Hadoop + Hive应用实例(附源码)
hadoop学习课程介绍
云凡教育Hadoop网络培训第二期 开课时间：2014年1月20日 授课方式:YY在线教育+课程视频+资料、笔记+辅导+推荐就业 YY教育平台：20483828 课程咨询：1441562932 大胃 云凡教育Hadoop交流群：306770165 费用： 第二期优惠特价：999元； 授课对象： 对大数据领域有求知欲，想成为其中一员的人员 想深入学习hadoop，而不只是只闻其名的人员 基础技能要求: 具有linux操作一般知识（因为hadoop在linux下跑） 有Java基础(因为hadoop是java写的并且编程也要用java语言) 课程特色 1，以企业实际应用为向导，进行知识点的深入浅出讲解； 2，从零起步，循序渐进，剖析每一个知识； 3，萃取出实际开发中最常用、最实用的内容并以深入浅出的方式把难点化于无形之中 学习安排： Hadoop的起源与生态系统介绍(了解什么是大数据；Google的三篇论文；围绕Hadoop形成的一系列的生态系统；各个子项目简要介绍)
1_Linux系统环境搭建和基本命令使用 针对很多同学对linux命令不熟悉，在课程的学习中，由于命令不熟悉导致很多错误产生，所以特意增加一节linux基础课程，讲解一些常用的命令，对接下来的学习中做好入门准备； 02_Hadoop本地（单机）模式和伪分布式模式安装 本节是最基本的课程，属于入门级别，主要对Hadoop 介绍，集中安装模式，如何在linux上面单机（本地）和伪分布模式安装Hadoop，对HDFS 和MapReduce进行测试和初步认识。 03_HDFS的体系结构、Shell操作、Java API使用和应用案例 本节是对hadoop核心之一——HDFS的讲解。HDFS是所有hadoop操作的基础，属于基本的内容。对本节内容的理解直接影响以后所有课程的学习。在本节学习中，我们会讲述hdfs的体系结构，以及使用shell、java不同方式对hdfs 的操作。在工作中，这两种方式都非常常用。学会了本节内容，就可以自己开发网盘应用了。在本节学习中，我们不仅对理论和操作进行讲解，也会讲解hdfs 的源代码，方便部分学员以后对hadoop源码进行修改。 04_MapReduce入门、框架原理、深入学习和相关MR面试题 本节开始对hadoop核心之一——mapreduce的讲解。mapreduce是hadoop 的核心，是以后各种框架运行的基础，这是必须掌握的。在本次讲解中，掌握mapreduce执行的详细过程，以单词计数为例，讲解mapreduce的详细执行过程。还讲解hadoop的序列化机制和数据类型，并使用自定义类型实现电信日志信息的统计。最后，还要讲解hadoop的RPC机制，这是hadoop运行的基础，通过该节学习，我们就可以明白hadoop是怎么明白的了，就不必糊涂了，本节内容特别重要。 05_Hadoop集群安装管理、NameNode安全模式和Hadoop 1.x串讲复习 hadoop就业主要是两个方向：hadoop工程师和hadoop集群管理员。我们课程主要培养工程师。本节内容是面向集群管理员的，主要讲述集群管理的知
hadoop2.7.2 伪分布式安装
hadoop：建立一个单节点集群伪分布式操作 安装路径为：/opt/hadoop-2.7.2.tar.gz 解压hadoop: tar -zxvf hadoop-2.7.2.tar.gz 配置文件 1. etc/hadoop/hadoop-env.sh export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8 2. etc/hadoop/core-site.xml
java 基础知识之hadoop源码阅读必备(一)
java 程序员你真的懂java吗？ 一起来看下hadoop中的如何去使用java的 大数据是目前IT技术中最火热的话题，也是未来的行业方向，越来越多的人参与到大数据的学习行列中。从最基础的伪分布式环境搭建，再到分布式环境搭建，再进入代码的编写工作。这时候码农和大牛的分界点已经出现了，所谓的码农就是你让我做什么我就做什么，我只负责实现，不管原理，也不想知道原理。大牛就开始不听的问自己why？why？why？于是乎，很自然的去看源码了。然而像hadoop这样的源码N多人参与了修改和完善，看起来非常的吃力。然后不管如何大牛就是大牛，再硬的骨头也要啃。目前做大数据的80%都是从WEB开发转变过来的，什么spring mvc框架、SSH框架非常熟悉，其实不管你做了多少年的WEB开发，你很少接触到hadoop中java代码编写的风格，有些人根本就看不懂什么意思。下面我来介绍下hadoop源码怎么看。 hadoop体现的是分布式框架，因此所有的通信都基于RPC来操作，关于RPC的操作后续再介绍。hadoop源码怎么看系列分多个阶段介绍，下面重点介绍下JA V A基础知识。 一、多线程编程 在hadoop源码中，我们能看到大量的类似这样的代码 return executor.submit(new Callable
hadoop伪分布式搭建2.0
1. virtualbox安装 1. 1. 安装步骤 1. 2. virtualbox安装出错情况 1. 2.1. 安装时直接报发生严重错误 1. 2.2. 安装好后，打开Vitualbox报创建COM对象失败，错误情况1 1. 2.3. 安装好后，打开Vitualbox报创建COM对象失败，错误情况2 1. 2.4. 安装将要成功，进度条回滚，报“setup wizard ended prematurely”错误 2. 新建虚拟机 2. 1. 创建虚拟机出错情况 2. 1.1. 配制好虚拟光盘后不能点击OK按钮 3. 安装Ubuntu系统 3. 1. 安装Ubuntu出错情况 3. 1.1. 提示VT-x/AMD-V硬件加速在系统中不可用 4. 安装增强功能 4. 1. 安装增强功能出错情况 4. 1.1. 报未能加载虚拟光盘错误 5. 复制文件到虚拟机 5. 1. 复制出错情况 5. 1.1. 不能把文件从本地拖到虚拟机 6. 配置无秘登录ssh 7. Java环境安装 7. 1. 安装Java出错情况 7. 1.1. 提示不能连接 8. hadoop安装 8. 1. 安装hadoop的时候出错情况 8. 1.1. DataNode进程没启动 9. 开机自启动hadoop 10. 关闭服务器（需要时才关） 1. virtualbox安装 1. 1. 安装步骤 1.选择hadoop安装软件中的VirtualBox-6.0.8-130520-Win
2.双击后进入安装界面，然后直接点击下一步 3.如果不想把VirtualBox安装在C盘，那么点击浏览
hadoop入门学习资料大全
Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。简单地说来，Hadoop是一个可以更容易开发和运行处理大规模数据的软件平台。 Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有着高容错性（fault-tolerent）的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高传输率（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。 搜索了一些WatchStor存储论坛关于hadoop入门的一些资料分享给大家希望对大家有帮助 jackrabbit封装hadoop的设计与实现 https://www.360docs.net/doc/4d7873773.html,/thread-60444-1-1.html 用Hadoop进行分布式数据处理 https://www.360docs.net/doc/4d7873773.html,/thread-60447-1-1.html
Hadoop源代码eclipse编译教程 https://www.360docs.net/doc/4d7873773.html,/thread-60448-1-2.html Hadoop技术讲解 https://www.360docs.net/doc/4d7873773.html,/thread-60449-1-2.html Hadoop权威指南(原版) https://www.360docs.net/doc/4d7873773.html,/thread-60450-1-2.html Hadoop源代码分析完整版 https://www.360docs.net/doc/4d7873773.html,/thread-60451-1-2.html 基于Hadoop的Map_Reduce框架研究报告 https://www.360docs.net/doc/4d7873773.html,/thread-60452-1-2.html Hadoop任务调度 https://www.360docs.net/doc/4d7873773.html,/thread-60453-1-2.html Hadoop使用常见问题以及解决方法 https://www.360docs.net/doc/4d7873773.html,/thread-60454-1-2.html HBase：权威指南
在windows下安装hadoop
在windows下通过安装cygwin模拟linux环境，然后再安装hadoop，是一种简单方便的方式。 首先是搭建cygwin环境： 一、安装cygwin 二、安装sshd服务 三、启动sshd服务 四、配置ssh无密码登录 一、此处无话可说，按照网上的文档，选择必要的组件即可。 二、 1 以管理员身份运行cygwin 2 输入：ssh-host-config 有关键的两步：*** Query: Do you want to use a different name? (yes/no)选择yes *** Query: Create new privileged user account 'cyg_server'? (yes/no) 选择yes 创建的用户名最好为新的用户名，密码最好与windows用户的密码一致 三、在开始菜单运ervices.msc或其他手段进入服务列表，找到cygwin sshd服务，查看属性是否为上一步的用户名登陆的，否则更改之。此时可能不能启动，需要在计算机右击“管理”，用户和组的管理中将上面的用户加入管理员的组，即授予管理员权限。 四、此时使用ssh服务，即输入：ssh localhost会要求输入密码，若显示为“last login:......”则说明已经正确安装ssh服务并且可以启动。 接下来是配置ssh的无密码登陆： 1输入：ssh-keygen （一直回车，一般是三次回车） 2 输入：cd ~/.ssh 3 输入：cp id_rsa.pub authorized_keys 此时输入exit退出cygwin，再次以管理员身份进入cygwin，输入ssh localhost，若没有要求输入密码便显示“last login.....”则说明成功了。 接下来是安装Hadoop： 一、安装JDK 二、下载hadoop及配置hadoop环境 三、格式化namenode 四、启动hadoop
详解hadoop核心架构
详解Hadoop核心架构 通过阶段性的调研总结，从内部机理的角度详细分析，HDFS、MapReduce、Hbase、Hive是如何运行，以及基于Hadoop数据仓库的构建和分布式数据库内部具体实现。 HDFS的体系架构 整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持，并通过MR来实现对分布式并行任务处理的程序支持。 HDFS采用主从（Master/Slave）结构模型，一个HDFS集群是由一个NameNode 和若干个DataNode组成的（在最新的Hadoop2.2版本已经实现多个NameNode 的配置-这也是一些大公司通过修改hadoop源代码实现的功能，在最新的版本中就已经实现了）。NameNode作为主服务器，管理文件系统命名空间和客户端对文件的访问操作。DataNode管理存储的数据。HDFS支持文件形式的数据。 从内部来看，文件被分成若干个数据块，这若干个数据块存放在一组DataNode上。NameNode执行文件系统的命名空间，如打开、关闭、重命名文件或目录等，也负责数据块到具体DataNode的映射。DataNode负责处理文件系统客户端的文件读写，并在NameNode的统一调度下进行数据库的创建、删除和复制工作。NameNode是所有HDFS元数据的管理者，用户数据永远不会经过NameNode。 图中涉及三个角色：NameNode、DataNode、Client。NameNode是管理者，DataNode是文件存储者、Client是需要获取分布式文件系统的应用程序。 文件写入： 1）Client向NameNode发起文件写入的请求。 2）NameNode根据文件大小和文件块配置情况，返回给Client它管理的DataNode的信息。 3）Client将文件划分为多个block，根据DataNode的地址，按顺序将block 写入DataNode块中。 文件读取： 1）Client向NameNode发起读取文件的请求。 2）NameNode返回文件存储的DataNode信息。 3）Client读取文件信息。 HDFS作为分布式文件系统在数据管理方面可借鉴点： 文件块的放置：一个Block会有三份备份，一份在NameNode指定的DateNode 上，一份放在与指定的DataNode不在同一台机器的DataNode上，一根在于指定
hadoop3.0.0源码编译
1. 2.编译步骤 (1)jdk安装和部署 1.安装jdk cd /home/lly/下载/hadoop/ rpm –ivhjdk-8u101-linux-x64.rpm 2.添加环境变量 $sudo vim /etc/profile 3.加入如下内容 export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_101 export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JER_HOME/lib:$CLASSPATH export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JER_HOME/bin:$PATH 按”esc” :w :q 4.立刻应用改变 $sudo source /etc/profile 5.测试 java –version java version "1.8.0_101" Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_101-b13) Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.101-b13, mixed mode) (2)maven安装和部署 1.解压 cd /home/lly/下载/hadoop/ tarzxvfapache-maven-3.3.9-bin.tar.gz -C /usr/soft 2.添加环境变量 $sudo vim /etc/profile
3.加入如下内容 export MAVEN_HOME=/usr/soft/apache-maven-3.3.3 export PATH=.:$PATH:$JAVA_HOME/bin:$MAVEN_HOME/bin 按”esc” :w :q 4.立刻应用改变 $sudo source /etc/profile 5.测试 mvn -version Apache Maven 3.3.9 (bb52d8502b132ec0a5a3f4c09453c07478323dc5; 2015-11-11T00:41:47+08:00) Maven home: /usr/soft/apache-maven-3.3.9 Java version: 1.8.0_101, vendor: Oracle Corporation Java home: /usr/java/jdk1.8.0_101/jre (3)依赖安装 1.输入命令 $sudoyum install g++ autoconfautomakelibtoolcmakezlib1g-dev pkg-configlibssl-de (4)安装cmake 1.解压 cd /home/lly/下载/hadoop/ tarzxvfcmake-3.6.2.tar.gz -C /usr/soft 2.安装 cd/usr/soft/cmake-3.6.2 ./bootstrap make make install 3.测试 cmake–version (5)安装protobuf 1.解压 cd /home/lly/下载/hadoop/ tarzxvfprotobuf-2.5.0.tar.gz -C /usr/soft 2.安装 cd/usr/soft/protobuf-2.5.0 ./configure --prefix=/usr/soft/protobuf-2.5.0 make
Hadoop入门—Linux下伪分布式计算的安装与wordcount的实例展示
开始研究一下开源项目hadoop，因为根据本人和业界的一些分析，海量数据的分布式并行处理是趋势，咱不能太落后，虽然开始有点晚，呵呵。首先就是安装和一个入门的小实例的讲解，这个恐怕是我们搞软件开发的，最常见也最有效率地入门一个新鲜玩意的方式了，废话不多说开始吧。 本人是在ubuntu下进行实验的，java和ssh安装就不在这里讲了，这两个是必须要安装的，好了我们进入主题安装hadoop： 1.下载hadoop-0.20.1.tar.gz： https://www.360docs.net/doc/4d7873773.html,/dyn/closer.cgi/hadoop/common/ 解压：$ tar –zvxf hadoop-0.20.1.tar.gz 把Hadoop 的安装路径添加到环/etc/profile 中: export HADOOP_HOME=/home/hexianghui/hadoop-0.20.1 export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH 2.配置hadoop hadoop 的主要配置都在hadoop-0.20.1/conf 下。 (1)在conf/hadoop-env.sh 中配置Java 环境(namenode 与datanode 的配置相同)： $ gedit hadoop-env.sh $ export JAVA_HOME=/home/hexianghui/jdk1.6.0_14 3.3)配置conf/core-site.xml, conf/hdfs-site.xml 及conf/mapred-site.xml(简单配置，datanode 的配置相同) core-site.xml:
实验3 Hadoop安装与配置2-伪分布式
实验报告封面 课程名称： Hadoop大数据处理课程代码： JY1124 任课老师：宁穗实验指导老师: 宁穗 实验报告名称：实验3 Hadoop安装与配置2 学生： 学号： 教学班： 递交日期： 签收人： 我申明，本报告的实验已按要求完成，报告完全是由我个人完成，并没有抄袭行为。我已经保留了这份实验报告的副本。 申明人(签名): 实验报告评语与评分： 评阅老师签名：
一、实验名称：Hadoop安装与配置 二、实验日期：2015年9 月25 日 三、实验目的： Hadoop安装与配置。 四、实验用的仪器和材料： 安装环境:以下两个组合之一 1.硬件环境：存ddr3 4G及以上的x86架构主机一部 系统环境：windows 、linux或者mac os x 软件环境：运行vmware或者virtualbox (2) 存ddr 1g及以上的主机两部及以上 五、实验的步骤和方法： 本次实验重点在ubuntu中安装jdk以及hadoop。 一、关闭防火墙 sudo ufw disable iptables -F 二、jdk的安装 1、普通用户下添加grid用户
2、准备jdk压缩包，把jdk压缩包放到以上目录（此目录可自行设置） 3、将jdk压缩包解压改名 改名为jdk：mv jdk1.7.0_45 jdk 移动到/usr目录下：mv jdk /usr（此目录也可自行设置，但需与配置文件一致）4、设置jdk环境变量 此采用全局设置方法，更改/etc/profile文件 sudo gedit /etc/profile 添加（根据情况自行设置） export JA VA_HOME=/usr/jdk export JRE_HOME=/usr/ jdk/jre export CLASSPATH=.:$JA V A_HOME/lib:$JRE_HOME/lib:$CLASSPATH export PA TH=$JA V A_HOME/bin: $JRE_HOME/ bin: $PATH 然后保存。 5、检验是否安装成功 java -version 二、ssh免密码 1、退出root用户，su grid 生成密钥 ssh-keygen –t rsa
深度探索Hadoop HDFS数据访问流程
深度探索Hadoop分布式文件系统（HDFS）数据读取流程1.开篇 Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Hadoop大数据生态最底层的数据存储设施。因其具备了海量数据分布式存储能力，针对不同批处理业务的大吞吐数据计算承载力，使其综合复杂度要远远高于其他数据存储系统。 因此对Hadoop分布式文件系统（HDFS）的深入研究，了解其架构特征、读写流程、分区模式、高可用思想、数据存储规划等知识，对学习大数据技术大有裨益，尤其是面临开发生产环境时，能做到胸中有数。 本文重点从客户端读取HDFS数据的角度切入，通过Hadoop源代码跟踪手段，层层拨开，渐渐深入Hadoop机制内部，使其读取流程逐渐明朗化。 2.HDFS数据读取整体架构流程 如上图所示：描绘了客户端访问HDFS数据的简化后整体架构流程。（1）客户端向hdfs namenode节点发送Path文件路径的数据访问的请求（2）Namenode会根据文件路径收集所有数据块（block）的位置信息，并根
据数据块在文件中的先后顺序，按次序组成数据块定位集合（located blocks），回应给客户端 （3）客户端拿到数据块定位集合后，创建HDFS输入流，定位第一个数据块所在的位置，并读取datanode的数据流。之后根据读取偏移量定位下一个 datanode并创建新的数据块读取数据流，以此类推，完成对HDFS文件 的整个读取。 3.Hadoop源代码分析 经过上述简单描述，我们对客户端读取HDFS文件数据有了一个整体上概念，那么这一节，我们开始从源代码跟踪的方向，深度去分析一下HDFS的数据访问内部机制。 (一)namenode代理类生成的源代码探索 为什么我们要先从namenode代理生成说起呢？原因就是先了解清楚客户端与namenode之间的来龙去脉，再看之后的数据获取过程就有头绪了。 （1）首先我们先从一个hdfs-site.xml配置看起
Hadoop源代码分析(完整版)
关键字: 分布式云计算 Google的核心竞争技术是它的计算平台。Google的大牛们用了下面5篇文章，介绍了它们的计算设施。 GoogleCluster： https://www.360docs.net/doc/4d7873773.html,/archive/googlecluster.html Chubby：https://www.360docs.net/doc/4d7873773.html,/papers/chubby.html GFS：https://www.360docs.net/doc/4d7873773.html,/papers/gfs.html BigTable：https://www.360docs.net/doc/4d7873773.html,/papers/bigtable.html MapReduce：https://www.360docs.net/doc/4d7873773.html,/papers/mapreduce.html 很快，Apache上就出现了一个类似的解决方案，目前它们都属于Apache的Hadoop项目，对应的分别是： Chubby-->ZooKeeper GFS-->HDFS BigTable-->HBase MapReduce-->Hadoop 目前，基于类似思想的Open Source项目还很多，如Facebook用于用户分析的Hive。 HDFS作为一个分布式文件系统，是所有这些项目的基础。分析好HDFS，有利于了解其他系统。由于Hadoop的HDFS和MapReduce 是同一个项目，我们就把他们放在一块，进行分析。 下图是MapReduce整个项目的顶层包图和他们的依赖关系。Hadoop包之间的依赖关系比较复杂，原因是HDFS提供了一个分布式文件系统，该系统提供API，可以屏蔽本地文件系统和分布式文件系统，甚至象Amazon S3这样的在线存储系统。这就造成了分布式文件系统的实现，或者是分布式文件系统的底层的实现，依赖于某些貌似高层的功能。功能的相互引用，造成了蜘蛛网型的依赖关系。一个典型的例子就是包conf，conf用于读取系统配置，它依赖于fs，主要是读取配置文件的时候，需要使用文件系统，而部分的文件系统的功能，在包fs中被抽象了。 Hadoop的关键部分集中于图中蓝色部分，这也是我们考察的重点。
详解Hadoop核心架构
详解Hadoop核心架构 通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce 处理过程，以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍，基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。 通过这一阶段的调研总结，从内部机理的角度详细分析，HDFS、MapReduce、Hbase、Hive是如何运行，以及基于Hadoop数据仓库的构建和分布式数据库内部具体实现。如有不足，后续及时修改。 HDFS的体系架构 整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持，并通过MR来实现对分布式并行任务处理的程序支持。 HDFS采用主从（Master/Slave）结构模型，一个HDFS集群是由一个NameNode 和若干个DataNode组成的（在最新的Hadoop2.2版本已经实现多个NameNode 的配置-这也是一些大公司通过修改hadoop源代码实现的功能，在最新的版本中就已经实现了）。NameNode作为主服务器，管理文件系统命名空间和客户端对文件的访问操作。DataNode管理存储的数据。HDFS支持文件形式的数据。从内部来看，文件被分成若干个数据块，这若干个数据块存放在一组DataNode 上。NameNode执行文件系统的命名空间，如打开、关闭、重命名文件或目录等，也负责数据块到具体DataNode的映射。DataNode负责处理文件系统客户端的文件读写，并在NameNode的统一调度下进行数据库的创建、删除和复制工作。NameNode是所有HDFS元数据的管理者，用户数据永远不会经过NameNode。
如图：HDFS体系结构图 图中涉及三个角色：NameNode、DataNode、Client。NameNode是管理者，DataNode是文件存储者、Client是需要获取分布式文件系统的应用程序。 文件写入： 1）Client向NameNode发起文件写入的请求。 2）NameNode根据文件大小和文件块配置情况，返回给Client它管理的DataNode的信息。 3）Client将文件划分为多个block，根据DataNode的地址，按顺序将block 写入DataNode块中。 文件读取： 1）Client向NameNode发起读取文件的请求。 2）NameNode返回文件存储的DataNode信息。 3）Client读取文件信息。 HDFS作为分布式文件系统在数据管理方面可借鉴点：
hadoop安装最终版
一．在Microsoft Windows XP操作系统下,安装Ubuntu 8.04 lts server版本+ xubuntu桌面到VMware虚拟机上 1.下载ubuntu server 及xubuntu 1)Ubuntu 8.04 server: http://119.147.41.16/down?cid=A97349CDC5DF51672F26FCABACBF5BC5AF9AF89D &t=2&fmt=&usrinput=ubuntu 8.04&dt=1&ps=0_0&rt=0kbs&plt=0 2)Xubuntu: 可不下，不用桌面 http://119.147.41.16/down?cid=DADD7F929F5F442A7881C2B382865468B70B8AA5 &t=2&fmt=&usrinput=xubuntu&dt=1002002&ps=0_0&rt=0kbs&plt=0 3)VMware http://119.147.41.16/down?cid=9BAA5720718DE23B4F7312C915E8028E71779B39 &t=2&fmt=-1&usrinput=Vmware&dt=2056000&redirect=no 2.本人硬件环境(参考) CPU: 2 core 4.12G Memory: 2G ddr3 Mainboard Chip : Intel p43d3 Graphic Chip : N Geoforce 9600gs0 3.本人软件环境(参考) OS : Microsoft windows xp sp3 VM: vmware5.5.1.19175 Linux: Ubuntu linux 8.04 lts server(iso) + xubuntu (ISO) 4.设置虚拟环境 1)安装VMware ：略(出现警告仍然继续，sn: E8HFE-5MD6N-F25DC-4WRNQ, 可不汉 化) 2)打开VMware Workstation软件，点击“file”菜单，选择“new”－“virtual machine” 命令 3)弹出新建虚拟机向导，点击“下一步”按钮 4)在“virtual machine configuration”中，选择第二项“custom”单选项目，点击 “下一步”按钮 5)在“virtual machine format”中，选择第一项“new - Workstation 5”单选项目， 点击“下一步”按钮 6)之后将询问虚拟机的操作系统，我们在“guest operating system”中选择“Linux”， 在下面的版本中选择“Ubuntu”，点击“下一步”按钮 7)这时询问虚拟机的名称和保存目录，请根据自己的需要进行设置。在此我使用 d:\\My Virtual Machines\Ubuntu，点击“下一步”按钮 8)虚拟处理器数，选择“one”，点击“下一步”按钮。（我是双核心处理器，所以 有这个项目） 9)这时提示分配虚拟机内存，请根据自己物理内存实际情况进行设置，建议至少 分配128MB内存，如果物理内存数量允许，推荐设置256MB内存。我的物理 内存是2GB，在此我使用虚拟机推荐的内存数量384MB，点击“下一步”按钮 10)网络连接类型。如果不想让虚拟机访问，请选择“不使用网络连接”。如果需要 访问网络，请根据自己的情况设置，在此我推荐使用第二项“NAT”，这个选项 让虚拟机使用宿主计算机的IP访问网络，宿主计算机将共享网络给虚拟机。点 击“下一步”按钮
Hadoop2.2.0+Hbase0.98.1+Sqoop1.4.4+Hive0.13完全安装手册
Hadoop2.2.0+Hbase0.98.1+Sqoop1.4.4+Hive0.13 完全安装手册
前言： (3) 一. Hadoop安装（伪分布式） (4) 1. 操作系统 (4) 2. 安装JDK (4) 1> 下载并解压JDK (4) 2> 配置环境变量 (4) 3> 检测JDK环境 (5) 3. 安装SSH (5) 1> 检验ssh是否已经安装 (5) 2> 安装ssh (5) 3> 配置ssh免密码登录 (5) 4. 安装Hadoop (6) 1> 下载并解压 (6) 2> 配置环境变量 (6) 3> 配置Hadoop (6) 4> 启动并验证 (8)
前言： 网络上充斥着大量Hadoop1的教程，版本老旧，Hadoop2的中文资料相对较少，本教程的宗旨在于从Hadoop2出发，结合作者在实际工作中的经验，提供一套最新版本的Hadoop2相关教程。 为什么是Hadoop2.2.0，而不是Hadoop2.4.0 本文写作时，Hadoop的最新版本已经是2.4.0，但是最新版本的Hbase0.98.1仅支持到Hadoop2.2.0，且Hadoop2.2.0已经相对稳定，所以我们依然采用2.2.0版本。
一. Hadoop安装（伪分布式） 1. 操作系统 Hadoop一定要运行在Linux系统环境下，网上有windows下模拟linux环境部署的教程，放弃这个吧，莫名其妙的问题多如牛毛。 2. 安装JDK 1> 下载并解压JDK 我的目录为：/home/apple/jdk1.8 2> 配置环境变量 打开/etc/profile，添加以下内容： export JAVA_HOME=/home/apple/jdk1.8 export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar 执行source /etc/profile ，使更改后的profile生效。 执行以下命令，赋予JDK运行的权限： chmod 777 /home/apple/jdk1.8/bin/* chmod 777 /home/apple/jdk1.8/lib/*
hadoop源码分析-mapreduce
2009-02-21 Hadoop源代码分析（MapReduce概论） 大家都熟悉文件系统，在对HDFS进行分析前，我们并没有花很多的时间去介绍HDFS的背景，毕竟大家对文件系统的还是有一定的理解的，而且也有很好的文档。在分析Hadoop的MapReduce部分前，我们还是先了解系统是如何工作的，然后再进入我们的分析部分。下面的图来自https://www.360docs.net/doc/4d7873773.html,/2008/11/hadoop-mapreduce-implementation.html，是我看到的讲MapReduce最好的图。 以Hadoop带的wordcount为例子（下面是启动行）： hadoop jar hadoop-0.19.0-examples.jar wordcount /usr/input /usr/output 用户提交一个任务以后，该任务由JobTracker协调，先执行Map阶段（图中M1，M2和M3），然后执行Reduce阶段（图中R1和R2）。Map阶段和Reduce阶段动作都受TaskTracker监控，并运行在独立于TaskTracker的Java虚拟机中。 我们的输入和输出都是HDFS上的目录（如上图所示）。输入由InputFormat接口描述，它的实现如ASCII文件，JDBC数据库等，分别处理对于的数据源，并提供了数据的一些特征。通过InputFormat实现，可以获取InputSplit接口的实现，这个实现用于对数据进行划分（图中的splite1到splite5，就是划分以后的结果），同时从InputFormat也可以获取RecordReader接口的实现，并从输入中生成
hadoop伪分布式安装方法
hadoop 伪分布式安装方法 [日期：2014-04-30] 来源：51CTO 作者：晓晓 [字体：大 中 小] 接触Hadoop 也快两年了，也一直没自己总结过安装教程，最近又要用hadoop ，需要自己搭建一个集群来进行试验，所以就利用这个机会来写个教程以备以后自己使用，也用来和大家一起探讨。 要安装Hadoop 先安装其辅助环境 java Ubuntu 下java 的安装与配置 将java 安装在指定路径方便以后查找使用。 Java 安装 1）在/home/xx （也就是当前用户）目录下，新建java1.xx 文件夹：mkdir /home/xx/java1.xx （文件名上表明版本号，方便日后了解java 版本） 2）进入/home/xx/java1.xx 目录下，运行安装指令：sudo /home/xx /jdk-6u26-linux-i586.bin ，则生成文件夹jdk1.6.0_26，如果感觉名字太长，可以对其重命名：mv jdk1.6.0_26 jdk 也可以使用sudoapt-get install 软件包来安装java 。如果想卸载java 使用命令sudo rm -rf /home/x x/java1.6/jdk1.6（安装目录） 配置环境变量 进入profile 文件添加环境配置，命令为sudo gedit /etc/profile 在文件的末尾添加 1 2 3 4 5 6 7 JAVA_HOME=/home/xx/java1.xx/jdk JRE_HOME=/home/xx /java1.xx/jdk/jre PATH=$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin: $PATH export JAVA_HOME export JRE_HOME export CLASSPATH export PATH 完成以上配置后重启电脑然后检验java 是否安装成功在终端输入java –version 后显示 说明java 安装成功。 Java 安装成功后接着进入正题进行Hadoop 的安装，本文先进行Hadoop 的伪分布安装随后会继续更新完全分布的安装过程。 本文使用的Hadoop 版本是hadoop-0.20.2，将hadoop-0.20.2.tar.gz 移至当前用户目录下进行解压t ar –zxvf hadoop-0.20.2.tar.gz 然后配置hadoop 的环境变量，其配置方法和java 的配置方法一样，在profile 中写入HADOOP_HOME =/home/xx/hadoop Java 和hadoop 的配好的环境变量如图