hadoop入门pdf_hadoop权威指南第三版中文修订版的电子书

❶ Hadoop生态系统-新手快速入门（含HDFS、HBase系统架构）

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。

Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapRece。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapRece则为海量的数据提供了计算。

广义的Hadoop，一般称为Hadoop生态系统，如下所示。

Hadoop生态系统中这些软件的作用：

HDFS 采用了主从（Master/Slave）结构模型，一个HDFS集群包括一个名称节点（NameNode）和若干个数据节点（DataNode）。

HDFS采用java语言开发，因此任何谨核支持JVM的机器都可以部署名称节点和数据节点。

在配置好Hadoop 集群之后，可以通过浏览器访问 http://[NameNodeIP]:9870，查询HDFS文件系统。通过该Web界面，可以查看当前文件系统中各个节点的分布信息。

HBase系统架构如下所示，包括客户端、Zookeeper服务器、Master主服务器、Region服务器。一般而言，HBase会采用HDFS作为底层悉晌激数据存储。

在HBase服务器集群中，包含了一个Master和多个Region服务器，Master是HBase集群的“总管”，它必须知道Region服务器的状态。

HBase中可以启动多个Master，但是Zookeeper 可以帮助选举出一个Master 作为集群的总管，并保证在任何时刻总有唯一一个Master在运行，这样可以避免Master单点失效的问题。

Region服务器是HBase中最核心的模块，负责维护分配给自己的Region，并响应用户的读写请求。

Store是Region服务器的核心。每个Store对应了表中的一个列族的存储。每一个Store包含了一个MemStore缓存和若干个StoreFile文件。

HBase采用HLog来保证系统发生故障时，能够恢复到正确的状态。HLog是磁盘上面的记录文件，它记录着所有的更新操作。

HBase系统为每个Region服务器配置了一个HLog文件，它是一种预写式日志（Write Ahead Log），也就是说，用户更新数据必须首先被记入日志后，才能写入MemStore缓存。

此外，Pig和Hive还为HBase提供了高层语言支持，使得在HBase上进行数据统计处理变的非常简单。 Sqoop则睁袜为HBase提供了方便的RDBMS数据导入功能，使得传统数据库数据向HBase中迁移变的非常方便。

注意：Hadoop 安装完成之后，只包含HDFS和MapRece，并不含HBase，因此需要在Hadoop 之上继续安装HBase。

❷ 有哪些好的hadoop学习资料

1."Hadoop.Operations.pdf.zip"http://vdisk.weibo.com/s/vDOQs6xMAQH62
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3."[Hadoop权威指南(第2版)].pdf"[Hadoop权威指南(第2版)].pdf
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书名：Hadoop深度学习

作者：[印] 迪帕延 • 德夫

译者：范东来

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2018-5

页数：140

内容简介：

本书主要目标是处理很多深度学习应用的热点问题并向读者披露解决方案的细节。主要内容分为7章：消扒第1章介绍深度学习基础知识，第2章介绍大规模数据的分布式深棚桥卖度学习，第3章介绍卷积神经网络，第4章介绍循环神经网络，第5章介绍受限玻尔兹曼机，第6章介绍自动编码器，第7章介绍如何用Hadoop玩转深度学习。

作者简介：

Dipayan Dev

多年大数据开发经验，擅长非关系型数据库技术和Hadoop框架，曾在IEEE和Springer的期刊上链逗多次发表相关研究论文。现任印度PromptCloud公司软件工程师。

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《Hadoop数据分析》（[美] Benjamin Bengfort）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：Hadoop数据分析

作者：[美] Benjamin Bengfort

译者：王纯超

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2018-4

页数：228

内容简介：

通过提供分布式数据存储和并行计算框架，Hadoop已经从一个集群计算的抽象演化成了一个大数据的操作系统。本书旨在通过以可读且直观的方式提供集群计算和分析的概览，为数据科学家深入了解特定主题领域铺平道路，从数据科学家的视角介绍Hadoop集群计算和分析。本书分为两大部分，第一部分从非常高的层次介绍分布式计算，讨论如何在集群上运行计算；第二部分则重点关注数据科学家应该了解的工具和技术，意在为各种分析和大规模数据管理提供动力。

作者简介：

Benjamin Bengfort

数据科学家，目前正在马里兰大学攻读博士学位，方向为机器学习和分布式计算；熟悉自然语言处理、Python数据科学、Hadoop和Spark分析等。

Jenny Kim

经验丰富的大数据工程师，不仅进行商业软件的开发，在学术界也有所建树，在海量数据、机器学习以及生产和研究环境的Hadoop实施方面有深入研究。目前就职于Cloudera的Hue团队。

❻ hadoop课程设计

1. 大数据专业课程有哪些

首先我们要了解Java语言和linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。
Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据。基础
Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。
好说完基础了，再说说还需要学习哪些大数据技术，可以按我写的顺序学下去。
Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapRece是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。
记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。
Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。
Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。
Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。
Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapRece程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。
Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。
Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。
Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。

2. hadoop视频教程下载

其实这个课程讲的“微博”项目是《HBase in action》中的例子。其中的源代码都放在 github 上面。

3. 请问哪位有《深入浅出Hadoop实战开发》的视频教程

Hadoop是什么，为什么要学习Hadoop?

Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。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有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高传输率（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（requirements）这样可以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。
Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
Hadoop带有用Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。本课程的讲解是采用linux平台进行模拟讲解，完全基于真实场景进行模拟现实

亮点一:技术点全面,体系完善
本课程在兼顾Hadoop课程知识体系完善的前提下，把实际开发中应用最多、最深、最实用的技术抽取出来，通过本课程，你将达到技术的新高点，进入云计算的美好世界。在技术方面你将彻底掌握基本的Hadoop集群；Hadoop HDFS原理；Hadoop HDFS基本的命令；Namenode的工作机制；HDFS基本配置管理；MapRece原理； HBase的系统架构；HBase的表结构；HBase如何使用MapRece；MapRece高级编程；split的实现详解；Hive入门；Hive结合MapRece；Hadoop的集群安装等众多知识点。

亮点二:基础+实战=应用,兼顾学与练
课程每阶段都安排了实战应用项目,以此方便学生能更快的掌握知识点的应用，如在第一阶段,课程结合HDFS应用,讲解了图片服务器的设计、以及如何利用Java API去对HDFS操作、在第二阶段;课程结合HBase实现微博项目的各种功能，使学员可以活学活用。在第三阶段:HBase和MapRece结合时下了实现话单查询与统计系统，在第四阶段，Hive实战部分，通过实战数据统计系统，使学员在最短的时间内掌握Hive的高级应用。

亮点三:讲师丰富的电信集团云平台运作经验
讲师robby拥有丰富的电信集团工作经验，目前负责云平台的各方面工作，并拥有多年的企业内部培训经验。讲课内容完全贴近企业需求，绝不纸上谈兵。

更多技术亮点参考课程大纲:（本大纲以章节形式命名要为防止某些章节1章节内容超过1课时)

第1章节:
> Hadoop背景
> HDFS设计目标
> HDFS不适合的场景
> HDFS架构详尽分析
> MapRece的基本原理

第2章节
> Hadoop的版本介绍
> 安装单机版Hadoop
> 安装Hadoop集群

第3章节
> HDFS命令行基本操作
> Namenode的工作机制
> HDFS基本配置管理

第4章节
> HDFS应用实战：图片服务器(1) - 系统设计
> 应用的环境搭建 php + bootstrap + java
> 使用Hadoop Java API实现向HDFS写入文件

第5章节
> HDFS应用实战：图片服务器(2)
> 使用Hadoop Java API实现读取HDFS中的文件
> 使用Hadoop Java API实现获取HDFS目录列表
> 使用Hadoop Java API实现删除HDFS中的文件

第6章节
> MapRece的基本原理
> MapRece的运行过程
> 搭建MapRece的java开发环境
> 使用MapRece的java接口实现WordCount

第7章节
> WordCount运算过程分析
> MapRece的biner
> 使用MapRece实现数据去重
> 使用MapRece实现数据排序
> 使用MapRece实现数据平均成绩计算

第8章节
> HBase详细介绍
> HBase的系统架构
> HBase的表结构，RowKey，列族和时间戳
> HBase中的Master，Region以及Region Server

第9章节
> 使用HBase实现微博应用（1）
> 用户注册，登陆和注销的设计
> 搭建环境 struts2 + jsp + bootstrap + jquery + HBase Java API
> HBase和用户相关的表结构设计
> 用户注册的实现

第10章节
> 使用HBase实现微博应用（2）
> 使用session实现用户登录和注销
> “关注"功能的设计
> “关注"功能的表结构设计
> “关注"功能的实现

第11章节
> 使用HBase实现微博应用（3）
> “发微博"功能的设计
> “发微博"功能的表结构设计
> “发微博"功能的实现
> 展现整个应用的运行

第12章节
> HBase与MapRece介绍
> HBase如何使用MapRece

第13章节
> HBase应用实战：话单查询与统计（1）
> 应用的整体设计
> 开发环境搭建
> 表结构设计

第14章节
> HBase应用实战：话单查询与统计（2）
> 话单入库单设计与实现
> 话单查询的设计与实现

第15章节
> HBase应用实战：话单查询与统计（3）
> 统计功能设计
> 统计功能实现

第16章节
> 深入MapRece（1）
> split的实现详解
> 自定义输入的实现
> 实例讲解

第17章节
> 深入MapRece（2）
> Rece的partition
> 实例讲解

第18章节
> Hive入门
> 安装Hive
> 使用Hive向HDFS存入结构化数据
> Hive的基本使用

第19章节
> 使用MySql作为Hive的元数据库
> Hive结合MapRece

第20章节
> Hive应用实战:数据统计（1）
> 应用设计，表结构设计

第21章节
> Hive应用实战：数据统计（2）
> 数据录入与统计的实现

4. 哪个课程题库有hadoop的题

这是在一个平衡Hadoop集群中，为数据节点/任务追踪器提供的规格：
在一个磁盘阵列中要有12到24个1~4TB硬盘
2个频率为2~2.5GHz的四核、六核或八核CPU
64~512GB的内存
有保障的千兆或万兆以太网（存储密度越大，需要的网络吞吐量越高）
名字节点角色负责协调集群上的数据存储，作业追踪器协调数据处理（备用的名字节点不应与集群中的名字节点共存，并且运行在与之相同的硬件环境上。）。Cloudera客户购买在RAID1或10配置上有足够功率和级磁盘数的商用机器来运行名字节点和作业追踪器。

NameNode也会直接需要与群集中的数据块的数量成比列的RAM。一个好的但不精确的规则是对于存储在分布式文件系统里面的每一个1百万的数据块，分配1GB的NameNode内存。于在一个群集里面的100个DataNodes而言，NameNode上的64GB的RAM提供了足够的空间来保证群集的增长。我们也把HA同时配置在NameNode和JobTracker上，
这里就是为NameNode／JobTracker／Standby NameNode节点群的技术细节。驱动器的数量或多或少，将取决于冗余数量的需要。
4–6 1TB 硬盘驱动器采用一个 JBOD 配置 (1个用于OS, 2个用于文件系统映像[RAID 1], 1个用于Apache ZooKeeper, 1个用于Journal节点)
2 4-/16-/8-核心 CPUs, 至少运行于 2-2.5GHz
64-128GB 随机存储器
Bonded Gigabit 以太网卡 or 10Gigabit 以太网卡
记住, 在思想上，Hadoop 体系设计为用于一种并行环境。

5. 大数据的课程都有哪些

大数据本身属于交叉学科，涵盖计算机、统计学、数学三个学科的专业知识。所以大数据的课程内容，基本上也是围绕着三个学科展开的。
数理统计方面：数学分析、统计学习、高等代数、离散数学、概率与统计等课程是基本配置。
计算机专业课程：数据结构、数据科学、程序设计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等，也是必备课程。
而想要真正找到工作的话，大数据主流技术框架，也要去补充起来，这才是找工作当中能够获得竞争力的加分项。

6. hadoop 集群教程

要教程？不明白你这个啥意思

7. 有哪些好的hadoop学习资料

1."Hadoop.Operations.pdf.zip"//vdisk.weibo/s/vDOQs6xMAQH62
2."Hadoop权威指南(中文版)(带书签).pdf"Hadoop权威指南(中文版)(带书签).pdf
3."[Hadoop权威指南(第2版)].pdf"[Hadoop权威指南(第2版)].pdf
4."hadoop权威指南第3版2012.rar"hadoop权威指南第3版2012.rar

5.《Hadoop技术内幕：深入解析HadoopCommon和HDFS.pdf"《Hadoop技术内幕：深入解析Hadoop Common和HDFS.pdf
6."Hadoop技术内幕：深入解析MapRece架构设计与实现原理.pdf"Hadoop技术内幕：深入解析MapRece架构设计与实现原理.pdf

7."Hadoop实战.pdf"Hadoop实战.pdf
8."Hadoop实战-陆嘉恒(高清完整版).pdf"Hadoop实战-陆嘉恒(高清完整版).pdf
9."Hadoop实战(第2版).pdf"Hadoop实战(第2版).pdf
10."HadoopinAction.pdf"Hadoop in Action.pdf

11"Hadoop in practice.pdf"Hadoop in practice.pdf
12"HadoopThe.Definitive.Guide,3Ed.pdf"Hadoop The.Definitive.Guide,3Ed.pdf
13."O'Reilly.Hadoop.The.Definitive.Guide.3rd.Edition.May.2012.pdf"O'Reilly.Hadoop.The.Definitive.Guide.3rd.Edition.May.2012.pdf

14."hadoop入门实战手册.pdf"hadoop入门实战手册.pdf
15."Hadoop入门手册.chm"Hadoop入门手册.chm

16."windows下配置cygwin、hadoop等并运行maprece及maprece程序讲解.doc"windows下配置cygwin、hadoop等并运行maprece及maprece程序讲解.doc
17"在Windows上安装Hadoop教程.pdf"在Windows上安装Hadoop教程.pdf

18."Hadoop源代码分析(完整版).pdf"Hadoop源代码分析(完整版).pdf
19."hadoop-api.CHM"hadoop-api.CHM

20."HBase-Hadoop@小米.pptx" HBase-Hadoop@小米.pptx
21."但彬-Hadoop平台的大数据整合.pdf"但彬-Hadoop平台的大数据整合.pdf

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23."网络hadoop计算技术发展.pdf"网络hadoop计算技术发展.pdf
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简介：“Hadoop技术内幕”共两册，分别从源代码的角度对“Common+HDFS”和MapRece的架构设计与实现原理进行了极为详细的分析。《Hadoop技术内幕：深入解析Hadoop Common和HDFS架构设计与实现原理》由腾讯数据平台的资深Hadoop专家、X-RIME的作者亲自执笔，对Common和HDFS的源代码进行了分析，旨在为Hadoop的优化、定制和扩展提供原理性的指导。

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简介：大数据时代已经到来，越来越多的行业面临着大量数据需要存储以及分析的挑战。Hadoop，作为一个开源的分布式并行处理平台，以其高扩展、高效率、高可靠等优点，得到越来越广泛的应用

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❿ 大数据：Hadoop入门

什么是大数据：
（1.）大数据是指在一定时间内无法用常规软件对其内容进行抓取，管理和处理的数据集合，简而言之就是数据量非常大，大到无法用常规工具进行处理，如关系型数据库，数据仓库等。这里“大”是一个什么量级呢？如在阿里巴巴每天处理数据达到20PB（即20971520GB）.
2.大数据的特点：
（1.）体量巨大。按目前的发展趋势来看，大数据的体量已经到达PB级甚至EB级。
（2.）大数据的数据类型多样，以非结构化数据为主，如网络杂志，音频，视屏，图片，地理位置信息，交易数据，社交数据等。
（3.）价值密度低。有价值的数据仅占到总数据的一小部分。比如一段视屏中，仅有几秒的信息是有价值的。
（4.）产生和要求处理速度快。这是大数据区与传统数据挖掘最显着的特征。
3.除此之外还有其他处理系统可以处理大数据。
Hadoop （开源）
Spark（开源）
Storm（开源）
MongoDB（开源）
IBM PureDate（商用）
Oracle Exadata（商用）
SAP Hana（商用）
Teradata AsterData（商用）
EMC GreenPlum（商用）
HP Vertica（商用）
注：这里我们只介绍Hadoop。
二：Hadoop体系结构
Hadoop来源：
Hadoop源于Google在2003到2004年公布的关于GFS（Google File System），MapRece和BigTable的三篇论文，创始人Doug Cutting。Hadoop现在是Apache基金会顶级项目，“
Hadoop”一个虚构的名字。由Doug Cutting的孩子为其黄色玩具大象所命名。
Hadoop的核心：
（1.）HDFS和MapRece是Hadoop的两大核心。通过HDFS来实现对分布式储存的底层支持，达到高速并行读写与大容量的储存扩展。
（2.）通过MapRece实现对分布式任务进行处理程序支持，保证高速分区处理数据。
3.Hadoop子项目：
（1.）HDFS：分布式文件系统，整个Hadoop体系的基石。
（2.）MapRece/YARN：并行编程模型。YARN是第二代的MapRece框架，从Hadoop 0.23.01版本后，MapRece被重构，通常也称为MapRece V2，老MapRece也称为 MapRece V1。
（3.）Hive：建立在Hadoop上的数据仓库，提供类似SQL语音的查询方式，查询Hadoop中的数据，
（5.）HBase:全称Hadoop Database，Hadoop的分布式的，面向列的数据库，来源于Google的关于BigTable的论文，主要用于随机访问，实时读写的大数据。
（6.）ZooKeeper：是一个为分布式应用所设计的协调服务，主要为用户提供同步，配置管理，分组和命名等服务，减轻分布式应用程序所承担的协调任务。
还有其它特别多其它项目这里不做一一解释了。
三：安装Hadoop运行环境
用户创建：
（1.）创建Hadoop用户组，输入命令：
groupadd hadoop
（2.）创建hser用户，输入命令：
useradd –p hadoop hser
（3.）设置hser的密码，输入命令：
passwd hser
按提示输入两次密码
（4.）为hser用户添加权限，输入命令：
#修改权限
chmod 777 /etc/sudoers
#编辑sudoers
Gedit /etc/sudoers
#还原默认权限
chmod 440 /etc/sudoers
先修改sudoers 文件权限，并在文本编辑窗口中查找到行“root ALL=（ALL）”，紧跟后面更新加行“hser ALL=（ALL） ALL”，将hser添加到sudoers。添加完成后切记还原默认权限，否则系统将不允许使用sudo命令。
（5.）设置好后重启虚拟机，输入命令：
Sudo reboot
重启后切换到hser用户登录
安装JDK
（1.）下载jdk-7u67-linux-x64.rpm,并进入下载目录。
（2.）运行安装命令:
Sudo rpm –ivh jdk-7u67-linux-x64.rpm
完成后查看安装路径，输入命令：
Rpm –qa jdk –l
记住该路径，
（3.）配置环境变量，输入命令：
Sudo gedit /etc/profile
打开profile文件在文件最下面加入如下内容
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk.7.0.67
export CLASSPATH=$ JAVA_HOME/lib:$ CLASSPATH
export PATH=$ JAVA_HOME/bin:$PATH
保存后关闭文件，然后输入命令使环境变量生效：
Source /etc/profile
（4.）验证JDK，输入命令：
Java –version
若出现正确的版本则安装成功。
配置本机SSH免密码登录：
（1.）使用ssh-keygen 生成私钥与公钥文件，输入命令：
ssh-keygen –t rsa
（2.）私钥留在本机，公钥发给其它主机（现在是localhost）。输入命令：
ssh--id localhost
（3.）使用公钥来登录输入命令：
ssh localhost
配置其它主机SSH免密登录
（1.）克隆两次。在VMware左侧栏中选中虚拟机右击，在弹出的快捷键菜单中选中管理---克隆命令。在克隆类型时选中“创建完整克隆”，单击“下一步”，按钮直到完成。
（2.）分别启动并进入三台虚拟机，使用ifconfig查询个主机IP地址。
（3.）修改每台主机的hostname及hosts文件。
步骤1：修改hostname，分别在各主机中输入命令。
Sudo gedit /etc/sysconfig/network
步骤2：修改hosts文件：
sudo gedit /etc/hosts
步骤3：修改三台虚拟机的IP
第一台对应node1虚拟机的IP：192.168.1.130
第二台对应node2虚拟机的IP：192.168.1.131
第三台对应node3虚拟机的IP：192.168.1.132
（4.）由于已经在node1上生成过密钥对，所有现在只要在node1上输入命令：
ssh--id node2
ssh--id node3
这样就可以将node1的公钥发布到node2，node3。
（5.）测试SSH,在node1上输入命令：
ssh node2
#退出登录
exit
ssh node3
exit
四：Hadoop完全分布式安装
1. Hadoop有三种运行方式：
（1.）单机模式：无须配置，Hadoop被视为一个非分布式模式运行的独立Java进程
（2.）伪分布式：只有一个节点的集群，这个节点即是Master（主节点，主服务器）也是Slave（从节点，从服务器），可在此单节点上以不同的java进程模拟分布式中的各类节点
（3.）完全分布式：对于Hadoop,不同的系统会有不同的节点划分方式。
2.安装Hadoop
（1.）获取Hadoop压缩包hadoop-2.6.0.tar.gz,下载后可以使用VMWare Tools通过共享文件夹，或者使用Xftp工具传到node1。进入node1 将压缩包解压到/home/hser目录下，输入命令： #进入HOME目录即：“/home/hser”
cd ~
tar –zxvf hadoop-2.6.0.tar.gz
（2.）重命名hadoop输入命令：
mv hadoop-2.6.0 hadoop
（3.）配置Hadoop环境变量，输入命令：
Sudo gedit /etc/profile
将以下脚本加到profile内：
#hadoop
export HADOOP_HOME=/home/hser/hadoop
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH
保存关闭，最后输入命令使配置生效
source /etc/profile
注：node2，和node3都要按照以上配置进行配置。
3.配置Hadoop
（1.）hadoop-env.sh文件用于指定JDK路径。输入命令：
[hser@node1 ~]$ cd ~/hadoop/etc/hadoop
[hser@node1 hadoop]$ gedit hadoop-env.sh
然后增加如下内容指定jDK路径。
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_67
（2.）打开指定JDK路径,输入命令：
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_67
（4.）core-site.xml:该文件是Hadoop全局配置，打开并在元素中增加配置属性如下：

fs.defaultFs hdfs://node1:9000 hadoop.tmp.dir file:/home/hser/hadoop/tmp 这里给出了两个常用的配置属性，fs.defaultFS表示客户端连接HDFS时，默认路径前缀，9000是HDFS工作的端口。Hadoop.tmp.dir如不指定会保存到系统的默认临时文件目录/tmp中。（5.）hdfs-site.xml:该文件是hdfs的配置。打开并在元素中增加配置属性。（6.）mapred-site.xml:该文件是MapRece的配置，可从模板文件mapred-site.xml.template中复制打开并在元素中增加配置。（7.）yarn-site.xml:如果在mapred-site.xml配置了使用YARN框架，那么YARN框架就使用此文件中的配置，打开并在元素中增加配置属性。（8.）复制这七个命令到node2,node3。输入命令如下： scp –r /home/hser/hadoop/etc/hadoop/ hser@node2:/home/hser/hadoop/etc/ scp –r /home/hser/hadoop/etc/hadoop/ hser@node3:/home/hser/hadoop/etc/ 4.验证：下面验证hadoop是否正确（1.）在Master主机（node1）上格式化NameNode。输入命令： [hser@node1 ~]$ cd ~/hadoop [hser@node1 hadoop]$ bin/hdfs namenode –format （2）关闭node1,node2 ,node3,系统防火墙并重启虚拟机。输入命令： service iptables stop sudo chkconfig iptables off reboot （3.）输入以下启动HDFS： [hser@node1 ~]$ cd ~/hadoop （4.）启动所有 [hser@node1 hadoop]$ sbin/start-all.sh （5.）查看集群状态： [hser@node1 hadoop]$ bin/hdfs dfsadmin –report （6.）在浏览器中查看hdfs运行状态，网址：http://node1:50070 （7.）停止Hadoop。输入命令： [hser@node1 hadoop]$ sbin/stop-all.sh 五：Hadoop相关的shell操作（1.）在操作系统中/home/hser/file目录下创建file1.txt,file2.txt可使用图形界面创建。 file1.txt输入内容： Hello World hi HADOOP file2.txt输入内容 Hello World hi CHIAN （2.）启动hdfs后创建目录/input2 [hser@node1 hadoop]$ bin/hadoop fs –mkdir /input2 （3.）将file1.txt.file2.txt保存到hdfs中: [hser@node1 hadoop]$ bin/hadoop fs –put -/file/file*.txt /input2/ （4.）[hser@node1 hadoop]$ bin/hadoop fs –ls /input2

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