目录 第一部分 Hadoop - 一个分布式编程框架 第1章 介绍Hadoop 第2章 启动Hadoop 第3章 Hadoop的组件 第二部分 - 实战中的Hadoop 第4章 编写基础MapReduce程序 第5章 高级MapReduce 第6章 编程实践 第7章 实用菜谱 第8章 管理Hadoop 第三部分 - Hadoop的广泛应用 第9章 在云中运行Hadoop 第10章 使用Pig进行编程 第11章 Hive与Hadoop的应用案例 第12章 案例研究
Hadoop - 实战中的分布式编程框架
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大数据实验报告的第二篇博客内容,挺适合刚上手分布式平台搭建的朋友。从服务器集群搭建、Hadoop 安装、一直到数据仓库 Hive 和 Sqoop 的使用,步骤清晰,顺着来基本就能跑通一个能用户数据的基础平台。不啰嗦,挺接地气,尤其是工具装完一通测试流程下来,效率高多了。适合想快速构建练手机制的人。记得多看文章里推荐的链接,多都是踩坑后总结出来的。
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Hadoop是一个广泛应用于大数据处理和分析领域的开源分布式计算框架。要使用Hadoop,您需要进行安装和配置。首先,您可以访问Hadoop官方网站或其他可信来源,下载适合您操作系统的安装包。下载完成后,解压文件到您选择的目录。安装完成后,需要配置Hadoop环境变量,编辑操作系统的环境变量文件,添加HADOOP_HOME和PATH变量。接着,进入Hadoop安装目录中的'etc/hadoop',编辑核心文件,包括设置JAVA_HOME路径、配置core-site.xml和hdfs-site.xml文件。最后,编辑slaves文件以配置Hadoop节点。
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