Hadoop 教程 Hadoop – 大数据概述 Hadoop – 大数据解决方案 Hadoop – 简介 Hadoop – 环境设置 Hadoop – HDFS 概述 Hadoop – HDFS 操作 Hadoop – 命令参考 Hadoop – MapReduce Hadoop – 流媒体 Hadoop – 多节点集群 Hadoop – 命令参考 还有很多更多的命令“$ HADOOP_HOME /斌/ Hadoop的FS”不是在这里表现出来，虽然这些基本的操作都将让你开始。不带附加参数运行 ./bin/hadoop dfs 将列出可以使用 FsShell 系统运行的所有命令。此外，如果您遇到困难，$HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -help commandName 将显示相关操作的简短使用摘要。 所有操作的表格如下所示。以下约定用于参数 – “<path>” means any ..
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Hadoop 教程 Hadoop – 大数据概述 Hadoop – 大数据解决方案 Hadoop – 简介 Hadoop – 环境设置 Hadoop – HDFS 概述 Hadoop – HDFS 操作 Hadoop – 命令参考 Hadoop – MapReduce Hadoop – 流媒体 Hadoop – 多节点集群 讨论 Hadoop Hadoop 是一个开源框架，允许使用简单的编程模型在跨计算机集群的分布式环境中存储和处理大数据。它旨在从单个服务器扩展到数千台机器，每台机器都提供本地计算和存储。 本简短教程快速介绍了大数据、MapReduce 算法和 Hadoop 分布式文�..
Hadoop 教程 Hadoop – 大数据概述 Hadoop – 大数据解决方案 Hadoop – 简介 Hadoop – 环境设置 Hadoop – HDFS 概述 Hadoop – HDFS 操作 Hadoop – 命令参考 Hadoop – MapReduce Hadoop – 流媒体 Hadoop – 多节点集群 Hadoop – 环境设置 Hadoop 受 GNU/Linux 平台及其风格的支持。因此，我们必须安装一个 Linux 操作系统来搭建 Hadoop 环境。如果您有 Linux 以外的操作系统，您可以在其中安装 Virtualbox 软件并在 Virtualbox 中安装 Linux。 预安装设置 在将 Hadoop ..
Hadoop 教程 Hadoop – 大数据概述 Hadoop – 大数据解决方案 Hadoop – 简介 Hadoop – 环境设置 Hadoop – HDFS 概述 Hadoop – HDFS 操作 Hadoop – 命令参考 Hadoop – MapReduce Hadoop – 流媒体 Hadoop – 多节点集群 Hadoop – HDFS 操作 启动 HDFS 最初你必须格式化配置的 HDFS 文件系统，打开 namenode（HDFS 服务器），并执行以下命令。 $ hadoop namenode -format 格式化HDFS后，启动分布式文件系统。以下命令将启动名称节点以及数据节点作为集群。 $ start-dfs.sh 列出 HDFS 中的文件 ..
Hadoop 教程 Hadoop – 大数据概述 Hadoop – 大数据解决方案 Hadoop – 简介 Hadoop – 环境设置 Hadoop – HDFS 概述 Hadoop – HDFS 操作 Hadoop – 命令参考 Hadoop – MapReduce Hadoop – 流媒体 Hadoop – 多节点集群 Hadoop – HDFS 概述 Hadoop 文件系统是使用分布式文件系统设计开发的。它在商品硬件上运行。与其他分布式系统不同，HDFS 具有高度容错性，并使用低成本硬件设计。 HDFS 拥有大量数据并提供更轻松的访问。为了存储如此庞大的数据，文件被存储在多台机器上。这些文件以冗余方式存储，以在发生故障时将系统从可能的数据丢失中拯救出来。HDFS 还使应用程序可用于并行处理。 HDFS的特点 适用于分布式存储和处理。 Hadoop 提供了一个命令接口来与 HDFS 交互。 namenode和datanode内置的服务器帮助用户轻松查看集群状态。 对文件系统数据的流式访问。 HDFS 提供文件权限和身份验证。 HDFS架构 ..
Hadoop 教程 Hadoop – 大数据概述 Hadoop – 大数据解决方案 Hadoop – 简介 Hadoop – 环境设置 Hadoop – HDFS 概述 Hadoop – HDFS 操作 Hadoop – 命令参考 Hadoop – MapReduce Hadoop – 流媒体 Hadoop – 多节点集群 Hadoop – 简介 Hadoop 是一个用 Java 编写的 Apache 开源框架，它允许使用简单的编程模型跨计算机集群分布式处理大型数据集。Hadoop 框架应用程序在提供跨计算机集群的分布式存储和计算的环境中工作。Hadoop 旨在从单个服务器扩展到数千台机器，每台机器都提供本地计算和存储。 Hadoop架构 Hadoop 的核心有两个主要层，即 – 处理/计算层（MapReduce），以及 存储层（Hadoop 分布式文件系统）。 映射简化 MapReduce 是一种并行编程模型，用于编写由 ..
Hadoop 教程 Hadoop – 大数据概述 Hadoop – 大数据解决方案 Hadoop – 简介 Hadoop – 环境设置 Hadoop – HDFS 概述 Hadoop – HDFS 操作 Hadoop – 命令参考 Hadoop – MapReduce Hadoop – 流媒体 Hadoop – 多节点集群 Hadoop – MapReduce MapReduce 是一个框架，我们可以使用它编写应用程序，以可靠的方式在大型商用硬件集群上并行处理大量数据。 什么是 MapReduce？ MapReduce是一种基于java的分布式计算处理技术和程序模型。MapReduce 算法包含两个重要的任务，即 Map 和 Reduce。Map 获取一组数据并将其转换为另一组数据，其中单个元素被分解为元组（键/值对）。其次，reduce 任务，它将地图的输出作为输入，并将这些数据元组组合成一个较小的元组集。正如 MapReduce 名称的顺序所暗示的那样，reduce 任务总是在 map 作业之后执行。 MapReduce 的主要优点是易于在多个计算节点上扩展数据处理。在 ..
Hadoop 教程 Hadoop – 大数据概述 Hadoop – 大数据解决方案 Hadoop – 简介 Hadoop – 环境设置 Hadoop – HDFS 概述 Hadoop – HDFS 操作 Hadoop – 命令参考 Hadoop – MapReduce Hadoop – 流媒体 Hadoop – 多节点集群 Hadoop – 多节点集群 本章解释了在分布式环境中 Hadoop 多节点集群的设置。 由于无法演示整个集群，我们用三个系统（一主两从）来解释Hadoop集群环境；下面给出的是它们的IP地址。 Hadoop Master: 192.168.1.15 (hadoop-master) Hadoop 从站：192.168.1.16 (hadoop-slave-1) Hadoop 从站：192.168.1.17 (hadoop-slave-2) 按照下面给出的步骤设置 Hadoop 多节点集群。 安装 ..
Hadoop 教程 Hadoop – 大数据概述 Hadoop – 大数据解决方案 Hadoop – 简介 Hadoop – 环境设置 Hadoop – HDFS 概述 Hadoop – HDFS 操作 Hadoop – 命令参考 Hadoop – MapReduce Hadoop – 流媒体 Hadoop – 多节点集群 Hadoop 问答 Hadoop Questions and Answers旨在帮助学生和专业人士准备各种认证考试和工作面试。本节提供了一系列有用的样本面试问题和多项选择题 (MCQ) 及其答案，并附有适当的解释。 Sr.No. 问题/答案类型 1 Hadoop Interview Questions 本部分提供了大量 Hadoop 面试问题，其答案隐藏在一个盒子中，以挑战您在发现正确答案之前试一试。 2 Hadoop Online Quiz ..
Hadoop 教程 Hadoop – 大数据概述 Hadoop – 大数据解决方案 Hadoop – 简介 Hadoop – 环境设置 Hadoop – HDFS 概述 Hadoop – HDFS 操作 Hadoop – 命令参考 Hadoop – MapReduce Hadoop – 流媒体 Hadoop – 多节点集群 Hadoop – 快速指南 Hadoop – 大数据概述 “世界上 90% 的数据都是在过去几年中产生的。” 由于新技术、新设备和社交网站等通信手段的出现，人类产生的数据量每年都在快速增长。我们从一开始到 2003 年产生的数据量是 50 亿 GB。如果您以磁盘的形式堆积数据，它可能会填满整个足球场。2011 年每两天创建相同数量，2013 年每十分钟创建相同数量。这个速度还在飞速增长。尽管产生的所有这些信息都是有意义的并且在处理时可能有用，但它却被忽视了。 什么是大数据？ 大数据是无法使用传统计算技术处理的大型数据集的集合。它不是一个单一的技术或工具，而是一个完整的主题，它涉及到各种工具、技术和框架。 什么是大数据？ 大数据涉及由不同设备和应用程序产生的数据。下面给出了大数据保护下的一些领域。 ..