Hadoop数据分析平台 02
基于Hadoop移动大数据的用户行为分析
应用场景与案例
2、新闻行业：新闻应用通过分析用户的阅读、评论和分享行为数据，可以了 解用户的兴趣爱好和需求，从而个性化推荐相关新闻内容。例如，今日头条利用 Hadoop分析用户的新闻消费行为，为用户提供个性化的新闻推荐服务。
应用场景与案例
3、金融行业：金融机构可以通过分析用户的消费、投资和信用行为数据，来 评估用户的信用等级和风险水平，从而制定相应的风险控制措施。例如，蚂蚁金 服利用Hadoop分析用户的金融行为数据，以提供更准确的信例一：优化产品功能
1、案例一：优化产品功能
通过分析用户的浏览、搜索、购买等行为数据，企业可以了解用户对不同产 品功能的度和使用情况。根据分析结果，对产品功能进行优化，提高用户满意度 和转化率。
1、案例一：优化产品功能
具体实现方案：首先，通过数据采集和存储环节，收集用户在产品中的应用 内数据和服务器日志。然后，运用数据分析方法和可视化工具，对采集到的数据 进行处理和分析。最后，根据分析结果，对产品功能进行优化，调整功能排序、 增加用户的功能等。
2、案例二：个性化推荐服务
2、案例二：个性化推荐服务
通过分析用户的浏览历史、购买记录、搜索关键词等数据，可以建立用户画 像，根据用户的兴趣和需求，为其提供个性化的推荐服务。这不仅可以提高用户 满意度，还可以促进产品的销售增长。
2、案例二：个性化推荐服务
具体实现方案：首先，收集用户在产品中的行为数据，包括浏览历史、购买 记录、搜索关键词等。然后，利用聚类分析、关联规则挖掘等方法对数据进行深 入处理和分析。根据分析结果，建立用户画像，为不同用户群体提供个性化的推 荐服务，例如在首页推荐相关产品或内容。
应用场景与案例
应用场景与案例
Hadoop移动大数据用户行为分析在各行业都有广泛的应用场景。以下是几个 典型的应用案例：
基于Hadoop的大数据分析与可视化
基于Hadoop的大数据分析与可视化随着互联网和信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会中不可忽视的重要资源。
大数据分析和可视化技术的应用，已经成为许多企业和组织在决策制定、市场营销、风险管理等方面的重要工具。
Hadoop作为一个开源的分布式计算框架，为大数据处理提供了强大的支持，结合其生态系统中丰富的工具和技术，可以实现对海量数据的高效处理和分析。
本文将探讨基于Hadoop的大数据分析与可视化技术，介绍其原理、应用和发展趋势。
1. Hadoop简介Hadoop是一个由Apache基金会开发的开源分布式计算框架，主要用于存储和处理大规模数据集。
其核心组件包括HadoopDistributed File System（HDFS）和MapReduce。
HDFS是一个高度容错性的分布式文件系统，能够在廉价硬件上运行，并提供高吞吐量的数据访问。
MapReduce是一种编程模型，用于将大规模数据集分解成小块进行并行处理。
2. 大数据分析大数据分析是指通过对海量数据进行收集、存储、处理和分析，挖掘其中潜在的信息和价值。
在传统的关系型数据库系统中，由于其存储和计算能力有限，无法满足对大规模数据进行实时处理和分析的需求。
而Hadoop作为一种分布式计算框架，可以有效地解决这一问题。
3. Hadoop在大数据分析中的应用3.1 数据采集与清洗在大数据分析过程中，首先需要对原始数据进行采集和清洗。
Hadoop提供了丰富的工具和技术，如Apache Flume和Apache Sqoop，可以帮助用户从不同来源获取数据，并将其加载到HDFS中进行进一步处理。
3.2 数据存储与管理HDFS作为Hadoop的存储系统，具有高可靠性和可扩展性，可以存储PB级别甚至更大规模的数据。
此外，Hadoop还支持其他存储系统如Apache HBase等，用于存储结构化数据。
3.3 数据处理与分析MapReduce是Hadoop中用于并行计算的编程模型，在大数据处理过程中起着至关重要的作用。
基于Hadoop的大数据分析和处理技术研究
基于Hadoop的大数据分析和处理技术研究一、引言随着互联网的快速发展和智能化技术的不断进步，大数据已经成为当今社会中不可或缺的重要资源。
大数据的分析和处理对于企业决策、市场营销、科学研究等领域都具有重要意义。
而Hadoop作为一个开源的分布式计算框架，为大数据的存储和处理提供了有效的解决方案。
本文将围绕基于Hadoop的大数据分析和处理技术展开深入研究。
二、Hadoop技术概述Hadoop是一个由Apache基金会开发的分布式系统基础架构，主要用于存储和处理大规模数据集。
其核心包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce计算模型。
HDFS用于存储大规模数据，而MapReduce则用于并行处理这些数据。
除此之外，Hadoop生态系统还包括了许多其他组件，如YARN、HBase、Hive等，为用户提供了更加全面的大数据解决方案。
三、大数据分析与处理技术1. 数据采集与清洗在进行大数据分析之前，首先需要进行数据采集和清洗工作。
数据采集是指从各种数据源中收集原始数据，而数据清洗则是对这些原始数据进行去重、去噪声、填充缺失值等预处理工作，以确保数据的质量和完整性。
2. 数据存储与管理Hadoop的HDFS提供了高可靠性、高扩展性的分布式文件存储系统，可以存储PB级别甚至更大规模的数据。
同时，HBase等组件也提供了NoSQL数据库的支持，为用户提供了更加灵活的数据管理方式。
3. 数据处理与计算MapReduce是Hadoop中用于并行计算的编程模型，通过将任务分解成Map和Reduce两个阶段来实现并行计算。
用户可以编写自定义的MapReduce程序来实现各种复杂的数据处理任务，如排序、聚合、过滤等。
4. 数据分析与挖掘除了基本的数据处理功能外，Hadoop还提供了丰富的数据分析和挖掘工具，如Pig、Hive、Spark等。
这些工具可以帮助用户进行更加复杂和深入的数据分析工作，从而发现隐藏在海量数据背后的有价值信息。
基于Hadoop的大数据分析系统设计与开发
基于Hadoop的大数据分析系统设计与开发一、引言随着互联网的快速发展和智能化技术的不断进步，大数据分析已经成为各行各业的重要组成部分。
在海量数据的背景下，如何高效地存储、处理和分析数据成为了企业发展的关键。
Hadoop作为一个开源的分布式计算框架，被广泛应用于大数据处理领域。
本文将介绍基于Hadoop的大数据分析系统设计与开发。
二、Hadoop简介Hadoop是一个由Apache基金会开发的分布式系统基础架构，可以有效地存储和处理大规模数据。
其核心包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce计算模型。
HDFS用于存储数据，而MapReduce则用于并行处理数据。
三、大数据分析系统架构设计1. 数据采集在设计大数据分析系统时，首先需要考虑数据采集的问题。
数据可以来自各种来源，包括传感器、日志文件、数据库等。
在数据采集阶段，需要确保数据的完整性和准确性。
2. 数据存储HDFS作为大数据存储的核心组件，具有高可靠性和可扩展性。
在设计大数据分析系统时，可以将原始数据存储在HDFS中，以便后续的处理和分析。
3. 数据处理MapReduce是Hadoop中用于并行处理大规模数据集的编程模型。
通过MapReduce编程，可以实现对数据的高效处理和计算。
在设计大数据分析系统时，需要合理地设计MapReduce任务，以提高计算效率。
4. 数据分析除了MapReduce之外，Hadoop还支持其他数据处理框架，如Spark、Hive等。
这些框架可以帮助用户进行更复杂和多样化的数据分析工作。
在设计大数据分析系统时，需要根据实际需求选择合适的数据分析工具。
四、大数据分析系统开发1. 环境搭建在进行大数据分析系统开发之前，需要搭建好Hadoop集群环境。
通过配置Hadoop集群，可以实现多台机器之间的协同工作，提高系统的稳定性和可靠性。
2. 数据处理流程编写根据设计阶段确定的数据处理流程，开发人员可以编写相应的MapReduce程序。
大数据分析的10种常见工具
大数据分析的10种常见工具近年来，大数据已成为全球互联网和信息技术的一个热门话题。
作为一种宝贵的资源，数据可以帮助企业做出更明智的决策和市场分析。
在大数据时代，分析大量的数据是至关重要的，但是这种工作不可能手工完成。
因此，人们需要运用一些专业的工具来进行大数据分析的工作。
本篇文章将介绍10种常见的大数据分析工具。
一、HadoopHadoop是目前最流行的大数据框架之一。
它可以快速处理大量的数据，而且具有良好的可扩展性和容错性。
Hadoop分为两部分：Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce框架。
HDFS用于存储大量的数据，而MapReduce框架则用于处理这些数据。
同时，Hadoop也可以集成不同的工具和应用程序，为数据科学家提供更多的选择。
二、SparkSpark是一种快速的分布式计算框架，可以处理大规模的数据，而且在数据处理速度上比Hadoop更加快速。
Spark还支持不同类型的数据，包括图形、机器学习和流式数据。
同时，Spark还具有丰富的API和工具，适合不同级别的用户。
三、TableauTableau是一种可视化工具，可以快速创建交互式的数据可视化图表和仪表盘。
该工具不需要编程知识，只需要简单的拖放功能即可创建漂亮的报表。
它还支持对数据的联合查询和分析，帮助用户更好地理解大量的数据。
四、SplunkSplunk是一种可扩展的大数据分析平台，可以帮助企业监视、分析和可视化不同来源的数据。
它通过收集日志文件和可视化数据等方式，帮助企业实时监控其业务运营状况和用户行为。
Splunk还支持触发警报和报告等功能，为用户提供更好的数据驱动决策方案。
五、RapidMinerRapidMiner是一种数据分析工具，可以支持数据挖掘、文本挖掘、机器学习等多种数据处理方式。
快速而且易于使用，RapidMiner可以快速分析和处理不同种类的数据。
该工具还提供了大量的模块和工具，为数据科学家提供更多的选择。
基于Hadoop的大数据处理与分析系统设计
基于Hadoop的大数据处理与分析系统设计一、引言随着互联网的快速发展和智能化技术的不断进步，大数据已经成为当今信息时代的重要组成部分。
大数据处理与分析系统的设计和实现对于企业和组织来说至关重要。
本文将重点讨论基于Hadoop的大数据处理与分析系统设计，探讨其原理、架构和应用。
二、Hadoop简介Hadoop是一个开源的分布式计算平台，可以对大规模数据进行存储和处理。
它由Apache基金会开发，采用Java编程语言。
Hadoop主要包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce两个核心模块。
2.1 HDFSHDFS是Hadoop的文件系统，具有高容错性和高可靠性的特点。
它将大文件切分成多个块，并在集群中存储多个副本，以实现数据的备份和容错。
2.2 MapReduceMapReduce是Hadoop的计算框架，用于并行处理大规模数据集。
它包括两个阶段：Map阶段负责数据切分和映射操作，Reduce阶段负责汇总和归约操作。
三、大数据处理与分析系统设计基于Hadoop的大数据处理与分析系统设计需要考虑以下几个方面：3.1 数据采集数据采集是大数据处理的第一步，需要从各种数据源中收集数据并进行清洗和转换。
可以使用Flume、Kafka等工具实现数据的实时采集和传输。
3.2 数据存储在Hadoop平台上，可以使用HDFS作为数据存储介质，将原始数据以文件形式存储在分布式文件系统中，并通过副本机制确保数据的可靠性。
3.3 数据处理通过MapReduce等计算框架对存储在HDFS上的数据进行处理和计算，实现对大规模数据集的并行处理和分析。
3.4 数据挖掘与机器学习利用Hadoop平台上的机器学习库（如Mahout）进行数据挖掘和模型训练，从海量数据中挖掘出有价值的信息和规律。
3.5 可视化与报表设计可视化界面和报表系统，将处理和分析后的数据以直观形式展示给用户，帮助他们更好地理解数据背后的含义。
Hadoop集群数据分析技巧分享
Hadoop集群数据分析技巧分享近年来，随着大数据行业的兴起，Hadoop已成为处理大量数据的一种最受欢迎的技术之一。
Hadoop是一个开源框架，可以运行在多台机器上，提供高可用性和可扩展性来处理大规模的数据。
这里分享几种Hadoop集群数据分析技巧，帮助大家更好地利用Hadoop处理海量数据。
一、使用MapReduce分析数据MapReduce是一种基于Hadoop实现的分布式数据处理框架，它包括两个部分：Map处理和Reduce处理。
Map处理是数据分片和数据排序，Reduce处理是数据汇总和输出。
MapReduce高度并行化，可在分布式环境中进行复杂的数据处理，能够有效地处理大规模数据。
在使用MapReduce分析数据时，需要注意以下几点：1. 数据预处理：在进行MapReduce分析之前，需要对原始数据进行清洗和过滤。
这可以减少处理的时间，提高效率。
2. 定义MapReduce函数：开发者需要定义Map和Reduce处理函数，以确保它们能够准确地处理输入数据并生成准确的输出。
3. 多个MapReduce任务：当需要对大量数据进行分析时，需要执行多个MapReduce任务。
这些任务可以并行执行，以提高处理速度。
二、使用Hive查询数据Hive是一个基于Hadoop实现的数据仓库工具，它可以使用SQL语言来查询分布式存储在Hadoop上的数据。
它可以将结构化数据映射到Hadoop HDFS（Hadoop分布式文件系统）上，并将查询转换为MapReduce任务。
在使用Hive查询数据时，需要注意以下几点：1. 数据是否是结构化的：Hive适用于结构化数据，如果数据是非结构化的，则需要进行预处理。
2. 选择合适的存储格式：Hive支持多种存储格式（如ORC、Parquet和Avro等），选择合适的存储格式可以提高查询速度。
3. 合理设计数据表：在Hive中查询数据时，需要对数据表进行合理设计。
这可以提高查询效率，并保证数据的正确性。
基于Hadoop的大数据分析与可视化设计
基于Hadoop的大数据分析与可视化设计一、引言随着互联网和信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会中不可忽视的重要资源。
大数据分析和可视化设计作为处理和展示大数据的关键技术，在各个领域都扮演着至关重要的角色。
本文将重点探讨基于Hadoop的大数据分析与可视化设计，介绍其原理、方法和应用。
二、Hadoop技术简介Hadoop是一个开源的分布式计算平台，可以对大规模数据进行存储和处理。
其核心包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce。
HDFS用于存储数据，MapReduce用于处理数据。
Hadoop具有高可靠性、高扩展性和高效性的特点，适合处理海量数据。
三、大数据分析1. 大数据分析概述大数据分析是指通过对海量数据进行收集、存储、处理和分析，挖掘出其中潜在的价值信息。
大数据分析可以帮助企业做出更准确的决策，发现商机，提高效率等。
2. Hadoop在大数据分析中的应用Hadoop作为一种强大的大数据处理框架，被广泛应用于大数据分析领域。
通过Hadoop平台，可以实现对海量数据的实时处理、存储和分析，为企业提供更全面的数据支持。
四、可视化设计1. 可视化设计概述可视化设计是将抽象的数据通过图表、地图等形式呈现出来，使人们更直观地理解和分析数据。
良好的可视化设计可以帮助用户更快速地发现规律、趋势和异常。
2. Hadoop在可视化设计中的应用结合Hadoop进行大数据可视化设计，可以更好地展示海量数据背后的信息。
通过图表、热力图、仪表盘等形式，将复杂的数据转化为直观易懂的图像，帮助用户更好地理解数据。
五、大数据分析与可视化设计实践1. 数据采集与清洗首先需要从各个渠道采集原始数据，并进行清洗和预处理，保证数据质量和完整性。
2. 数据存储与处理将清洗后的数据存储到HDFS中，并利用MapReduce等技术进行处理和计算。
3. 可视化设计与展示利用可视化工具如Tableau、Power BI等，将处理后的数据进行可视化设计，并生成图表、报表等形式展示给用户。
基于Hadoop平台的大数据分析与处理
基于Hadoop平台的大数据分析与处理随着互联网技术和大数据技术的快速发展，数据已经成为现代企业的基础资源。
企业自身的数据已经很难满足自身业务的需求，更何况是从外部获取的数据。
在这种情况下，如何高效地获取、处理、分析大量的数据成了一个亟待解决的问题。
基于Hadoop平台的大数据分析与处理技术就是这个问题的一个有效解决方案。
一、Hadoop平台介绍Hadoop平台是由Apache基金会（Apache Foundation）开发的分布式计算平台，它是一个开放源代码的软件框架。
Hadoop平台包括两个核心模块：Hadoop分布式文件系统HDFS和MapReduce。
其中，HDFS负责存储大数据，MapReduce负责处理大数据。
Hadoop平台的特点是可扩展性和容错性，它可以轻松地扩展到数百、数千甚至数万台机器，同时也可以自动恢复故障节点。
因此，Hadoop平台已经成为了当今业界最为流行的大数据处理框架。
二、Hadoop平台的应用场景Hadoop平台广泛应用于大数据处理领域的各个方面，如企业数据分析、社交网络分析、搜索引擎优化、电子商务推荐等等。
下面介绍一下Hadoop平台在企业数据分析方面的应用。
1、数据仓库企业维护一个数据仓库，把来自不同来源的数据在Hadoop平台上进行整合，将企业的数据进行清洗、转换，以便进行后续的分析。
数据仓库的结构和其他应用程序提供的数十种数据所呈现的数据结构通常不一样，因此对数据进行整合是一个复杂的过程。
2、数据挖掘在企业中分析海量数据，发现潜在的规律，以应对可能的挑战和机会。
在Hadoop平台上，数据挖掘可以通过MapReduce任务来实现。
利用Hadoop提供的分布式计算能力和MapReduce编程模型，用户可以构建一系列的并行任务，挖掘分布式系统中的海量数据，提取出隐藏在其中的规律信息。
3、实时分析随着流数据大量传入，企业需要对实时数据进行分析，它需要一个高效的流式分析技术。
大数据分析技术基础教学课件3-大数据处理平台Hadoop
mapred-site.xml <configuration>
伪分布式模式 • Hadoop 可以在单节点上以伪分布式的方式运行，Hadoop 进程以分离的 Java 进程来运行，节点既作为 NameNode 也作为 DataNode，同时，读取的是 HDFS 中的文件
分布式模式 • 多个节点构成集群环境来运行Hadoop
Hadoop的安装
Hadoop基本安装配置主要包括以下几个步骤：
第一代Hadoop包含三个大版本，分别是0.20.x，0.21.x和0.22.x，其中，0.20.x最 后演化成1.0.x，变成了稳定版，而0.21.x和0.22.x则增加了NameNode HA等新的 重大特性
第二代Hadoop包含两个版本，分别是0.23.x和2.x，它们完全不同于Hadoop 1.0， 是一套全新的架构，均包含HDFS Federation和YARN两个系统，相比于0.23.x，2.x 增加了NameNode HA和Wire-compatibility两个重大特性
Pig是一个用于大数据分析的工具，包括了一个数据分析语言和其运行环 境。Pig的特点是其结构设计支持真正的并行化处理，因此适合应用于大数 据处理环境。
Ambari是一个用于安装、管理、监控hadoop集群的web界面工具。目前已 支持包括MapReduce、HDFS、HBase在内的几乎所有hadoop组件的管理。
◦ 10年后，摩尔在IEEE国际电子组件大会上将他的语言修正为半导体芯片上集成的晶体管和电阻的 数量将每两年增加1倍。
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向各节点复制hadoop
格式化namenode 启动hadoop
用jps检验各后台进程是否成功启动
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讲师 黄志洪
21
下载Hadoop
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22
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19
免密码原理
需要依靠密匙，也就是先为自己创建一对密匙，并把公用密匙放在需要访问的服务器
上。
如果你要连接到SSH服务器上，客户端软件就会向服务器发出请求，请求用你的密匙 进行安全验证。 服务器收到请求之后， 先在该服务器上你的主目录下寻找你的公用密匙，然后把它和 你发送过来的公用密匙进行比较。如果两个密匙一致， 服务器就用公用密匙加密“质 询”（challenge）并把它发送给客户端软件。 客户端软件收到“质询”之后就可以用你的私人密匙解密再把它发送给服务器。 服务器比较发来的“质询”和原先的是否一致，如果一致则进行授权，完成建立会话 的操作
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伪分布模式
启动cygwin 解压hadoop包，注意映射的写法
操作系统主流选型是Linux，常用的发布版均可，例如CentOS，Ubuntu，Redhat等 ，较新的版本均可
Windows上也可以安装Hadoop，但是先要安装模拟Unix/Linux环境的Cygwin。一般
不建议把Hadoop安装在Win上 有很多Apache官版以外的Hadoop发布版，例如CDH（Cloudera），Intel，EMC等 ，有和一体机融合的解决方案，这些发布版一般比官版更容易安装和管理，但部分需 要收费，这是厂商在Hadoop生态系统里找到的新盈利途径。微软也有自己的发布版（ 要和微软产品体系结合可以考虑）
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28
修改mapred-site.xml文件
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29
mapred-site.xml文件中常用配置参数
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主流架构方案使用局域网，尽量不使用低速率的跨数据中心连接 Hadoop支持机架感知机制
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7
操作系统的选择
Hadoop基于Java，因此只要能运行JVM的平台，几乎都能跑Hadoop
32位或64位平台均可，Hadoop没有区分位数
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18
一般的ssh原理（需要密码）
客户端向服务器端发出连接请求 服务器端向客户端发出自己的公钥
客户端使用服务器端的公钥加密通讯密钥然后发给服务器端
如果通讯过程被截获，由于窃听者即使获知公钥和经过公钥加密的内容，但不拥有私 钥依然无法解密（RSA算法） 服务器端接收到密文后，用私钥解密，获知通讯密钥 ssh-keygen命令给服务器端产生公私钥密钥对，cp命令将服务器端公钥复制到客户端 （注意在伪分布模式下服务器端和客户端是同一台机器），因此客户端本身就拥有了 服务器端公钥，可以直接进行免密码接入
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25
修改core-site.xml文件
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26
修改hdfs-site.xml文件
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27
HDFS常用配置参数
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Hadoop数据分析平台 第2课
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Hadoop之父Doug Cutting
2011年Hadoop中国大会接受ITPUB采访片段
/a2011/1207/1284/000001284930.shtml
修改系统环境变量 启动cygwin，在仿真终端下解压hadoop
配置openssh
后续步骤与linux情形雷同
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39
下载和安装Cygwin
安装时一定要选择vi、openssh、perl等
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14
密钥文件内容：私钥
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Hadoop数据分析平台 密钥文件内容：公钥
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16
ssh配置
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20
完全分布式模式的安装和配置
配置hosts文件
建立hadoop运行账号
配置ssh免密码连入 下载并解压hadoop安装包
配置namenode，修改site文件
配置hadoop-env.sh 配置masters和slaves文件
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教材《Hadoop权威指南》
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3
参考书
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4
参考书
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出于成本考虑一般无需使用SCSI、SAS接口类型硬盘或SSD硬盘
网络非常重要，建议使用千兆网和高带宽的交换机，但也无需使用infinband这类专用 设备 RAID是不需要的，可以考虑使用JBOD
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6
网络拓扑设计
解压hadoop
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23
Hadoop配置有关文件
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24
修改hadoop-env.sh文件
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11
配置免密码ssh
在实施安装之前的另一准备工作是配置ssh，生成密钥，使到各节点之间可以使用ssh
免密码连接，如果是伪分布式那就是本机可以免密码ssh连接localhost
本步骤很关键，对于不熟悉Linux的朋友会有一些难度 要注意密钥文件的权限字
问题：只配namenode<->datanode的免密码是否就可以？
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12
创建grid用户作为Hadoop安装用户
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13
生成ssh密钥对
注意要以grid用户登录，在grid用户的主目录下进行操作！ 每个节点作相同操作
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17
分发ssh公钥
把各个节点的authorized_keys的内容互相拷贝加入到对方的此文件中，然后就可以免 密码彼此ssh连入
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35
检测守护进程启动情况
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36
遇到错误怎么办
Hadoop的错误显示没有经过封装，大量错误输出很吓人
大部分错误是由于很简单的问题引起的，典型的例如在配置文件拼写错误，象下划线
写成减号，正斜杠写成反斜杠，漏了正斜杠，字母拼写错误，另一个典型问题 善于利用Dataguru社区
30
配置hosts文件
所有的节点都修改/etc/hosts，使彼此之间都能把主机名解析为ip
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31
修改masters和slaves文件
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10
三种运行模式
单机模式：安装简单，几乎不用作任何配置，但仅限于调试用途
伪分布模式：在单节点上同时启动namenode、datanode、jobtracker、tasktracker
、secondary namenode等5个进程，模拟分布式运行的各个节点 完全分布式模式：正常的Hadoop集群，由多个各司其职的节点构成