本教程为单机版+伪分布式的Hadoop,安装过程写的有些简单,只作为笔记方便自己研究Hadoop用. 环境 操作系统 Centos 6.5_64bit   本机名称 hadoop001   本机IP 192.168.3.128   JDK jdk-8u40-linux-x64.rpm 点此下载 Hadoop 2.7.3 点此下载 Hadoop 有两个主要版本,Hadoop 1.x.y 和 Hadoop 2.x.y 系列,比较老的教材上用的可能是 0.20 这样的版本.Hadoop 2.x 版本在

一.Hadoop的三种运行模式(启动模式) 一.单机(非分布式)模式 这种模式在一台单机上运行,没有分布式文件系统,而是直接读写本地操作系统的文件系统. 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,

1.单机(非分布式)模式 这种模式在一台单机上运行,没有分布式文件系统,而是直接读写本地操作系统的文件系统,一般仅用于本地MR程序的调试 2.伪分布式运行模式 这种模式也是在一台单机上运行,但用不同的Java进程模仿分布式运行中的各类结点: (NameNode,DataNode,JobTracker,TaskTracker,SecondaryNameNode) 请注意分布式运行中的这几个结点的区别: 从分布式存储的角度来说,集群中的结点由一个NameNode和若干个DataNode组成,另有一个

JDK安装 设置hostname [root@bigdata111 ~]# vi /etc/hostname 设置机器hosts [root@bigdata111 ~]# vi /etc/hosts 192.168.1.111 bigdata111 192.168.1.112 bigdata112 192.168.1.113 bigdata113 创建jdk目录 [root@bigdata111 /]# cd /opt [root@bigdata111 opt]# ll 总用量 0 drwxr-

一直在忙Android FrameWork,终于闲了一点,利用空余时间研究了一下Hadoop,并且在自己和同事的电脑上搭建了分布式集群,现在更新一下blog,分享自己的成果. 一 .环境 1.操作系统:Ubuntu 12.04 LTS 64位 2.Java版本:openjdk-7-jdk 3.Hadoop版本:2.6.0 4.结点信息: 机器名 IP hostname 作用 master 10.13.14.83 rdcdz140395 NameNode and JobTracker slave-

pyenv 和virtualenv分别是干什么的? pyenv帮助你在一台机上建立多个版本的python环境, 并提供方便的切换方法. virtualenv则就是将一个目录建立为一个虚拟的python环境, 这样的话, 用户可以建立多个虚拟环境, 每个环境里面的python版本可以是不同的, 也可以是相同的, 而且环境之间相互独立. pyenv安装: https://github.com/yyuu/pyenv#choosing-the-python-version pyenv命令: https:

[转自:]http://blog.csdn.net/hitwengqi/article/details/8008203 最近一直在自学Hadoop,今天花点时间搭建一个开发环境,并整理成文. 首先要了解一下Hadoop的运行模式: 单机模式(standalone)       单机模式是Hadoop的默认模式.当首次解压Hadoop的源码包时,Hadoop无法了解硬件安装环境,便保守地选择了最小配置.在这种默认模式下所有3个XML文件均为空.当配置文件为空时,Hadoop会完全运行在本地.因为不

前期准备 操作系统 hadoop目前对linux操作系统支持是最好的,可以部署2000个节点的服务器集群:在hadoop2.2以后,开始支持windows操作系统,但是兼容性没有linux好.因此,建议在MAC OS或者linux(CentOS或者Unbuntu)操作系统上安装. 安装java hadoop2.6以前的版本,需要jdk1.6以上的版本:从hadoop2.7开始,则需要jdk1.7以上的版本. 我们可以使用jdk1.8,下载地址   对于linux操作系统用户 下载jdk-8u16

作为主流开发语言, 用python 开发的程序越来越多. 方便的是大多linux系统里面都默认集成了python, 开发可以随时随地开始. 但有时候这也成为了一个短板, 比如说有时候我们需要开发和调试一些需要安装在默认python路径里的程序, 反复地修改和安装会使系统目录越来越乱,这对于一些有洁癖的程序员来说是不可接受的. 还有时候我们需要在不同的python版本上开发, 而系统一般只会自带一到两种python版本, 切换起来更是麻烦. 本文将介绍如何利用pyenv 和virtualenv 在

作为主流开发语言, 用python 开发的程序越来越多. 方便的是大多linux系统里面都默认集成了python, 开发可以随时随地开始. 但有时候这也成为了一个短板, 比如说有时候我们需要开发和调试一些需要安装在默认python路径里的程序, 反复地修改和安装会使系统目录越来越乱,这对于一些有洁癖的程序员来说是不可接受的. 还有时候我们需要在不同的python版本上开发, 而系统一般只会自带一到两种python版本, 切换起来更是麻烦. 本文将介绍如何利用pyenv 和virtualenv 在

使用Git下载Hadoop的到本地Eclipse开发环境 博客分类: Hadoop *n*x MacBook Air hadoopgitmaveneclipsejava  问题场景 按照官网http://wiki.apache.org/hadoop/EclipseEnvironment指导,要把Hadoop下载到本地,并构建Eclipse开发环境,只需要三条指令: $ git clone git://git.apache.org/hadoop-common.git $ mvn install -

引言 一直用的Ubuntu 32位系统(准备下次用Fedora,Ubuntu越来越不适合学习了),今天准备学习一下Hadoop,结果下载Apache官网上发布的最新的封装好的2.5.1版,配置完了根本启动不起来,查看错误日志发现是native库的版本和系统不一致,使用file命令可以发现封装版的native库文件全是64位的: 原来官网发布的版本开始用64位环境编译了(貌似之前是32位环境编译).没办法,只好自己下载源码编译了. 毫无意外的,编译时各种错误简直停不下来,强忍着一个个耐心解决了,配

Hadoop三种安装模式:单机模式,伪分布式,真正分布式 一 单机模式standalone单 机模式是Hadoop的默认模式.当首次解压Hadoop的源码包时,Hadoop无法了解硬件安装环境,便保守地选择了最小配置.在这种默认模式下所有 3个XML文件均为空.当配置文件为空时,Hadoop会完全运行在本地.因为不需要与其他节点交互,单机模式就不使用HDFS,也不加载任何 Hadoop的守护进程.该模式主要用于开发调试MapReduce程序的应用逻辑. 二 伪分布模式安装tar xzvf had

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51623195 因为lz的linux系统已经安装好了很多开发环境,可能下面的步骤有遗漏. 之前是在docker中配置的hadoop单机伪分布式[Hadoop:Hadoop单机伪分布式的安装和配置 ],并且在docker只有root用户,所有没有权限问题存在. 这里直接在linux下配置,主要是为了能用netbeans ide调试hadoop程序,并且使用的用户就是开机时登录的用户pika. 本教程配置

Hadoop安装方式 Hadoop的安装方式有三种,分别是单机模式,伪分布式模式,伪分布式模式,分布式模式. 单机模式:Hadoop默认模式为非分布式模式(本地模式),无需进行其他配置即可运行.非分布式即单Java进程,方便进行调试. 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:使用多个节点构成集群环境来运行Hadoop. Hadoop版本

Hadoop大数据——随着计算机技术的发展,互联网的普及,信息的积累已经到了一个非常庞大的地步,信息的增长也在不断的加快.信息更是爆炸性增长,收集,检索,统计这些信息越发困难,必须使用新的技术来解决这些问题.大数据由巨型数据组成,这些数据集大小超出人类在可接受时间下的收集,使用,管理和处理能力.把数据集合并进行分析可得出许多额外的信息和数据关系性,可用来察觉商业趋势,判定研究质量,避免疾病扩散,打击犯罪或测定及时交通路况等,这样的用途正是大型数据集盛行的原因.从各种各样类型的数据中,快速获得有价

此文已由作者朱笑笑授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. 本文主要参照官网的安装步骤实现了Hadoop伪分布式集群的搭建,希望能够为初识Hadoop的小伙伴带来借鉴意义. 环境: (1)系统环境:CentOS 7.3.1611 64位 (2)Java版本:OpenJDK 1.8.0 配置Hadoop单节点集群前准备 1.创建hadoop用户: 新建用户用于hadoop使用: (1)打开终端,输入命令su,回车,输入root的密码以root用户登录,并创建名为ha

环境相关 系统:CentOS 6.8 64位 jdk:1.7.0_79 hadoop:hadoop 2.7.2 安装java环境 详见:linux中搭建java开发环境 创建hadoop用户 # 以root用户登录 su root # 创建一个hadoop组下的hadoop用户,并使用 /bin/bash 作为shell useradd -m hadoop -G hadoop -s /bin/bash # useradd 主要参数 # -c:加上备注文字,备注文字保存在passwd的备注栏中.

一.  Hadoop的一些相关概念及思想 1.hadoop的核心组成: (1)hdfs分布式文件系统 (2)mapreduce 分布式批处理运算框架 (3)yarn 分布式资源调度系统 2.hadoop的由来:最早是从nutch+lucene项目中诞生的,用于存储和处理海量的网页 3.hadoop的生态系统: (1)Hbase--分布式数据库系统 (2)hive--支持sql语法的分析工具(数据仓库) (3)sqoop--传统关系型数据库到hadoop平台之间的属于导入导出工具 (4)mahou

最近在研究数据挖掘相关的东西,在本地 Mac 环境搭建了一套伪分布式的 hadoop 开发环境,采用CDH发行版本,省时省心. 参考来源 How-to: Install CDH on Mac OSX 10.9 Mavericks 官网这篇文章有的地方格式不对,部分链接也失效,运行时还会有一些问题,所以这里重新记录如下. 安装 JDK JDK 1.8 下载地址 安装完成后路径应该是 /Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.x_xx.jdk/Contents