQL的语言来与MapReduce结合，创建并发布多种摘要和报告，以及在它们的基础上进行历史分析。Hive上基于浏览器的接口允许用户执行Hive查询。Oracle和MySQL数据库用来发布这些摘要，这些数据容量相对较小，但查询频率较高并需要实时响应。

Windows下使用Hadoop实例

Windows下使用Hadoop实例 1.1 Windows 下使用Hadoop 的环境配置 （1）安装Hadoop 前，首先需要安装Cygwin 首先下载Cygwin，当setup.exe 下载成功后，直接运行，在弹出的“Cygwin Net Release Setup Program”的对话框中直接点击“下一步”，选择“download source”如下： 选择“Install from Internet”，进入下图所示对话框: 设置Cygwin 的安装目录，Install For 选择“All Users”，Default Text File Type 选择“Unix/binary”。“下一步”之后，设置Cygwin 安装包存放目录：

设置“Internet Connection”的方式，选择“Direct Connection”： 之后选择“Download site”： 选择最好选.cn结尾的，若无可以随意选择，若安装失败可多尝试几个。

“下一步”之后，可能会弹出下图的“Setup Alert”对话框，直接“确定”即可。在上图所示的对话框过程中，可能会弹出如下图所示的“Setup Alert”对话框，直接点击“确定”即可。 进入“Select Packages”对话框，必须保证“Net Category”下的“OpenSSL”被安装： 安装中需要选中Net category 中的openssh，如下图所示： 如果还打算在eclipse上编译Hadoop，则还必须安装“Base Category”下的“sed”，如下图所示：

另外，安装“Editors Category”下的vim，以方便在Cygwin上直接修改配置文件；“Devel Category”下的subversion建议安装，如下图所示： 安装完成后进行环境变量的配置。 （2）安装JDK （3）配置Windows 系统变量 新建系统变量CYGWIN，变量值为ntsec tty 编辑系统变量里的Path 变量，将JDK的bin目录、Cygwin的bin目录以及Cygwin