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

搭建 Hadoop 集群并不复杂，尤其是对于有虚拟机经验的同学。Hadoop 集群的搭建步骤其实挺清晰的，先通过三台虚拟机建立单机系统环境，再进行 Hadoop 的安装配置，确保每个节点能够顺利通信。挺适合那些想快速了解 Hadoop 并搭建基础环境的小伙伴。 你可以参考这篇文档，里面有详细的图文教程，整个过程直观，也有多实例。最重要的是，里面的步骤不仅仅是配置命令，还有一些常见的坑和方法。如果你是第一次接触 Hadoop，跟着步骤来基本不会出错。 除此之外，如果你想了解更深入的配置，或者搭建更复杂的集群环境，可以参考下面的相关文章，挺不错的。哦，对了，记得要配置好虚拟机的网络，避免出现通信问

hadoop 的零基础入门 PPT，内容挺贴心的。视频截图思路清晰，适合刚接触大数据的你。像MapReduce、HDFS这些概念都有提，手把手地讲，连怎么搭环境都讲了，真的是一步步带你走。文档节奏不快，看着不累，讲的方式也接地气，像老司机在带新人入行。搭配里面的视频链接一起看，理解更快。尤其对没搞过 Linux 的小伙伴，里面命令也写得挺全的。有几个相关的资料也蛮不错，比如Hadoop 入门指南，还有大数据实战课程这种能配着练的，提升效率挺的。如果你最近刚开始接触Hadoop，又苦于没方向，强烈建议先啃完这个 PPT，顺手把视频一起看完，节省不少踩坑时间。

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。