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Hadoop入门教程
Hadoop入门教程是每个想入门大数据行业的学习必经之路，因为Hadoop是大数据的核心技术之一，也是大数据技术首要学习的，是以java编程语言为基础的一个开源软件框架。使用Hadoop构建的应用程序都分布在集群计算机商业大型数据集上运行。商业电脑便宜并广泛使用。这些主要是在低成本计算上实现更大的计算能力非常有用。计算机集群由一组多个处理单元(存储磁盘+处理器)，其被连接到彼此，并作为一个单一的系统。
今天千锋小编除了给大家分享一个专业的Hadoop入门教程外，还给大家分享一下关于Hadoop的功能。不然我们只是单纯地学习Hadoop，却不知道Hadoop的功能作用是什么，就相当于只是其一，不知其二，是学习中的大忌。
1、Hadoop的功能
& 适用于大数据分析
作为大数据在自然界中趋于分布和非结构化，Hadoop&集群适合于大数据的分析。因为，它处理逻辑(未实际数据)流向计算节点，更少的网络带宽消耗。这个概念被称为数据区域性概念，它可以帮助提高基于Hadoop 应用程序的效率。
& 可扩展性
HADOOP集群通过增加附加群集节点可以容易地扩展到任何程度，并允许大数据的增长。
另外，标度不要求修改到应用程序逻辑。
HADOOP生态系统有一个规定，来复制输入数据到其他群集节点。这样一来，在集群某一节点有故障的情况下，数据处理仍然可以继续，通过使用存储另一个群集节点上的数据。
2、网络拓扑中的Hadoop
网络拓扑结构(布局)，当 Hadoop 集群的大小增长会影响到 Hadoop 集群的性能。除了性能，人们还需要关心故障的高可用性和处理。为了实现这个Hadoop集群构造，利用了网络拓扑。
通常情况下，网络带宽是任何网络要考虑的一个重要因素。然而，测量带宽可能是比较困难的，在
Hadoop 中，网络被表示为树，在 Hadoop 集群节点之间树(跳数)的距离是一个重要因素。在这里，两个节点之间的距离等于自己很近的公共祖先总距离。
Hadoop集群包括数据中心，机架和其实际执行作业的节点。这里，数据中心包括机架，机架是由节点组成。可用网络带宽进程的变化取决于进程的位置。
也就是说，可用带宽变得更小，因为 -
在同一个节点上的进程
同一机架上的不同节点
在相同的数据中心的不同的机架节点
在不同的数据中心节点
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Hadoop 入门
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本课程介绍了 Hadoop 产生背景与应用场景、Hadoop 生态系统，以及 HDFS/YARN 架构的讲解。
本课程主要讲解 Hadoop 前置环境的安装，其中包括 Linux 环境的准备、JDK、SSH、普通用户的 sodo 权限配置等。
本课时主要跟随官方文档，演示如何安装一个伪分布式的 Hadoop 环境并进行测试。
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干货|大数据Hadoop快速入门教程
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统集成架构，用户可以在不了解分布式底层细节情况下，开发分布式程序，充分利用集群的威力来进行高速运算与存储，具有可靠、高效、可伸缩的特点。
作者：佚名来源：| 19:19
1、Hadoop生态概况
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统集成架构，用户可以在不了解分布式底层细节情况下，开发分布式程序，充分利用集群的威力来进行高速运算与存储，具有可靠、高效、可伸缩的特点。
Hadoop的核心是YARN,HDFS,Mapreduce,常用模块架构如下
源自谷歌的GFS论文，发表于2013年10月，HDFS是GFS的克隆版，HDFS是Hadoop体系中数据存储管理的基础，它是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障
HDFS简化了文件一致性模型，通过流式数据访问，提供高吞吐量应用程序数据访问功能，适合带有大型数据集的应用程序，它提供了一次写入多次读取的机制，数据以块的形式，同时分布在集群不同物理机器
3、Mapreduce
源自于谷歌的MapReduce论文，用以进行大数据量的计算，它屏蔽了分布式计算框架细节，将计算抽象成map和reduce两部分
4、HBASE(分布式列存数据库)
源自谷歌的Bigtable论文，是一个建立在HDFS之上，面向列的针对结构化的数据可伸缩，高可靠，高性能分布式和面向列的动态模式数据库
5、zookeeper
解决分布式环境下数据管理问题，统一命名，状态同步，集群管理，配置同步等
由Facebook开源，定义了一种类似sql查询语言，将SQL转化为mapreduce任务在Hadoop上面执行
日志收集工具
8、yarn分布式资源管理器
是下一代mapreduce，主要解决原始的Hadoop扩展性较差，不支持多种计算框架而提出的，架构如下
spark提供了一个更快更通用的数据处理平台，和Hadoop相比，spark可以让你的程序在内存中运行
分布式消息队列，主要用于处理活跃的流式数据
11、Hadoop伪分布式部署
目前而言，不收费的Hadoop版本主要有三个，都是国外厂商，分别是
1、Apache原始版本
2、CDH版本，对于国内用户而言，绝大多数选择该版本
3、HDP版本
这里我们选择CDH版本hadoop-2.6.0-cdh5.8.2.tar.gz，环境是CentOS7.1，jdk需要1.7.0_55以上
[root@hadoop1 ~]# useradd hadoop
我的系统默认自带的java环境如下
增加如下环境变量
做好如下授权
这里以Hadoop用户来进行管理和启动Hadoop的各种服务
查看服务启动情况
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