2020-04-13 14:32发布
hadoop相比较来说还是比较简单的，hadoop也是作为大数据的基础内容了；
hadoop很多内容都是基于java语言开发的，hadoop生态群主要涉及的技术有，hadoop、Hive、Hbase、zookeeper、Phoenix、Impala、Flume、Kylin、Kafka等多个内容
好学
分三部分学习
hadoop存储-hdfs
hadoop计算-MapReduce
hadoop资源调度-yarn
感觉现在各个公司使用Hadoop的方式都不一样，主要我觉得有两种吧。第一种是long running cluster形式，比如Yahoo，不要小看这个好像已经没什么存在感的公司，Yahoo可是Hadoop的元老之一。这种就是建立一个Data Center，然后有几个上千Node的Hadoop Cluster一直在运行。比较早期进入Big Data领域的公司一般都在使用或者使用过这种方式。另一种是只使用MapReduce类型。毕竟现在是Cloud时代，比如AWS的Elastic MapReduce。这种是把数据存在别的更便宜的地方，比如s3，自己的data center， sql database等等，需要分析数据的时候开启一个Hadoop Cluster，Hive/Pig/Spark/Presto/Java分析完了就关掉。不用自己做Admin的工作，方便简洁。
所以个人如果要学Hadoop的话我也建议第二种，AWS有免费试用时间（但是EMR并不免费，所以不要建了几千个Node一个月后发现破产了。。），可以在这上面学习。最重要的是你可以尝试各种不同的配置对于任务的影响，比如不同的版本，不同的container size，memory大小等等，这对于学习Spark非常有帮助。
/data/hadoop-2.7.0/logsgedit hadoop-neworigin-datanode-s100.log查看clusterID发现datanode和namenode之间的ID不一致进入hdfs-site.xml 配置文件查看：[hdfs-site.xml]dfs.namenode.name.dir/home/neworigin/hadoop/hdfs/namedfs.data......
Kafka是一个高吞吐量分布式消息系统。linkedin开源的kafka。 Kafka就跟这个名字一样，设计非常独特。首先，kafka的开发者们认为不需要在内存里缓存什么数据，操作系统的文件缓存已经足够完善和强大，只要你不搞随机写，顺序读写的性能是非常高效的。kafka的数...
将 hadoop执行job命令写到shell脚本中。类似 hadoop jar x.jar ×××.MainClassName inputPath outputPath这种命令。hadoop客户机在本地，使用 Process执行shell脚本，java执行本地shell脚本的代码 1234Process process =null;String command1 ...
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public static void test1(String user, String keytab, String dir) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); // conf.set(fs.defaultFS, hdfs://hadoop01:8020); c...
Hello, world! ]]>
Hadoop是由java语言编写的，在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式分析应用的开源框架，其核心部件是HDFS与MapReduce。 HDFS是一个分布式文件系统：引入存放文件元数据信息的服务器Namenode和实际存放数据的服务器Datanode，对数据进行分布...
Hadoop的三大核心组件 分别是 ：HDFS（Hadoop Distribute File System）：hadoop的数据存储 工具。YARN（Yet Another Resource Negotiator,另一种 资源协调者）：Hadoop 的资源管理 器。Hadoop MapReduce:分布式计算 框架...
选择开始菜单中→程序→【managementsqlserver2008】→【sqlservermanagementstudio】命令，打开【sqlservermanagementstudio】窗口，并使用windows或sqlserver身份验证建立连接。在【对象资源管理器】窗口中展开服务器，然后选择【数据库】节点右键单击【数...
Hadoop的三大核心组件分别是：1、HDFS(Hadoop Distribute File System)：hadoop的数据存储工具。2、YARN(Yet Another Resource Negotiator,另一种资源协调者)：Hadoop 的资源管理器。3、Hadoop MapReduce:分布式计算框架。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部...
Hadoop的三大核心组件分别是：1、HDFS(Hadoop Distribute File System)：hadoop的数据存储工具。2、YARN(Yet Another Resource Negotiator,另一种资源协调者)：Hadoop 的资源管理器。3、Hadoop MapReduce:分布式计算框架。...
hadoop有三个主要的核心组件：HDFS(分布式文件存储)、MAPREDUCE(分布式的计算)、YARN(资源调度)。
Hadoop主要是分布式计算和存储的框架，所以Hadoop工作过程主要依赖于HDFS(Hadoop Distributed File System)分布式存储系统和Mapreduce分布式计算框架。
1.高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖;2.高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的,这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。3.高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据,并保证各个节点的动态平衡,因此处理...
1.Hbase即 HadoopDatabase 的简称，也就是基于Hadoop数据库，是一种NoSQL数据库，主要适用于海量明细数据（十亿、百亿）的随机实时查询，如交易清单、日志明细、轨迹行为等。2. Hive是Hadoop的数据仓库，严格地讲并非数据库，主要是让开发人员能够通过SQL来计...
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hadoop相比较来说还是比较简单的，hadoop也是作为大数据的基础内容了；
hadoop很多内容都是基于java语言开发的，hadoop生态群主要涉及的技术有，hadoop、Hive、Hbase、zookeeper、Phoenix、Impala、Flume、Kylin、Kafka等多个内容
好学
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hadoop计算-MapReduce
hadoop资源调度-yarn
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第一种是long running cluster形式，比如Yahoo，不要小看这个好像已经没什么存在感的公司，Yahoo可是Hadoop的元老之一。这种就是建立一个Data Center，然后有几个上千Node的Hadoop Cluster一直在运行。比较早期进入Big Data领域的公司一般都在使用或者使用过这种方式。
另一种是只使用MapReduce类型。毕竟现在是Cloud时代，比如AWS的Elastic MapReduce。这种是把数据存在别的更便宜的地方，比如s3，自己的data center， sql database等等，需要分析数据的时候开启一个Hadoop Cluster，Hive/Pig/Spark/Presto/Java分析完了就关掉。不用自己做Admin的工作，方便简洁。
所以个人如果要学Hadoop的话我也建议第二种，AWS有免费试用时间（但是EMR并不免费，所以不要建了几千个Node一个月后发现破产了。。），可以在这上面学习。最重要的是你可以尝试各种不同的配置对于任务的影响，比如不同的版本，不同的container size，memory大小等等，这对于学习Spark非常有帮助。
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Hadoop主要是分布式计算和存储的框架，所以Hadoop工作过程主要依赖于HDFS(Hadoop Distributed File System)分布式存储系统和Mapreduce分布式计算框架。
1.高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖;2.高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的,这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。3.高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据,并保证各个节点的动态平衡,因此处理...
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