Hadoop编译依赖包集合

hadoop 源码的编译其实没那么玄乎，但环境得整利索，尤其是几个关键依赖包。像是用来做数据序列化的protobuf，Hadoop 必须得用 2.5.0 版本的，不然分分钟编译挂掉。你得先把protoc加到PATH里，不然 Maven 都认不出它来。压缩那块用的是snappy，就是那种压得快、解得也快的库，HDFS 和 MapReduce 性能会好不少。你要是编译的时候找不到它的.so或者.a文件，那十有八九就是没装好路径。再来一个比较容易被忽略的——FindBugs，这玩意儿不是编译必须，但有它能帮你提早发现 Bug，适合团队协作的场景，稳定性更有保障。JDK 1.7和Maven这些就不多说

Hadoop 0 2025-06-16

Hadoop 2.6.0 64位本地库

hadoop-2.6.0 的 64 位 native 库，配置起来其实挺。你只要先把hadoop-2.6.0/lib/native整个删掉，把native-x64.zip解压，改个名字mv native-x64/ native就能用了。省事又稳定，适合在 64 位 Linux 下搞大数据，直接绕开了那个老是报错的 native-hadoop 动态库问题。

Hadoop 0 2025-06-16

Cloudera Manager中文手册

Cloudera Manager 的中文手册，挺适合刚入门的朋友。内容从CDH基础讲起，像怎么装、怎么搭环境、怎么用界面做监控，全都有覆盖。就算你对Hadoop一窍不通，也能跟着摸出门路来。嗯，路线清晰，概念讲得也不绕，适合边看边上手。 结合下面几个零基础资源一起学，效果更好。比如想打好SQL基础，顺手看下零基础 SQL 学习指南，搭配实战练习更扎实。数据结构不懂？有零基础数据结构入门兜底。你要是偏编程，像R 语言、Matlab这些指南也都挺实用。 还有一点，Cloudera 这种偏企业级的工具，多资料都是英文的。这手册全中文，少踩坑、多理解，效率也高不少。如果你打算接触大数据，尤其是Hado

Hadoop 0 2025-06-16

Hadoop 2.7.3HDFS IO操作API所引用的JAR包

Hadoop 2.7.3 的 HDFS API 操作，推荐用几个比较关键的 JAR 包组合来搞定，像是hadoop-common、hadoop-hdfs-client这些，基本是常驻选手，项目里没它们肯定跑不起来。FileSystem的用法你早就用烂了，FileSystem.get(conf)拿到实例，各种create、delete操作都靠它。搭配FSDataInputStream和FSDataOutputStream，文件的读写就搞定了，流式效率也挺高。Path用来管理文件路径，还挺灵活，写法像new Path("hdfs://namenode:9000/myfile")，语义清晰，看一眼就

Hadoop 0 2025-06-16

图计算第11章

图计算的第 11 章内容挺有料的，尤其适合你正好在研究社交网络、推荐系统或者搞图神经网络这类活儿。文档里提到的 Pregel 和 Hama，都是大规模图计算领域的狠角色，分别代表了 Google 和开源阵营的玩法。像 Pregel 就是那种“顶点说了算”的模型，啥都围着顶点转，消息传来传去，搞个 PageRank 分分钟的事。 Hama 则更偏工程落地，适合你搞个集群、跑个 BSP 任务啥的。文档里还顺带比较了一下 Pregel 和 MapReduce，也挺中肯：简单点就用 MapReduce，真要追性能就得上 Pregel 这种专门为图计算打造的架构。还有提到像 Neo4j 这类图数据库，适

Hadoop 0 2025-06-16

移动集团客户识别专题项目建议书

集团客户识别的专题方案，蛮适合做电信大数据方向的入门材料。内容围绕客户细分模型展开，结构清晰，案例多，用的词也比较接地气。看得出是当年实战项目里提炼出来的文档，拿来做研究或者参考模型框架都挺有的。 PDF 里提到的ARPU挺有意思，结合短信使用频率细分用户，对你做精细化运营或者建用户画像应该还挺有启发。比如，把零短信使用的群体单独拉出来，这种小切口的数据方式，现在做 App DAU 分层也经常用。 另外像信道模型优化和客户细分驱动下的资费设计这两部分也值得一看，尤其是做过通信后台或者 CRM 相关系统的你，看这些资料会有点“老酒新瓶”的熟悉感。虽然年代久点，但思想还蛮超前的。 哦对，还有一篇叫

Hadoop 0 2025-06-16

Hadoop 3.0.0分布式框架源码

Hadoop 3.0.0 的源码包，蛮适合喜欢研究底层逻辑的你。不只是翻源码这么简单，里面的组件设计、模块拆解、还有不少新特性，挖下去会发现多有意思的点。尤其是对 YARN、HDFS、MapReduce 这些核心部分，源码解读还挺系统的，能帮你更好理解大数据框架背后的运行逻辑。

Hadoop 0 2025-06-16

Flume HDFS集成包

Flume 集成 HDFS 用的包，搞大数据采集的你肯定用得上。压缩包里有 HDFS Sink 插件、依赖 JAR、配置文件，甚至还有点教程，比较省事。拿来就能上手，尤其适合搞日志采集的场景，比如从 Kafka、Web 服务抓日志，一键扔进 Hadoop 集群，挺高效的。安全设置也预留了位置，要用 Kerberos 也能应对。配置清晰、依赖也全，省去你满世界找 jar 包的麻烦，整合起来效率高不少。

Hadoop 0 2025-06-16

Ambari汉化与单点登录配置指南

Ambari 的汉化过程和单点登录配置，写得挺细的，按步骤来基本不会出错。文档里不光有界面汉化的文件替换，还教你怎么跟企业内部的 SSO 系统对接，像接入 CAS、配置 Kerberos 那块也讲得比较清楚。之前自己折腾的时候踩了不少坑，现在看这篇觉得思路还挺清晰的。是汉化部分，把主要界面翻译文件一一列出来了，路径也给得比较全，比如/var/lib/ambari-server/resources/ui/。换完记得清缓存，不然看不到效果哦。SSO 那段操作需要你对Ambari.properties比较熟，像authentication.ldap.enabled和server.security.a

Hadoop 0 2025-06-16

Hadoop权威指南中文版

如果你最近有接触到大数据或者分布式系统，肯定听说过Hadoop。它其实是一个强大的分布式计算框架，能够让你不用深入底层细节，也能轻松实现数据存储和计算。Hadoop Distributed File System (HDFS)就是它的核心之一，专门为海量数据存储，设计时考虑到低成本硬件的使用，并且还具有高容错性。最有意思的是，HDFS不仅能超大数据集，还支持以流的形式访问文件，简化了多操作。配合MapReduce进行数据，基本上能满足你对大数据的所有需求。如果你正在构建集群，Hadoop 这套工具和框架简直是必须的，它不仅高效，还能充分利用集群的算力。你可以参考一些资源来更深入

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