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Hadoop的功能和優勢： Apache開源的 分布式存儲+分布式計算平臺。 組成： 兩個核心： HDFS：分布式文件系統，存儲海量的數據 MapReduce：并行處理框架，實現任務分解和調度 用途： 搭建大型數據倉庫，PB級數據的存儲、處理、分析、統計等業務 優勢： 高擴展、低成本（普通PC）、成熟的生態圈（開源加快它的發展）查看全部
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Hadoop： Google大數據技術，MapReduce、BigTable、GFS 革命性的變化： 1、成本降低，能用PC機，就不用大型機和高端存儲。 2、軟件容錯硬件故障視為常態，通過軟件保證可靠性。 3、簡化并行分布式計算，無需控制節點同步和數據交換。 Hadoop是一個模仿Google大數據技術的開源軟件。查看全部
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1準備linux環境 租用“云主機”，阿貍云，unitedStack等 云主機不受本機性能影響 2安裝JDK 3配置hadoop查看全部
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hadoop=HDFS+MapReduce+開源工具（Hive，Hbase存儲結構化數據的database，zookeeper） hadoop版本的選擇，最新2.6 2.x和1.x差別比較大 1.2穩定易上手易理解，2.x不穩定查看全部
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hadoop分布式儲存和分布式計算 =HDFS分布式文件系統 +MapReduce并行處理框架 搭建大型數據倉庫，PB級數據的存儲處理分析 優勢：高擴展、低成本、成熟的生態圈 應用情況：很多 業界大數據平臺的首選，人才需求越來越大：開發+運維查看全部
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hadoop模仿google大數據技術的開源實現 三個優點查看全部
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vim /etc/profile 配置環境變量 export JAVA_HOME=/jdk路徑 export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre export CLASSPATH=$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib:$CLASSPATH export PATH=$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib:$PATH 讓配置生效 source /etc/profile查看全部
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1，編寫Wordcount.java，包含Mappper類和reducer類。 2，編譯成class文件 3，打成jar包。 4，提交到Hadoop運行查看全部
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客戶端----job任務----jobtracker（作業調度）----拆分成maptask 和reducetask mapreduce 容錯 -----重復執行----推測執行查看全部
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把大的任務分成許多子任務map，并行執行，合并結構reduce。 如：100GB的日志，按時間分成7份，統計ip的次數，用hash映射，在規約，中間合并排序，最后得到訪問最多的IP查看全部
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安裝Hadoop查看全部
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HDFS使用：它提供了 shell 接口，可以進行命令行操作 hadoop namenode -format #格式化namenode hadoop fs -ls / #打印 / 目錄文件列表 hadoop fs -mkdir input #創建目錄 input hadoop fs -put hadoop-env.sh input/ #上傳文件 hadoop-env.sh 到 input 目錄下 hadoop fs -get input/abc.sh hadoop-envcomp.sh #從 input 目錄中下載文件 hadoop fs -cat input/hadoop-env.sh #查看文件 input/hadoop-env.sh hadoop dfsadmin -report #dfs報告查看全部
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$ hadoop namenode -format 節點塊格式化 $ hadoop fs -ls 當前目錄 $ hadoop fs -put 上傳文件 $ hadoop fs -get 下載文件查看全部
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HDFS 的特點： 1，數據冗余，硬件容錯 2，流水線式的數據訪問（一次讀寫多次讀取） 3，存儲大文件 4）適用性和局限性： 適合數據批量讀寫，吞吐量高 不適合交互式應用，低延遲很難需求滿足 適合一次讀寫多次讀取，順序讀寫 不支持多用戶并發寫相同的文件查看全部
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文件拆分塊----namenode中空的節點---返回datanode----寫入blocks----寫三份備份------更新元數據查看全部
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