在10分鐘內理解云計算分布式大數據處理框架Hadoop并開始動手實踐，倒計時開始……第1分鐘：Hadoop要解決的問題是什么？答：Hadoop核心要解決長期IT界乃至人類社會的兩大主題：海量數據的存儲：傳統的存儲方式昂貴而且日益難以滿足核裂變級別數據的增長，例如紐約證券交易所每天要產生T級別的數據量，Facebook要每天要服務過億的用戶（其中圖片等數據`量是驚人的），如何使用廉價的設備支持無線增長的數據的安全高效的存儲，Hadoop提出了解決方案，即HDFS.海量數據的分析：如何有效而快速的從海量數據中提取出有價值的信息，Hadoop給出了解決方案，即MapReduce.HDFS和MapReduce是Hadoop整個項目的基礎和核心

基于Ubuntu的Hadoop集群安裝與配置一、目的掌握Hadoop原理機制，熟悉Hadoop集群體系結構、核心技術。2、安裝和配置Hadoop集群。二、原理Hadoop分布式計算平臺是由Apache軟件基金會開發的一個開源分布式計算平臺。以Hadoop分布式文件系統（HDFS）和MapReduce（Google MapReduce的開源實現）為核心的Hadoop為用戶提供了系統底層細節透明的分布式基礎架構。Hadoop中的分布式文件系統HDFS由一個管理結點(NameNode)和N個數據結點(DataNode)組成，每個結點均是一臺普通的計算機。在使用上同我們熟悉的單機上的文件系統非常類似，一樣可以建目錄，創建，復制，刪除文件，查看文件內容等。但其底層實現上是把文件切割成Block，然后這些Block分散地存儲于不同的DataNode上，每個Block還可以復制數份存儲于不同的DataNode上，達到容錯容災之目的。

以Hadoop為核心的大數據開放平臺建設孫利兵駕馭大數據大數據技術發展大數據技術發展大數據技術有哪些不足大數據技術本身百花齊放，如何用好每項技術是個難題大數據技術內部融合性不夠大數據技術與其他傳統技術的融合性不夠我們缺少什么？缺乏一個能融合現有大數據技術的技術技術領域如何解決大數據技術應用難的問題？ 解讀以Hadoop為核心，融合其他技術的平臺系統Avro是實現融合的關鍵技術Cloudera在做-Hadoop應用體驗Cloudera在做-Hadoop開發體驗DevelopWithCDK訊飛如何應對這個技術挑戰？訊飛大數據開放平臺以數據導向為理念以Hadoop為核心融合優秀技術因地制宜的使用技術提升大數據用戶體驗

HADOOP-0.20.2分布式集群配置。本文以安裝和使用hadoop-0.20.2為例。 注意：三臺機器dns和默認網關必須一致。登陸密碼一致最好。而且務必三臺機器互相ping通主機，即主機名和ip解析正確。

Hadoop是什么?一個分布式文件系統和并行執行環境;一個軟件集；讓用戶便捷地處理海量數據;Apache軟件基金會下面的一個開源項目;目前Yahoo!是最主要的貢獻者;Hadoop子項目Hadoop Common:在0.20及以前的版本中，包含HDFS、MapReduce和其他項目公共內容，從0.21開始HDFS和MapReduce被分離為獨立的子項目

借助Apache Hadoop進行可靠的宣傳和促銷消費者從未在自己如何搜索、討論和購買產品上生成如此多的數據。這種新數據對于品牌或產品的塑造和推廣非常重要，但是并未以預先定義的表格化格式整齊排列。ApacheHadoop通過引入社交媒體、點擊流、視頻和交易數據，讓這種“新”數據可供分析，無需預先定義數據模式。該新數據可與現有結構化數據集相結合，用于更深入的情緒分析和定向促銷。現在媒體公司、機構和企業可存儲新型數據并在更長時間保留一切內容進行廣告宣傳，實現客戶忠誠度和投資回報。以下參考架構圖呈現了我們的廣告和媒體客戶采用的方法組合，無論他們是對百貨、家居裝飾設計、兒童玩具還是對零售網站上的一切物品進行廣告宣傳。下面是我們的媒體和廣告客戶使用HDP來提升其收益的一些具體方式。挖掘百貨和藥物商店POS數據來確定高價值購物者一家營銷分析公司專門跨諸多百貨和藥物商店收集收銀臺的有用信息。他們挖掘這種銷售信息來進行購物籃分析，價格敏感度以及需求預測。借助運行在YARN上的和ApacheHive，幫助公司快速處理海量數據，跟上市場瞬息萬變的節奏。

以下集群配置內容，以兩臺機器為例。其中一臺是master，另一臺是slave1。 master上運行name node, data node, task tracker, job tracker，secondary name node； slave1上運行data node, task tracker。

提綱大數據回顧Batch Analytics傳統的結構化數據依然是最常見的數據非結構化的情緒表達和客戶行為快速增長企業現存的非結構化數據蘊含大量開放文本視頻音頻在業務操作中被使用博客，論壇以及評論反映了客戶的聲音volume30%組織需要每天處理>100GB數據批處理更新從每天提升到每小時，每分鐘，甚至實時復雜事件處理能夠即時產生信息發送給分析系統實時流數據處理大數據：信息驅動力3v海量數據規模高時效性多樣化50%組織擁有和處理>10TB數據10%已經處理>1PB電子商務和Web日志可產生每分鐘上萬的數據項社交媒體應用每分鐘產生百萬交互活動Hadoop與NoSQL–解決BigData的核武器Hadoop

大數據我們都知道hadoop，可是還會各種各樣的技術進入我們的視野：Spark，Storm，impala，讓我們都反映不過來。為了能夠更好的架構大數據項目，這里整理一下，供技術人員，項目經理，架構師選擇合適的技術，了解大數據各種技術之間的關系，選擇合適的語言。

Hadoop練習—MapReduce進行數據查詢和實現推簡單薦系統1??運行環境說明1.1?硬軟件環境1.2?機器網絡環境2??書面作業1：計算員工相關2.1?書面作業1內容2.2??實現過程2.2.1? 準備測試數據2.2.2 問題1：求各個部門的總工資2.2.3???問題2：求各個部門的人數和平均工資2.2.4???問題3：求每個部門最早進入公司的員工姓名2.2.5???問題4：求各個城市的員工的總工資2.2.6???問題5：列出工資比上司高的員工姓名及其工資2.2.7???問題6：列出工資比公司平均工資要高的員工姓名及其工資2.2.8???問題7：列出名字以J開頭的員工姓名及其所屬部門名稱

Hadoop的兩種開發模式 一、一種是脫離集群環境的開發： 那么什么是脫離集群環境開發，因為集群也是有一個Java環境的。如果我們編寫程序，脫離了集群，那么就是脫離集群開發。

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摘要在大數據到來的今天，本文首先介紹了Hadoop及其核心技術MapReduce的工作原理。詳細討論了Hadoop推測執行算法和SALS推測執行算法并對它們的性能進行分析。最后，分析了MapReduce框架的通用二路連接算法RSJ。為了提高性能，提出了一種基于DistributedCache的改進算法，通過減少mapper輸出的數據來達到優化的目的。

目前，基于類似思想的Open Source項目還很多，如Facebook用于用戶分析的Hive。 HDFS作為一個分布式文件系統，是所有這些項目的基礎。分析好HDFS，有利于了解其他系統。由于Hadoop的HDFS和MapReduce是同一個項目，我們就把他們放在一塊，進行分析。 下圖是MapReduce整個項目的頂層包圖和他們的依賴關系。Hadoop包之間的依賴關系比較復雜，原因是HDFS提供了一個分布式文件系統，該系統提供API，可以屏蔽本地文件系統和分布式文件系統，甚至象Amazon S3這樣的在線存儲系統。這就造成了分布式文件系統的實現，或者是分布式文件系統的底層的實現，依賴于某些貌似高層的功能。功能的相互引用，造成了蜘蛛網型的依賴關系。一個典型的例子就是包conf，conf用于讀取系統配置，它依賴于fs，主要是讀取配置文件的時候，需要使用文件系統，而部分的文件系統的功能，在包fs中被抽象了。

基于NIO,Listener關注OP_ACCEPT事件,當有客戶端連接過來,Accept后,從readers中選取一個Reader將客戶端Channel注冊到Reader中的NIO selector,并新建一個Connection對象關聯客戶端Channel,Reader關注OP_READ事件. 客戶端建立連接后,首先發送的是ConnnectionHeader包含協議名,用戶組信息,驗證方法,Connection會根據以上信息進行校驗.之后將是先讀取4位的長度代表這次請求的數據的長度,然后一直等待事件觸發讀取夠長度,將讀取的數據 解碼為調用id和param,新建一個Call對象(關聯Connection)放入call隊列中,handlers中的Handler會將Call中callQuene中取走.

Apache Hadoop項目開發可靠的、可擴展的（Scalable）、分布式計算的開源軟件。Apache Hadoop軟件庫是一個框架，使用簡單的編程模型，用于對跨計算機集群的大數據集進行分布式處理。使用ApacheHadoop軟件庫，可以從單個服務器擴展到上千臺服務器，每臺服務器都提供本地的計算后存儲。Apache Hadoop軟件庫不再依賴于硬件實現高可用性，Apache Hadoop軟件庫可以檢測并處理應用層的失效，從而在計算機集群之上提供高可用性服務。ApacheHadoop項目組成Apache Hadoop包括的子項目Hadoop Common：支撐其他子項目的通用工具；

機器規格CPU：2個四核2~2.5GHzCPU內存：8~16GBECCRAM(非ECC會產生校驗和錯誤)存儲器：4*1TSATA硬盤（硬盤大小一般是數據量的3—5倍）網絡：千兆以太網PS：namenode一般采用64位硬件，避免32位機java堆3g限制具體規格情況跟數據量有關。

Hadoop 是一個分布式系統基礎架構，由Apache基金會開發。用戶可以在不了解分布式底層細節的情況下，開發分布式程序。充分利用集群的威力高速運算和存儲。Hadoop實現了一個分布式文件系統（Hadoop Distributed File System），簡稱HDFS。HDFS有著高容錯性的特點，并且設計用來部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高傳輸率（high throughput）來訪問應用程序的數據，適合那些有著超大數據集（large data set）的應用程序。HDFS放寬了（relax）POSIX的要求（requirements）這樣可以流的形式訪問（streaming access）文件系統中的數據。

eclipse開發環境配置安裝開發hadoop插件將hadoop安裝包hadoop\contrib\eclipse-plugin\hadoop--eclipse-plugin.jar拷貝到eclipse的插件目錄plugins下。 需要注意的是插件版本（及后面開發導入的所有jar包）與運行的hadoop一致，否則可能會出現EOFException異常。

由于現在hadoop2.0還處于beta版本，在apache官方網站上發布的beta版本中只有編譯好的32bit可用，如果你直接下載安裝在64bit的linux系統的機器上，運行會報一個INFO util.NativeCodeLoader - Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable的錯誤，但在實際測試中是可以正常安裝并可以運行自帶的wordcont例子，所以這 個錯誤不會導致hadoop2.1.0的安裝和運行失敗，此錯誤引起原因是由于鑒于性能問題以及某些Java類庫的缺失，對于某些組件，Hadoop提供 了自己的本地實現。 這些組件保存在Hadoop的一個獨立的動態鏈接的庫里。這個庫在*nix平臺上叫libhadoop.so，此文件在發行的hadoop版本 lib/native目錄下。