Hadoop入门需要哪些知识?

Hadoop入门需要哪些知识?

图片[1]-Hadoop入门需要哪些知识?-学吧号

如果是掌握hadoop的使用,java基础好就可以,看看hadoop权威指南。想深入学习源码的话,就需要些网络编程的知识了。

hadoop安装教程

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1、hadoop安装包下载。

2、登录:启动成功后访问IP,登录默认用户名和密码: Username:admin、Password:123456

3、集群指定主机(安装过程中请不要刷新页面)

4、集群安装(DKM各组件安装):这里有3种安装方式 “基本安装”,“完整安装”,“自定义安装”。

5、开始安装组件:我以“基本安装”方式来进行示例,其他方式类同,选择“下一步”会出现如下图的进度条。

6、点击“完成安装”会转到 DKM 监控界面(ip:8998) ,首先需要登录, 用户名:admin ,密码:admin 。

7、点击登录,进入到集群监控界面,如下图:

扩展资料:
Hadoop主要有以下几个优点  :
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,因此处理速度非常快   。

4.高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本,并且能够自动将失败的任务重新分配 。
5.低成本。

与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比,hadoop是开源的,项目的软件成本因此会大大降低  。
Hadoop带有用Java语言编写的框架,因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写,比如 C++ 。

hadoop菜鸟练手疑惑求助

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知道君,我来补充你的问题然后回答:目前看的《Hadoop in action》里的例子都是手动把测试用例上传到HDFS,再把mr程序打包成jar包,在部署系统的机器用命令行执行。我想知道如何把hadoop应用在一个完整的程序中,而不是像现在这种单独去用。

学习Hadoop前提需要哪些?

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一楼很给力啊 关于看英文文档四级就够了 不过也不是说英语不好就不能学 只要有毅力就OK 。最好是有Java基础,因为hadoop是用java编写的,所以懂java能够帮助理解hadoop原理,当然Hadoop也提供了其他语言的api。

不过看楼主是从事javaee的,所以完全没问题,至于Linux只要会基本的cd,ll就差不多了,会安装文件,也就是解压软件,不过不会也没关系,网上多了去了。

其实最主要就是能够坚持学下去,因为这东西不是很简单,资料也不是太多,学起来有一定难度。

有哪些好的hadoop学习资料

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1.”

hadoop视频教程下载?

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《深入浅出Hadoop实战开发(HDFS实战图片、MapReduce、HBase实战微博、Hive应用)》课程讲师:明义(robby) 课程分类:Java 涉及项目:图片服务器、微博、流量统计、话单查询系统 用到技术:Hadoop、MapReduce、HBase、Hive等 其他特性:MapReduce算法、HDFS命令 涵盖内容:代码、ppt、视频 课时数量:30 第1章节:> Hadoop背景> HDFS设计目标> HDFS不适合的场景> HDFS架构详尽分析> MapReduce的基本原理第2章节> Hadoop的版本介绍> 安装单机版Hadoop> 安装Hadoop集群第3章节 > HDFS命令行基本操作> Namenode的工作机制> HDFS基本配置管理 第4章节> HDFS应用实战:图片服务器(1) – 系统设计> 应用的环境搭建 php + bootstrap + java> 使用Hadoop Java API实现向HDFS写入文件第5章节 > HDFS应用实战:图片服务器(2)> 使用Hadoop Java API实现读取HDFS中的文件> 使用Hadoop Java API实现获取HDFS目录列表> 使用Hadoop Java API实现删除HDFS中的文件第6章节> MapReduce的基本原理> MapReduce的运行过程> 搭建MapReduce的java开发环境> 使用MapReduce的java接口实现WordCount第7章节> WordCount运算过程分析> MapReduce的combiner> 使用MapReduce实现数据去重> 使用MapReduce实现数据排序> 使用MapReduce实现数据平均成绩计算第8章节> HBase详细介绍> HBase的系统架构> HBase的表结构,RowKey,列族和时间戳> HBase中的Master,Region以及Region Server第9章节> 使用HBase实现微博应用(1)> 用户注册,登陆和注销的设计> 搭建环境 struts2 + jsp + bootstrap + jquery + HBase Java API> HBase和用户相关的表结构设计> 用户注册的实现第10章节 > 使用HBase实现微博应用(2)> 使用session实现用户登录和注销> “关注”功能的设计 > “关注”功能的表结构设计> “关注”功能的实现第11章节> 使用HBase实现微博应用(3)> “发微博”功能的设计> “发微博”功能的表结构设计> “发微博”功能的实现 > 展现整个应用的运行第12章节 > HBase与MapReduce介绍> HBase如何使用MapReduce第13章节 > HBase应用实战:话单查询与统计(1)> 应用的整体设计> 开发环境搭建> 表结构设计第14章节 > HBase应用实战:话单查询与统计(2)> 话单入库单设计与实现> 话单查询的设计与实现第15章节> HBase应用实战:话单查询与统计(3)> 统计功能设计 > 统计功能实现第16章节 > 深入MapReduce(1)> split的实现详解> 自定义输入的实现> 实例讲解第17章节 > 深入MapReduce(2)> Reduce的partition > 实例讲解第18章节 > Hive入门> 安装Hive> 使用Hive向HDFS存入结构化数据> Hive的基本使用第19章节 > 使用MySql作为Hive的元数据库> Hive结合MapReduce第20章节> Hive应用实战:数据统计(1)> 应用设计,表结构设计第21章节 > Hive应用实战:数据统计(2)> 数据录入与统计的实现《Hadoop应用开发实战(flume应用开发、搜索引擎算法、Pipes、集群、PageRank算法)》课程讲师:明义(robby) 课程分类:Java 涉及项目:搜索引擎自动推荐、PageRank算法、 最短路径算法、好友智能推荐 用到技术:flume应用开发、Pipes、Hadoop Streaming 其他特性:Hadoop集群管理、flume分布式应用 涵盖内容:视频、代码、ppt 课时数量:28 第1章节: (4课时)搜索引擎自动推荐(4课时)> 新平台搭建: 使用VirtualBox创建CentOs虚拟机,并使用RPM的方式安装和使用Hadoop> 内存数据库Redis的安装和基本使用> 搜索引擎自动推荐算法讲解> 使用JqueryUI + Ajax + Redis搭建前后台框架> 使用Map Reduce实现数据统计算法> 定制Map Reduce输出,将数据直接写入Redis内存数据库第2章节: (3课时)好友智能推荐 (3课时)> 应用背景和算法详细讲解> Web框架搭建Struts2 + Redis> 使用Map Reduce结合Redis实现潜在好友查找算法> 完整的应用逻辑实现:前台好友关注,后台潜在好友查找,再到前台潜在好友推荐第3章节:(2课时)Hadoop Streaming(2课时)> 非Java的Map Reduce实现> 如何使用脚本语言实现一个Map Reduce任务> 如何使用C语言实现一个Map Reduce任务第4章节: (1课时)Hadoop Pipes (1课时)> 基于Hadoop Pipes,使用C++实现Map Reduce任务第5章节: (2课时)Apache Flume基础 (2课时)> Apache Flume概述> Flume Agent详细介绍及使用> 深入Flume子模块: Source, Sink及Channel的使用第6章节: (3课时)Flume实践及分布式应用 (3课时)> 与搜索引擎自动推荐应用的结合> 搭建分布式的flume应用第7章节: (5课时)最短路径算法的Hadoop实现(约5课时)> 最短路径算法介绍> 如何使用MapReduce实现最短路径算法> 找到城市任意公交站点之间的最短路径第8章节: (3课时)Hadoop集群管理(约3课时)> Hadoop的日志管理> 动态添加和删除Hadoop节点> Namenode和Datanode目录结构介绍> HDFS的数据安全性:fsimage和editlog> Hadoop管理工具dfsadmin和fsck的使用第9章节:(5课时)PageRank算法的Hadoop实现(约5课时)> Google的成名之作:PageRank算法介绍> 如何使用Hadoop实现PageRank算法《Cloudera Hadoop 4系列实战课程(电商业日志流量分析项目)》课程讲师:Cloudy 课程分类:Java 涉及项目:电商业日志流量分析项目 用到技术:CDH4,Cloudera Manager,Hive,HBase,Sqoop 其他特性:Hbase 涵盖内容:视频、代码、ppt 课时数量:40 第一章(9讲)·cloudera manager 介绍和安装·chd4.1 介绍·chd4.1 安装·chd4.1 集群环境搭建、相关组件安装·cloudera manager管理集群·cloudera manager下集群高级管理第二章(约10讲)·Hive原理·Hive元数据管理·Hive数据表和数据存储·Hive的Java扩展开发·Hive UDF和UDAF开发·Hive JDBC连接·Hive常见场景,实战练习·Hive -f 传参框架开发 由于hive自带命令hive -f无法传参数,导致hive跨文件的使用基本瘫痪, 无法大量推广。该框架可以任意传参,让hive企业级应用开发更高效和简洁。

第三章(约5讲)·Sqoop原理·Sqoop使用详解·用Sqoop实现HDFS/Hive与关系数据库的数据交互·用Sqoop实现HBase与关系数据库的数据交互第四章(约8讲)·Hbase原理·Hbase系统架构·Hbase存储机制·Hbase基本使用·Hbase表设计思路和方案·常见应用场景·和Hive交互·Java访问、WEB开发第五章 项目实战(约8讲)电商业日志流量分析项目,互联网企业对海量日志的分析是Hadoop应用的一个重要用途,也是对网站流量、客户行为分析的重要途径。

该项目整合Hive、Hbase、Sqoop等常用组件,涉及从后台处理到前台呈现的每一个技术环节。

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