Hadoop 推荐

1、Hadoop大数据技术 最佳实践,存储,计算,管理,成本,面临挑战,技术能力,Nosql,SQL,DFS,Klaus,Scrat,Sulu,Integrated backplane - SOA,Data Collecting,API,HDFS - 优化后强劲的读写性能50 - NameNode高可用,KFS 稳定运行时间最长, 数据量最大的KFS集群,MongoDB 含20个节点, 共计20TB数据量的MongoDB集群, 并基于该集群进行了大量的算法实验.,Scrat 分布式sql集群. 100TB数据量上的query可在5秒内返回结果.,Sulu 数据备份系统. 与Hadoop等系统配合使用, 增强数据安全.,Klaus 分布式内存数据库, 解决单机内存不能满足需求的情况.,集群管理的自。

2、 硬件建议 1 Hadoop和其他系统的不同 不同应用，对 Hadoop的配置、规划以及硬件要求都不一样 虽然可以将其分为主要的几大类应用 考虑批处理系统和低延时处理系统 考虑存储密集型系统和处理密集型系统 “One size not fit all” 2 要使得 Hadoop集群能够充分发挥作用，需要足够好的硬件，以及足够好的软件 虽然台式机硬件也能够运行 Hadoop环境，但是在性能上有差距，解决问题的规模有限 合理选择硬件需要对自己所需要处理的问题有全面地了解，这样才能够投资合理的硬件 计算密集型应用 机器学习 数据挖掘 IO密集型应用 索引，检索 统计，。

3、 标准的 x86的服务器 以太 网络 多 机架数据中心 软件环境 硬件的选择 （处理器，硬盘，网络） H a d o o p 集 群H D F SM a p R e d u c eH B a s e H i v e 管 理 节 点节 点 1节 点 2节 点 3节 点 N H D F S 客 户 端M a p R e d u c e 客 户 端H B a s e 客 户 端H i v e 客 户 端 角色 描述 节点数目 HDFS NameNode 分布式文件系统用以存储文件系统以及数据块的元数据 1个独立节点 HDFS Secondary NameNode NameNode的影子节点 小规模集群可以和NameNode共享节点，大规模集群用独立节点 HDFS DataNode HDFS数据存储 多个独立节点 Map。

4、Hadoop初级培训,自我介绍,于晶 化名：V(钒)微信：yujingbeauty微博：亚信联创大数据于晶博客：http:/blog.sina.com.cn/u/5094846193 BDX-BDP 大数据产品部 橘云平台中心亚信联创科技(中国)有限公司,自我介绍,2010-112012-06 加入亚信实习,参与广电CRM产品单元测试和实施2012-072012-10 接触hadoop,参与上海云详单项目测试与实施2012-102013-04 从事广电CRM开发工作2013-04至今 从事hbase有关onosql产品的测试和实施工作,大家互相认识,Background Interest Name数手指选出桌长绘制一副图展示本桌特质桌长介绍自己和本桌图形,10分钟,10分钟,。

5、Hadoop API 组成Hadoop API 被分成（divide into）如下几种主要的包（package）序号 名称 说明1. org.apache.hadoop.conf定义了系统参数的配置文件处理 API。2. org.apache.hadoop. 定义了抽象的文件系统 API。fs3. org.apache.hadoop.dfsHadoop 分布式文件系统（HDFS）模块的实现。4. org.apache.hadoop.io定义了通用的 I/O API，用于针对网络，数据库，文件等数据对象做读写操作。5. org.apache.hadoop.ipc用于网络服务端和客户端的工具，封装了网络异步 I/O 的基础模块。6. org.apache.hadoop.mapredHadoop 分布式计算系统（MapReduce。

6、hadoop 面试小结 入门：知道 MapReduce 大致流程，map, shuffle, reduce知道 combiner, partition 作用，设置 compression搭建 hadoop 集群，master/slave 都运行那些服务HDFS，replica 如何定位版本 0.20.2-0.20.203-0.20.205, 0.21, 0.23, 1.0. 1新旧 API 不同1、hadoop 运行的原理 ?2、mapreduce 的原理?3、HDFS 存储的机制?4、举一个简单的例子说明 mapreduce 是怎么来运行的 ?5、面试的人给你出一些问题,让你用 mapreduce 来实现？比如:现在有 10 个文件夹,每个文件夹都有 1000000 个 url.现在让你找出top1000000url。6、hadoop 中 C。

7、Hadoop培训（一）,-基本入门介绍,要点,Hadoop简介 HDFS介绍及其基本操作 Map/Reduce编程思想介绍 Hadoop Map/Reduce原理 Hadoop Map/Reduce脚本编写 Hadoop Job提交 推荐参考资源,一、Hadoop简介,Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。 2006年2月从Nutch项目中分离出来,正式成为Apache顶级项目之一。 作者:Doug Cutting 官方网站http:/hadoop.apache.org 产品Logo,Hadoop简介,HDFS,Map/Reduce,Other FS,Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS，用来存储大量数据。Hadoop实现了MapR。

8、Hadoop,电子工业出版社 刘鹏主编云计算教材配套课件8,主要内容,Hadoop项目简介 HDFS体系结构 HDFS关键运行机制 Hadoop VS.Google（分布式文件系统） Hadoop API Hadoop环境搭建,Hadoop项目简介,Apache的解决方案,GFSHDFS MapReduceHadoop BigTableHBase,Hadoop项目简介,HDFS为了做到可靠性（reliability）创建了多份数据块（data blocks）的复制（replicas），并将它们放置在服务器群的计算节点中（compute nodes），MapReduce就可以在它们所在的节点上处理这些数据了。,HDFS体系结构,NameNodeMaster DataNodeChunksever,HDFS关键运行机制。

9、Hadoop架构介绍,背景：云时代的变革,应用的挑战,海量数据,应用的挑战,成本,应用的挑战,变化的业务需求,分布式解决方案？,变革,分布式编程已成为必备的技能 编程的对象：单机vs集群？ 全新的系统栈 存储 调度 计算 ,目标,结束本次讲座时，你可以 熟悉分布式系统、Hadoop的背景知识 理解MapReduce编程模型 使用Hadoop,Aganda,简介 MapReduce编程模型 Hadoop Hive,简介,大规模计算面临的挑战 数据量 成本 变化，通用性 互联网应用的特性 分析型业务为主 异构环境,简介,MapReduce：一种通用解决方案,简介,Hadoop：山寨MapReduce中的强者 衍生。

10、Hadoop培训（一）,郝保 2012-08-23 系统开发部,主要内容,Hadoop介绍 Hadoop现状 MapReduce 引擎 HDFS文件系统 Hadoop相关,Hadoop介绍,作者：Doug Cutting 纯Java编写的开源系统，能够实现大规模的计算 Nutch搜索引擎里面的一个模块。 受Google三篇论文的启发，详细网上看-MapReduce GFS Bigtablemapreduce mapreduceGFS HDFSBigtable Hbase,Hadoop现状,奇虎360：Hadoop存储软件管家中软件，使用CDN技术将用户请求引到最近的Hadoop集群并进行下载 京东、百度：存储、分析日志、数据挖掘 广告类公司：存储日志，通过协调过滤算法为客户推荐。

11、实时 Hadoop 实战篇：基于 Storm 实时路况分析和实时路径推荐系统本文介绍的项目，我们基于 storm 开发了深圳市实时交通路况系统，源码已经在 github 上开源：https:/github.com/whughchen/RealTimeTraffichttps:/github.com/whughchen/realODMatrix欢迎关注 并 fork 加以改进-Hadoop 分布式计算系统以其强大的计算性能和扩展能力称霸于海量历史数据处理领域，但是它目前还没能对传统的关系型数据系统(RDBMS：如 oracle、SQL Server)造成威胁，因为有一个无法逾越的短板：因为它不能实现实时性，不能实现毫秒级响应，一个事物型查询往往需。

12、1. 以下哪一项不属于 Hadoop 可以运行的模式_C_。 A. 单机（本地）模式 B. 伪分布式模式 C. 互联模式 D. 分布式模式 2. Hadoop 的作者是下面哪一位_B_ 。A. Martin Fowler B. Doug cutting C. Kent Beck D. Grace Hopper 3. 下列哪个程序通常与 NameNode 在同一个节点启动_D_ 。A. TaskTracker B. DataNode C. SecondaryNameNode D. Jobtracker 4. HDFS 默认 Block Size 的大小是 _B_。A.32MB B.64MBC.128MB D.256M 5. 下列哪项通常是集群的最主要瓶颈_C_。 A. CPU B. 网络 C. 磁盘 IO D. 内存 6. 下列关于 MapReduce 说法不正确的是_C_。。

13、1 使用 Hive 或者自定义 MR 实现如下逻辑product_no lac_id moment start_time user_id county_id staytime city_id13429100031 22554 8 2013-03-11 08:55:19.151754088 571 571 282 57113429100082 22540 8 2013-03-11 08:58:20.152622488 571 571 270 57113429100082 22691 8 2013-03-11 08:56:37.149593624 571 571 103 57113429100087 22705 8 2013-03-11 08:56:51.139539816 571 571 220 57113429100087 22540 8 2013-03-11 08:55:45.150276800 571 571 66 571134291。

14、安装hadoop集群应使所有节点使用同一用户名 (先设置ssh免密码访问localhost，再安装jdk，在安装hadoop) sudo apt-get update 安装ssh sudo apt-get install ssh （hadoop02ubuntuserver2中hadoop02代表用户名；ubuntuserver2代表机器名） 1、hadoop02ubuntuserver2:/r。

15、1、集群部署介绍1.1 Hadoop 简介Hadoop 是 Apache 软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台。以Hadoop 分布式文件系统（HDFS，Hadoop Distributed Filesystem）和MapReduce（Google MapReduce 的开源实现）为核心的 Hadoop 为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。对于 Hadoop 的集群来讲，可以分成两大类角色：Master 和 Salve。一个 HDFS 集群是由一个 NameNode 和若干个 DataNode 组成的。其中 NameNode 作为主服务器，管理文件系统的命名空间和客户端对文件系统的访问操作；集群中的 DataNode 管理存储的数据。MapReduce 框架。

16、Hadoop综述,主要内容,2,第一篇HDFS 分布式文件系统第二篇 MapReduce 第三篇 Hbase简单介绍,第一篇HDFS,3,一： The Design of HDFS二： HDFS Concepts三：应用程序示例四：Data Flow,第二篇 MapReduce,4,一 ：MapReduce基础二：MapReduce数据流三：MapReduce工作原理,第三篇 Hbase简单介绍,5,一 ：简介二：数据模型三：行、列、时间戳、API,第一篇HDFS 分布式文件系统,1 The Design of HDFS,Very large files 大数据集合为目标数 以千万计的文件 典型文件大小一般都在千兆至T字节 Streaming data access write-one-read-many访问模型 文件。

17、Hadoop 论文内容摘要：Hadoop 是一个由 Apache 基金会所开发的分布式系统基础架构。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进行高速运算和存储。Hadoop 实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称 HDFS。HDFS 有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（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。HDFS 放宽了（relax）POSIX 的要求，可以以流的形式访问（streaming access）。

18、Hadoop概述 Hadoop介绍 Hadoop原理 Hadoop编程,提纲,Hadoop是一个开源的、可靠的、可扩展的分布式并行计算框架 主要组成:分布式文件系统HDFS和MapReduce算法执行 作者:Doug Cutting 语言:Java，支持多种编程语言，如:Python、C+,Hadoop概述,Hadoop是Google的集群系统的开源实现 Google集群系统：GFS(Google File System)、MapReduce、BigTable Hadoop主要由HDFS(Hadoop Distributed File System Hadoop分布式文件系统)、MapReduce和HBase组成 Hadoop的初衷是为解决 Nutch 的海量数据爬取和存储的需要 Hadoop于2005年秋天作为 Lucene的子项。

19、细细品味 HadoopHadoop集群（第 5期）精华集锦csAxp 虾皮工作室 http:/www.cnblogs.com/xia520pi/2012 年 4 月 30 日创建时间：2012/2/26修改时间：2012/3/17修改次数：1Hadoop集群（第 5期）Hadoop安装配置1、集群部署介绍1.1 Hadoop简介Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台。以Hadoop分布式文件系统（HDFS，Hadoop Distributed Filesystem ）和 MapReduce（GoogleMapReduce的开源实现）为核心的 Hadoop为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。对于 Hadoop的集群来讲，可以分成两大类角色：Master和 Salve。一。

20、基于 hadoop 作品推荐系统设计说明书1.引言1.1 编写目的Hadoop 是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台,是 Appach 的一个用 java 语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算,同时它也是当前最流行的云计算平台，作为 IT 界的开发人员，我们也要跟上节奏，抓住机遇。本文通过Hadoop 云计算平台实现一个推荐系统，希望通过编写本文，能够对 Hadoop 有一个基本的了解。1.2 背景随着互联网技术的兴起，视频网站、社交网站、微博等广泛应用，用户在上网体验的过程中，产生了大量的用户信息移动互联网的迅。