大家好，今天給各位分享hadoop集群搭建詳解的一些知識，其中也會對分布式集群如何搭建進行解釋，文章篇幅可能偏長，如果能碰巧解決你現(xiàn)在面臨的問題，別忘了關(guān)注本站，現(xiàn)在就馬上開始吧！
零基礎(chǔ)學習Hadoop，該如何下手
我們都知道現(xiàn)在學習大數(shù)據(jù)，Hadoop是其中一個必學的技術(shù)，簡單來說，Hadoop是在分布式服務(wù)器集群上存儲海量數(shù)據(jù)并運行分布式分析應(yīng)用的一種方法。那Hadoop該學習哪些內(nèi)容？需要了解什么呢？有Hadoop經(jīng)典學習資料嗎？
HDFS
HDFS（HadoopDistributedFileSystem，Hadoop分布式文件系統(tǒng)），它是一個高度容錯性的系統(tǒng)，適合部署在廉價的機器上。HDFS能提供高吞吐量的數(shù)據(jù)訪問，適合那些有著超大數(shù)據(jù)集（largedataset）的應(yīng)用程序。
MapReduce
通俗說MapReduce是一套從海量源數(shù)據(jù)提取分析元素末后返回結(jié)果集的編程模型，將文件分布式存儲到硬盤是第一步，而從海量數(shù)據(jù)中提取分析我們需要的內(nèi)容就是MapReduce做的事了。
MapReduce的基本原理就是：將大的數(shù)據(jù)分析分成小塊逐個分析，然后再將提取出來的數(shù)據(jù)匯總分析，從而獲得我們想要的內(nèi)容。當然怎么分塊分析，怎么做Reduce操作非常復雜，Hadoop已經(jīng)提供了數(shù)據(jù)分析的實現(xiàn)，我們只需要編寫簡單的需求命令即可達成我們想要的數(shù)據(jù)。
關(guān)于Hadoop的使用方式：
感覺現(xiàn)在各個公司使用Hadoop的方式都不一樣，主要我覺得有兩種吧。
第一種是longrunningcluster形式，比如Yahoo，不要小看這個好像已經(jīng)沒什么存在感的公司，Yahoo可是Hadoop的元老之一。這種就是建立一個DataCenter，然后有幾個上千Node的HadoopCluster一直在運行。比較早期進入BigData領(lǐng)域的公司一般都在使用或者使用過這種方式。
另一種是只使用MapReduce類型。畢竟現(xiàn)在是Cloud時代，比如AWS的ElasticMapReduce。這種是把數(shù)據(jù)存在別的更便宜的地方，比如s3，自己的datacenter，sqldatabase等等，需要分析數(shù)據(jù)的時候開啟一個HadoopCluster，Hive/Pig/Spark/Presto/Java分析完了就關(guān)掉。不用自己做Admin的工作，方便簡潔。
所以個人如果要學Hadoop的話我也建議第二種，AWS有免費試用時間（但是EMR并不免費，所以不要建了幾千個Node一個月后發(fā)現(xiàn)破產(chǎn)了），可以在這上面學習。更重要的是你可以嘗試各種不同的配置對于任務(wù)的影響，比如不同的版本，不同的containersize，memory大小等等，這對于學習Spark非常有幫助。
總的來說Hadoop適合應(yīng)用于大數(shù)據(jù)存儲和大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用，適合于服務(wù)器幾千臺到幾萬臺的集群運行，支持PB級的存儲容量。Hadoop典型應(yīng)用有：搜索、日志處理、推薦系統(tǒng)、數(shù)據(jù)分析、視頻圖像分析、數(shù)據(jù)保存等。
大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)已進入發(fā)展的“快車道”，急需大量優(yōu)秀的大數(shù)據(jù)人才作為后盾。能夠在大數(shù)據(jù)行業(yè)崛起的初期進入到這個行業(yè)當中來，才有機會成為時代的弄潮兒。千鋒大數(shù)據(jù)開發(fā)新進企業(yè)級服務(wù)器實戰(zhàn)教學，20周帶你一站式搞定匪夷所思的大數(shù)據(jù)開發(fā)技術(shù)。
hadoop集群大小如何控制
前段時間用3臺虛擬機搭了，20G的存儲1G的內(nèi)存。01裝master,上面起個namenode；
02,03裝slave,各自起datanode，zk集群最小部署要3臺，每臺機器都裝。
hadoop集群搭建
hadoop是一個由Apache基金會所開發(fā)的分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)。
用戶可以在不了解分布式底層細節(jié)的情況下，開發(fā)分布式程序。充分利用集群的威力進行高速運算和存儲。
hadoop實現(xiàn)了一個分布式文件系統(tǒng)，簡稱HDFS。
HDFS有高容錯性的特點，并且設(shè)計用來部署在低廉的硬件上；
而且它提供高吞吐量來訪問應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)，適合那些有著超大數(shù)據(jù)集的應(yīng)用程序。
HDFS放寬了POSIX的要求，可以以流的形式訪問文件系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)。
hadoop的框架最核心的設(shè)計就是：HDFS和MapReduce。HDFS為海量的數(shù)據(jù)提供了存儲，而MapReduce則為海量的數(shù)據(jù)提供了計算。
hadoop集群有哪些
一個hadoop集群主要包含三個主要的模塊：Mapreduce,hdfs,yarn。mapreduce是一個分離在合并的計算框架，注意他不是一個集群，而是一個編程框架。hdfs是一個分布式文件系統(tǒng)，是一個分布式集群，用于存放數(shù)據(jù)。yarn集群是負責集群任務(wù)調(diào)度和運算資源管理的分布式集群。
單機上跑多個虛擬機搭建hadoop集群可以提高計算能力嗎
首先，跑虛擬機就要損耗性能，和資源。
然后，hadoop平臺本身調(diào)度再損失一些。
最后，才是你的程序能使用的部分。
所以，還不如單機性能好。
如果，單機想盡可能使用多核優(yōu)勢，請使用openmp編程。
如果，你只是想體驗一下mapreduce編程模型，那么推薦你幾個輕量級的庫。
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