谭志坚分析——大数据系统联调与部署详解

在Hadoop大数据开发与性能调优实战培训课程中，我们深入探讨了Hadoop集群的物理分布及其影响因素。

SSH免密配置：- 关键程序代码：ssh-copy-id- 截图证明：HDFS部署：- HDFS部署过程：...文件上传及目录内容查看：- 关键命令：hdfs dfs -put /root/data/8/ /mydirhdfs dfs -ls /mydir

在大数据开发中，MapReduce核心组件如Combiner、InputSplits、Mapper、Partitioner、Shuffle和Sort、InputFormat、Reducer以及RecordReader起着至关重要的作用。本课程通过59张PPT详细解析了这些关键组件的功能和优化技巧，包括自定义InputFormat、InputSplits和RecordReader，以及多文件输出的实现。学员将深入理解这些组件如何协同工作，提高大数据处理的效率和性能。

随着技术的发展，数据挖掘在各行各业中扮演着越来越重要的角色。这本全书思维导图，采用纯手工制作，格式为xmind。

Spark 的大数据部署方式挺多的，选起来容易让人头大。其实你可以从自己的资源调度需求来入手。Standalone 模式最简单，自己调度资源，用zookeeper做容错，适合玩票或小团队。Spark On Mesos就比较灵活了，CPU可以非独占，资源交给Mesos管，省心不少。 Spark On Yarn蛮受欢迎的，是在 Hadoop 生态下混得风生水起。它支持动态加资源，但目前还只能走粗粒度资源调度，细粒度？等 YARN 再卷几年吧。想玩云部署的朋友，Spark On Cloud也挺香，像在AWS EC2上跑 Spark，访问S3那叫一个方便。 你要是对部署细节有兴趣，推荐几个文章看看，像

卫星影像信息智能提取与分析 空间大数据的价值、生态与科学 空间分析领域大数据架构探索

Hadoop 是大数据的利器，部署环境的配置可根据需求选择单节点、伪分布或是完整的分布式安装。你如果在 Linux 环境下操作，先搞定 SSH 免密登录，根据文档一步步完成安装，顺便了解 Hadoop 如何在不同模式下发挥作用。其实，大数据集群的搭建有不少地方要注意，比如节点配置、网络连通性等，按图索骥不容易出错哦。大多数时候，伪分布式模式就足够用，除非你真有分布式集群的需求。安装过程不复杂，按照步骤做，出问题的机会蛮小。毕竟，有了这篇文档，你就能把 Hadoop 搭好，开始数据，顺便了解一下 HDFS 的强大之处。

### Ambari部署大数据环境知识点概述####一、Ambari简介- **定义**：Ambari是一款开源的工具，主要用于简化Apache Hadoop集群的部署、管理和监控过程。 - **功能**：Ambari提供了图形化界面，使得用户能够更加直观地管理Hadoop集群。它支持多种Hadoop生态系统组件的安装与配置，并能够实时监测这些组件的状态。 ####二、部署环境准备- **操作系统**：本部署文档中指定的操作系统为CentOS 7.2。 - **软件版本**：文档提到的软件版本包括JDK 8u91和MySQL 5.7.13，需要注意的是，这些版本号可以根据实际情况进行调整。 #

数据挖掘系统的分类涵盖了一般功能、描述性数据挖掘和预测性数据挖掘等不同视角。根据挖掘的数据库类型、知识类型、技术使用和应用等多个维度进行分类。