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Hadoop、HBase、Hive、ZooKeeper版本对应关系续篇（2015最新版）

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本篇文章为《Hadoop、HBase、Hive、ZooKeeper版本对应关系》系列的续作，提供2015年最新的各组件间的兼容性与版本匹配信息。 Hadoop、HBase、Hive与ZooKeeper的版本对应关系（最新版）

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  • Hadoop、HBase、Hive、ZooKeeper版本对应关系续篇（2015最新版）
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    本篇文章为《Hadoop、HBase、Hive、ZooKeeper版本对应关系》系列的续作，提供2015年最新的各组件间的兼容性与版本匹配信息。 Hadoop、HBase、Hive与ZooKeeper的版本对应关系（最新版）
     
  • 新手指南：Hadoop、HBase、Hive版本对应查询表
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    本指南提供了Hadoop、HBase与Hive各版本之间的兼容性对照表，帮助初学者快速了解如何选择合适的软件版本组合进行大数据处理和分析。 很多初学者难以找到Hadoop、HBase、Hive之间的版本对应关系，在此根据官网资料整理了一份参考表格，帮助大家了解这些软件组件的兼容性情况。新手可以借助这份查找表来确定不同版本间的匹配关系。
     
  • Hadoop、HBase和Hive的版本兼容性说明.zip
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    本资料详细探讨了Apache Hadoop、HBase及Hive各版本间的兼容关系，旨在帮助开发者解决不同组件版本间可能遇到的兼容问题。 Hadoop、HBase和Hive各版本之间的兼容性说明。
     
  • ZooKeeper+Hadoop+HBase+Hive（含HBase集成）安装部署指南（超详尽）.docx
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    本手册提供了一套全面详细的教程，旨在指导用户完成ZooKeeper、Hadoop、HBase和Hive的安装与配置过程。特别强调了HBase在集群中的集成步骤，确保大数据技术栈的顺利部署。 1. 安装软件版本：jdk1.8.0_131、apache-zookeeper-3.8.0、hadoop-3.3.2、hbase-2.4.12、mysql5.7.38和mysql jdbc驱动mysql-connector-java-8.0.8-dmr-bin.jar。所有软件均安装在自建的目录/export/server/下，通过执行命令 `sudo mkdir -p /export/server` 创建好目录后，需要改变该目录的所有者和组为ljr：`sudo chown -R ljr:ljr /export`，并修改权限以确保递归应用到所有文件及子目录：`sudo chmod 771 -R /export` 2. 集群正常运行的条件是集群中节点的最大宕机数应保证超过一半的机器仍能继续工作。因此从经济和实用性角度考虑，通常推荐使用奇数个节点来部署集群。本段落中的部署方案涉及4台机器，其容灾能力与3台机器时的情况相同，即只能允许一台机器发生故障而不影响整体运行状态。
     
  • Hadoop、HBase、Hive版本整合兼容性详解【涵盖所有版本】
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    本文全面解析Hadoop、HBase和Hive不同版本间的兼容性和整合方法，适用于希望了解各版本间差异与搭配技巧的技术爱好者及开发者。 关于Hadoop, HBase, Hive版本的整合兼容性最全、最详细的说明（适用于任何版本），以避免下载后才发现不兼容的问题。
     
  • Impala依賴CDH版本的Hadoop-HBase-Hive相關JAR包.zip
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    此ZIP文件包含Impala运行所需特定CDH版本的Hadoop、HBase和Hive相关JAR包，便于用户快速配置和部署兼容环境。 Ambari集成Impala-3.0.0需要依赖CDH版本的Hadoop、HBase和Hive相关的jar包。查询基于HBase的Hive外部表时会用到这些组件。
     
  • Hadoop 3.3.4版本（最新版）
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    Hadoop 3.3.4是Apache Hadoop项目的最新稳定版本，提供了增强的数据处理、存储和计算能力，优化了资源利用并改进了性能。 Apache Hadoop（版本为 hadoop-3.3.4.tar.gz）是一个开源项目，旨在开发可靠且可扩展的分布式计算软件。由于官网下载速度较慢，这里提供了 hadoop-3.3.4 版本供用户下载使用。 Hadoop 架构基于 Java 编程框架设计，用于跨计算机集群处理大数据。它提供了一个易于搭建和使用的分布式计算平台，使开发人员能够轻松地在 Hadoop 上创建并运行处理大规模数据的应用程序。Hadoop 的核心架构包含两个主要组件：分布式文件系统（HDFS）与 MapReduce 引擎。 此外，在 Hadoop 中，MapReduce 使用独立的分布式文件系统模块，并允许用户根据约定的一套接口实现自己的分布式文件系统。完成配置后，存储在该系统的数据可以被 MapReduce 加以处理。
     
  • Hadoop分布式集群构建与配置（含HBase、Hive、MySQL、ZooKeeper、Kafka及Flume）
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    本书详细讲解了如何搭建和配置Hadoop分布式集群，并深入介绍HBase、Hive、MySQL、ZooKeeper、Kafka及Flume的集成与应用。适合数据工程师阅读学习。 本段落整理了Hadoop环境的安装步骤及一些基本使用方法，包括Hadoop、hbase、hive、mysql、zookeeper、Kafka和flume。这些内容均为简单的安装指南与操作说明，在个人Linux CentOS7虚拟机上经过测试验证可行。按照提供的步骤逐一进行即可顺利完成安装。
     
  • Hadoop 2.9.0 对应的 hadoop.dll 和 winutils.exe（全网最新版）
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    本资源提供Hadoop 2.9.0版本所需的hadoop.dll和winutils.exe文件，确保Windows环境下Hadoop框架顺利安装与运行。 1. 将文件解压到Hadoop的bin目录下。 2. 将hadoop.dll复制到C:\Windows\System32目录下。 3. 添加环境变量HADOOP_HOME，指向Hadoop所在的目录。 4. 将%HADOOP_HOME%\bin路径加入到系统PATH中。 5. 重启MyEclipse或Eclipse。