Hadoop基础

学习Hadoop的基础知识。

Hadoop 基础学习资料，涵盖 Hadoop 架构、生态系统、大数据处理技术。深入理解 Hadoop 的原理和应用。

Hadoop Common 2.6.0 其实是 Hadoop 生态系统的核心部分，它了分布式计算所需的基础服务。这个版本在功能上进行了一些优化，是在 Windows 系统中的null/winutils问题时，了更稳定的支持。如果你在 Windows 上配置 Hadoop，会遇到没有winutils.exe的问题，这时候只需要将它放到HADOOP_HOME/bin目录下就行。另外，Hadoop 和 Spark 的结合也有趣，Spark 可以依赖 Hadoop 的分布式文件系统（HDFS）进行数据存储，利用内存计算加速数据。如果你配置好 YARN 资源管理器，Hadoop 和 Spark 的协同工

Streaming 开发的特点挺有意思的，简单来说，Hadoop Streaming 让你通过标准输入传递数据给 map/reduce 程序，再通过标准输出将结果返回给 Hadoop。这种方式主要是通过将问题转化成（key, value）对来进行，感觉符合大数据的逻辑。你可以把整个过程分成多个（map, reduce）阶段进行，而默认情况下，key 和 value 之间是 分隔的，简单明了。如果你有需要做数据流，Hadoop Streaming 简直是个不错的选择。

hadoop 基础的入门 PPT，内容挺扎实，讲得比较系统，尤其适合对大数据还没什么概念的同学。像 HDFS、MapReduce 这些核心点都有覆盖，举的例子也比较通俗，拿来过一遍思路会清晰不少。 数据的流程图、Hadoop 架构图这些图解有用，建议你边看边画下来，理解更快。嗯，讲到 MapReduce 的时候也有带点代码示例，map()和reduce()两个函数是重点，别只看不敲。 刚接触大数据生态圈的，建议你可以配合着看看下面这些资源，比如：spark和Cloudera的入门指南，思路跟 Hadoop 蛮像，但细节有差，了解一下挺有。 如果你是数据库方向转过来的，也可以顺手看看MySQL

流式开发实例：map 脚本内容 #!/usr/bin/python import sys for eachLine in sys.stdin: t- 从标准输入获取数据 eachLine = eachLine.strip() Seg = eachLine.split('|)t- 使用|` 分隔各个字段 if len(Seg) == 19 and Seg[1] == 'rpt_cad' and Seg[6] != '': t- 判断字段数量和值，符合条件则继续 ad_id = Seg[6] print '%st%d' % (ad_id, 1) t- 将结果打印到标准输出 else: t- 不符

本指南提供有关 Hadoop 环境搭建的详细说明，帮助您快速构建 Hadoop 大数据开发环境。

HDFS是Hadoop分布式计算的存储基础。HDFS具有高容错性，可以部署在通用硬件设备上，适合数据密集型应用，并且提供对数据读写的高吞吐量。HDFS能够提供对数据的可扩展访问，通过简单地往集群里添加节点就可以解决大量客户端同时访问的问题。HDFS支持传统的层次文件组织结构，同现有的一些文件系统类似，如可以对文件进行创建、删除、重命名等操作。

如果你正在学习 Hadoop，或者打算深入了解大数据，安装 Hadoop 并配置 HDFS 是入门的关键。这个实验了 Hadoop 的安装步骤以及如何操作 HDFS，你掌握大数据存储与分布式计算的基本技能。你将学会如何配置 Hadoop 环境，如何使用hadoop fs命令管理 HDFS 中的文件，还能深入理解数据冗余、分布式计算等概念，完全是大数据学习路上的必修课。 Hadoop 并不难，关键在于理解它的基本架构和操作流程。通过一些命令行工具，你可以轻松地与 HDFS 交互，进行数据上传、下载和读取等操作。而且，Hadoop 的副本机制确保了数据的高可靠性，适合大规模数据存储。 ，这个实验不

这是一个关于基础mapreduce操作的实际演示。