hadoop开发环境搭建

本次课程以实际的演练（环境部署，程序开发）为主，分享大规模Hadoop应用的一线最有效实用经验，实践与理论相结合，让学员能够对Hadoop生态系统有一个清晰明了的认识，理解Hadoop系统适用的场景，掌握MapReduce与Hive的中高级应用开发技能，快速高效搭建稳定可靠的Hadoop集群，满足生产环境的标准。 课程内容的分为4个部分： 进入Hadoop的精彩世界，介绍Hadoop生态系统的各个组成模块与适用场景。 Hadoop部署，编程与管理，讲解演示在生产环境中选用和配置服务器需要注意的事项，介绍HDFS编程的Java API使用。 MapReduce编程：讲解演示MapReduce的中高级应用开发技能。 Hive与HBase编程：根据实际例子讲解Hive的使用与UDF的开发，以及如何通过JAVA编写HBase应用。 进入Hadoop的精彩世界 文件存储-HDFS HDFS-工作原理 数据计算MapReduce MapReduce工作原理 SQL分析-Hive 海量实时读写-HBase 工作流调度-Ooize 分布式协调系统--Zookeeper Hadoop部署与编程 Hadoop版本介绍与选择 Hadoop部署实践 Hadoop安装文件构成与配置体系 机器硬件建议配置 系统环境配置 基本参数配置与说明 进程分布规划与启动 Hadoop基本使用操作 HDFS 权限

本文的主题是Hadoop+Spark大数据分析与机器学习。众所周知，Hadoop是运用最多的大数据平台，然而Spark 异军突起，与Hadoop兼容而且运行速度更快，各大公司也开始加入Spark的开发。例如，IBM公司加入Apache Spark社区，打算培育百万名数据科学家。谷歌(Google)公司与微软公司也分别应用了Spark的功能来构建服务、发展大数据分析云与机器学习平台。这些大公司的加入，也意味着未来更多公司会采用Hadoop+ Spark进行大数据的数据分析。 然而，目前市面上虽然很多大数据的书，但是多半偏向理论或应用层面的介绍，网络上的信息虽然很多，但是也很杂乱。本文希望能够用浅显易懂的原理介绍和说明，再加上上机实践操作、范例程序，来降低大数据技术的学习门槛，带领读者进入大数据与机器学习的领域。当然整个大数据的生态系非常庞大，需要学习的东西太多。希望读者通过本文的学习，有了基本的概念后，能比较容易踏入这个领域，以便继续深入与研究其他大数据的相关技术。 文档内容简介 本文档从浅显易懂的“大数据和机器学习”原理介绍和说明入手，讲述大数据和机器学习的基本概念，如:分类、分析、训练、建模、预测、机器学习(推荐引擎)、机器学习(二元分类)、机器学习(多元分类)、机器学习(回归分析)和数据可视化应用。为降低读者学习大数据技术的门槛，书中提供了丰富的上机实践操作和范例程序详解

文章目录 1.Hadoop部署的基本知识 1. 单节点模式 2. 伪分布式集群模式 3. 多节点集群模式 2.hadoop前准备 软件包以及提取码 软件说明 虚拟机内操作系统安装 CentOS7安装 配置供参考┗|｀O′|┛ 架构分布 1.Hadoop部署的基本知识 Hadoop的部署模式分为三种，分别是单节点模式、伪分布式集群模式、多节点集群模式。 1. 单节点模式 无需任何守护进程，所有的程序都运行在同一个JVM上执行。在独立模式下调试MapReduce程序非常高效方便。所以一般该模式主要是在学习或者开发阶段调试使用 。 2. 伪分布式集群模式 Hadoop守护进程运行在本地机器上，模拟一个小规模的集群，换句话说，可以配置一台机器的Hadoop集群,伪分布式是完全分布式的一个特例。 3. 多节点集群模式 Hadoop守护进程运行在一个集群上，是一个真正意义上的分布式大数据集群。 2.hadoop前准备 准备安装环境，包括虚拟机、CentOS系统、JDK、Hadoop。 安装3虚拟机用于模拟真实物理集群。 在每台虚拟机中安装JDK，JDK是Hadoop平台运行的基础环境。 部署Hadoop平台，并对其四个重要文件进行配置实现集群化。 启动并运行Hadoop集群 注意jdk版本是否兼容 软件包以及提取码 链接：https://pan.baidu.com/s

大数据专栏 上一篇 主目录 下一篇 目录 1. eclipse的安装 2. 安装hadoop插件 3. 搭建eclipse开发环境 【前言】 1. eclipse的安装 参见 https://blog.csdn.net/qq_36554582/article/details/81835097 2. 安装hadoop插件 将hadoop-eclipse-plugin-2.7.4.jar放在eclipse的安装目录的dropins下： 重启eclipse 3. 搭建eclipse开发环境 在eclipse->windows->show view->others->MapReduce Tools 打开Map/ReduceLocations窗口 new一个hadoop location： 连接成功： 附录一段连接虚拟机中hdfs集群的小代码： import java.net.URI; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; public class MyFirstHDFSDemo { public static void main(String[] args) throws Exception

hadoop伪分布式安装笔记 参考 https://www.cnblogs.com/zhangyinhua/p/7647686.html https://blog.csdn.net/javastart/article/details/47187733 一、Hadoop的三种运行模式（启动模式） 1.1、单机模式（独立模式）（Local或Standalone Mode） 　　-默认情况下，Hadoop即处于该模式，用于开发和调式。 　　-不对配置文件进行修改。 　　-使用本地文件系统，而不是分布式文件系统。 　　-Hadoop不会启动NameNode、DataNode、JobTracker、TaskTracker等守护进程，Map()和Reduce()任务作为同一个进程的不同部分来执行的。 　　-用于对MapReduce程序的逻辑进行调试，确保程序的正确。 1.2、伪分布式模式（Pseudo-Distrubuted Mode） 　　-Hadoop的守护进程运行在本机机器，模拟一个小规模的集群　 　　-在一台主机模拟多主机。 　　-Hadoop启动NameNode、DataNode、JobTracker、TaskTracker这些守护进程都在同一台机器上运行，是相互独立的Java进程。 　　-在这种模式下，Hadoop使用的是分布式文件系统，各个作业也是由JobTraker服务

伪分布模式环境搭建 服务规划 适用于学习测试开发集群模式 步骤 第一步：停止单节点集群，删除/export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas，重新创建文件夹 停止单节点集群 cd /export/servers/hadoop-2.7.5/ sbin/stop-dfs.sh sbin/stop-yarn.sh sbin/mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver 删除文件夹 rm -rf /export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas 重新创建文件夹 mkdir -p /export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/tempDatas mkdir -p /export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/namenodeDatas mkdir -p /export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/namenodeDatas2 mkdir -p /export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/datanodeDatas mkdir -p /export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/datanodeDatas2

大数据技术之Sqoop 第1章 Sqoop简介 Sqoop是一款开源的工具，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql…)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如 ： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 Sqoop项目开始于2009年，最早是作为Hadoop的一个第三方模块存在，后来为了让使用者能够快速部署，也为了让开发人员能够更快速的迭代开发，Sqoop独立成为一个Apache项目。 Sqoop2的最新版本是1.99.7。请注意，2与1不兼容，且特征不完整，它并不打算用于生产部署。 第2章 Sqoop原理 将导入或导出命令翻译成mapreduce程序来实现。 在翻译出的mapreduce中主要是对inputformat和outputformat进行定制。 第3章 Sqoop安装（搭建） 安装Sqoop的前提是已经具备Java和Hadoop的环境。 3.1 下载并解压Sqoop架包 mkdir /usr/local/sqoop cd /usr/local/sqoop tar -zxvf sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0.tar.gz rm -rf sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0.tar

调优概述 # 几乎在很多场景,MapRdeuce或者说分布式架构,都会在IO受限,硬盘或者网络读取数据遇到瓶颈.处理数据瓶颈CPU受限.大量的硬盘读写数据是海量数据分析常见情况. IO受限例子： 索引 分组 数据倒入导出 数据移动和转换 CPU受限例子： 聚类/分类 复杂的文本挖掘 特征提取 用户画像 自然语言处理 我们需要从硬件规划和软件规划等多方面结合实现性能和效率的提升。 硬件规划 # 评估集群规模 # 我们需要搭建多少节点的hadoop集群？回答这个问题考虑的因素比较多：预算？数据量？计算资源？ 需要多少计算资源可能不是特别好评估，推荐横向扩展，随业务规模和应用发展再考虑扩展。开始可以就按照数据量来评估数据规模，估计一下每天的数据增量？保存数据的周期是多少？有没有冷数据方案？ 假设每天增长的数据为600G、3备份存储，以一年规划为例,大概存储为600G 3 360天=633T, 再考虑增加%20的预留，考虑未来数据增长的趋势，考虑应用计算等空间需求。为节省空间可考虑压缩存储（大概可以节省70%空间）。 同时考虑一定冗余量，如果集群一部分节点不可用也要保证业务正常使用（根据集群规模评估冗余比例）。 然后结合节点硬件规划和预算，确定集群规模。假如我们需要650T存储，可以采用30台12 x 2TB的存储配置或者 60台6 x 2TB配置，但是节点数量翻翻

前言 目前人工智能和大数据火热，使用的场景也越来越广，日常开发中前端同学也逐渐接触了更多与大数据相关的开发需求。因此对大数据知识也有必要进行一些学习理解。 基础概念 大数据的本质 一、数据的存储：分布式文件系统（分布式存储） 二、数据的计算：分部署计算 基础知识 学习大数据需要具备Java知识基础及Linux知识基础 学习路线 （1）Java基础和Linux基础 （2）Hadoop的学习：体系结构、原理、编程 第一阶段：HDFS、MapReduce、HBase（NoSQL数据库） 第二阶段：数据分析引擎 -> Hive、Pig 数据采集引擎 -> Sqoop、Flume 第三阶段：HUE：Web管理工具 ZooKeeper：实现Hadoop的HA Oozie：工作流引擎 （3）Spark的学习 第一阶段：Scala编程语言 第二阶段：Spark Core -> 基于内存、数据的计算 第三阶段：Spark SQL -> 类似于mysql 的sql语句 第四阶段：Spark Streaming ->进行流式计算：比如：自来水厂 （4）Apache Storm 类似：Spark Streaming ->进行流式计算 NoSQL：Redis基于内存的数据库 HDFS 分布式文件系统 解决以下问题： 1、硬盘不够大：多几块硬盘，理论上可以无限大 2、数据不够安全：冗余度，hdfs默认冗余为3

近三年，大数据这个词出现的频次非常高，不仅纳入各大互联网巨头公司的战略规划中，同时也在国家的政府报告中多次提及，大数据已无疑成为当今时代的新宠。大数据给大多数人的感觉是，专业性强，门槛高，完全属于“高大上”的技术。好奇的人或许会通过网络了解一些概念，而有一些人则看到了大数据带来的机遇，投入大数据学习的洪流当中，投身大数据行业为自己带来利益。经历“坎坷”的学习大数据历程后，在求学之路上有哪些具体 容易掉入的“坑”？ 让我们一一盘点下。 ​ 1 在这里相信有许多想要学习大数据的同学，大家可以+下大数据学习裙：740041381，即可免费领取套系统的大数据学习教程 我们一起经历的那些坑 大多的初学者在入门初期，基本是在网上各种社区“大海捞针”的到处 知乎、百度： “大数据学习路径是怎么样的？” “学生党，会java，只有一台电脑！！如何学习大数据开发？” “ 语言是学R还是Python？” “我没时间有没钱，自学能学的会吗？” “现在大数据开发挺火的，谁知道大数据开发学习机构哪家靠谱？” “零基础学习大数据，想成为大数据开发工程师，请问该如何入门，有没有推荐网络教程，书籍或者大牛博客？” 自学过程中走过很多弯路，比如环境搭建，总会遇到各种奇葩问题，找不到答案；比如网上扑来各种资料不知道怎么分辨质量，也不知道如何科学利用，很痛苦又很困惑，毫无一点成就感，走了许多冤枉路，踩坑无数…… 第一