Hadoop生态圈配置

Hadoop 生态圈的入门，挺适合刚接触大数据的你。内容从大数据是啥讲起，一步步带你了解 Hadoop 是怎么发展的、技术体系包括哪些东西，比如你常听到的 HDFS、YARN、MapReduce，还有越来越火的 Spark 也没落下。讲得不死板，应用场景也举了不少，挺贴近实际。你平时做前端偶尔要接触大数据的接口或者流，了解这些背景知识，绝对不亏。

在Centos 7上安装并配置Hadoop生态圈的CDH5版本，包括安装hadoop、hbase、hive、spark等组件。首先，下载并安装必要的依赖包，然后配置YUM源，接着安装各个组件并进行相关配置。完成后，启动并验证各个服务是否正常运行。

Hive 建立在 Hadoop 之上，为海量数据存储和分析而生。其卓越的可扩展性使其成为用户友好的编程接口。Hive 本身不存储和处理数据，而是依赖 HDFS 存储数据，借助 MapReduce 模型进行并行数据处理。 HiveQL，Hive 定义的类 SQL 查询语言，让用户能够通过编写简洁的语句执行 MapReduce 任务，从而轻松地将构建在关系数据库上的数据仓库应用程序迁移到 Hadoop 平台。 简而言之，Hive 是一款高效、合理、直观的分析工具，助力用户组织和利用数据。

该PPT 涵盖以下内容： Hadoop 的分布式文件存储 HDFS 及分布式计算 MapReduce 的原理 Hadoop 生态系统的应用

安装Hive、Zookeeper、Hadoop、Spark、MySQL

涵盖 Hadoop 生态系统，帮助您了解其组件和功能。

基于 Hadoop 生态技术构建的日志处理系统，满足大规模日志分析需求。

为了应对Hadoop用例和安全挑战，犀牛计划通过增强Hadoop现有数据保护功能，实现了敏感和受保护数据的处理，同时限制对私有信息的保护影响。

HDFS：分布式文件系统 HBase：NoSQL 数据库 ZooKeeper：分布式协调服务 MapReduce：数据处理框架 Hive：数据仓库 Pig：脚本化数据处理语言 Mahout：机器学习库

大数据方向的朋友，Hadoop生态真的是绕不开的一块。你如果打算系统入门，不妨看看这份挺全的资源列表。从数据存储的HDFS，到数据的MapReduce，再到像Hive这样能用类 SQL 查询的工具，基本都囊括了。 Ambari的集群管理界面蛮友好的，配置和监控都比较直观，适合初学者上手。想扩展功能？REST API 用起来也还算方便。你要是对机器学习感兴趣，像Mahout、Hivemall这类库也都有提到，直接跑在 Hadoop 或 Hive 上，省去不少折腾。 数据采集的部分，Flume、Chukwa也挺值得研究。是 Flume，日志流还蛮稳的。Avro也不错，数据格式清晰，跨语言对接更方便