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Hadoop支持分布式并行编程。

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简介：
Hadoop 致力于进行分布式并行编程。Hadoop 专注于构建一个容错且可扩展的分布式存储和处理框架，以支持海量数据的批处理应用。该文档详细阐述了如何利用 Hadoop 的技术来实现高效的分布式并行编程，从而能够处理大规模数据集并优化数据分析流程。

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  • Hadoop分布式并行编程讲解.doc
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    本文档深入浅出地介绍和分析了Hadoop这一大规模数据处理框架的核心概念、架构设计及其实现原理，并详细讲解基于Hadoop的分布式并行编程技术。适合初学者快速掌握相关知识与技能。 Hadoop进行分布式并行编程的技术文档主要探讨了如何利用Hadoop框架实现大规模数据处理任务的高效执行。该文档详细介绍了Hadoop的核心组件及其工作原理，并提供了实际案例来展示在复杂计算环境中应用这些技术的方法。通过这种方式，读者可以更好地理解如何设计和实施基于Hadoop的大规模数据分析解决方案。
     
  • C++并行及分布式编程（肖和平 2004年译）.pdf
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    本书由肖和平于2004年翻译，详细介绍了C++在并行和分布式计算中的应用技术，包括设计模式、库函数以及实际案例。适合高级程序员参考学习。 《C++并行与分布式编程》这本书由肖和平于2004年翻译完成。
     
  • Hadoop全分布式安装详解过程
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    本教程详细介绍了Hadoop全分布式集群的安装步骤和配置方法，帮助读者掌握大数据处理平台的核心技术。 Hadoop的安装有三种模式：单机、伪分布式和完全分布式。本段落档专注于完全分布式的安装过程，并提供了详细的步骤指导，包括在Windows 7上安装虚拟化工具VMware（用于支持Linux系统）、在VMware中安装Ubuntu操作系统、在安装Hadoop前进行准备工作（如安装JDK和SSH服务）、配置Hadoop环境、以及为了方便开发流程而安装eclipse。最后，文档还演示了如何运行一个简单的Hadoop程序——WordCount.java。
     
  • Hadoop分布式网页爬虫
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    Hadoop分布式网页爬虫是一款基于Hadoop框架设计的大规模数据抓取工具，能够高效地从互联网上获取并处理海量信息。 Hadoop分布式网络爬虫的实现采用MapReduce和Java技术，能够支持深度搜索功能。
     
  • 分布式编队保持仿真-UUV_UUV
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    本项目专注于研究和开发分布式无人水下航行器（UUV）之间的编队保持技术，通过构建高效能的仿真平台，旨在优化多UUV系统的协同作业能力与稳定性。 分布式编队保持技术在无人水下航行器（UUVs）领域得到了广泛应用。“DistributedFormationKeeping-master_UUV_UUV仿真”项目专注于构建并模拟UUV的六自由度模型，这一过程涵盖了对水中运动的所有方面。 六自由度模型是描述UUV动态行为的基础，它包括了物体在三维空间中的平移和旋转运动。这个模型考虑了水动力、浮力、重力、推进力以及各种内外干扰因素，并通过数学方程来描述UUV的动力学特性。理解并建立这样的模型对于设计有效的控制策略至关重要。 在这个项目中，六自由度模型可能采用了基于牛顿-欧拉方程的建模方法，这些方程描述了物体在受外力作用下的动力学响应。该模型包括水动力系数矩阵，通常通过实验或数值模拟获得，用于量化水流对UUV的影响。此外，还包含了推进系统模型，以描述如何将输入功率转换为推力，并影响UUV的运动。 项目中的仿真部分可能使用了专业的软件工具或者自行开发的代码进行实现。这些工具会模拟实际海洋环境的各种复杂性因素（如水密度、流速和温度梯度），以便测试和验证UUV在不同条件下的编队保持能力。 分布式编队保持是指多辆UUV通过局部信息交流，共同维持特定队形的方法。这种方法的优势在于每个UUV只需知道邻近车辆的位置信息即可，不需要全局坐标系统的信息，从而减少通信开销并提高系统的鲁棒性和自组织性。项目中可能涉及各种控制算法的设计和实施，如Lyapunov稳定性分析、滑模控制及模型预测控制等。 “DistributedFormationKeeping-master”文件夹内包含以下内容： 1. `src`：源代码目录，包括C++或Python语言编写的UUV模型与控制算法实现。 2. `simulations`：仿真场景和结果集，可能有MATLAB脚本或其他特定软件的数据输出。 3. `data`：水动力系数、初始条件及环境参数等数据文件的存储位置。 4. `docs`：项目文档集合，包括算法描述、用户手册以及研究报告等内容。 5. `scripts`：辅助脚本用于编译、运行和测试操作。 通过该项目的学习者不仅可以深入了解UUV六自由度模型的动力学特性，还能掌握分布式编队控制理论与实践方法。这对于无人系统研究、海洋工程及智能控制系统领域具有重要意义。
     
  • Hadoop伪分布式的安装过程截图
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    本段落通过一系列截图详细展示了在本地计算机环境下搭建Hadoop伪分布式集群的步骤和配置细节，帮助初学者直观了解整个安装流程。 在IT领域内，Hadoop是一个广泛使用的开源框架，主要用于大数据处理与分析。它的核心特性包括分布式存储（HDFS）以及分布式计算（MapReduce），这使得它能够处理并储存PB级别的数据。“hadoop伪分布式安装过程截图”这一资源提供了通过图形化方式理解Hadoop安装步骤的方法。以下是对此主题的详细说明： 1. **Hadoop概述**：由Apache软件基金会开发，灵感来源于Google的GFS和MapReduce论文，是一个开源框架，在廉价硬件上进行大规模数据处理具有高容错性和可扩展性。 2. **伪分布式模式**：这是Hadoop的一种安装方式，在这种模式下所有Hadoop守护进程（如NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager等）都在同一台机器运行。尽管所有的组件都位于单个节点上，但它们之间的通信就像在分布式的环境中一样进行，这对于测试和学习Hadoop的操作机制非常有用。 3. **安装前准备**：开始之前需要确保系统满足最低硬件与软件需求，比如Java环境的安装，因为Hadoop是用Java编写的，并依赖于JRE。 4. **配置环境变量**：设置`HADOOP_HOME`环境变量并将Hadoop安装目录添加到PATH中以方便在命令行直接使用相关命令。 5. **配置Hadoop**：修改`hdfs-site.xml`和`core-site.xml`配置文件，设定如NameNode的地址及数据块副本数量等参数。同时调整`mapred-site.xml`来指定MapReduce的相关设置。 6. **格式化NameNode**：首次安装时需要对NameNode进行初始化操作以建立HDFS文件系统。 7. **启动Hadoop**：通过执行`start-dfs.sh`和`start-yarn.sh`脚本开始运行HDFS与YARN服务。在伪分布式模式下，可以使用命令如`jps`来检查所有守护进程是否正常运作。 8. **验证安装**：可以通过上传文件到HDFS，并利用命令行指令（例如 `hadoop fs -ls`）确认文件的存在性；或者通过运行一个简单的MapReduce任务以确保正确操作环境的建立。 9. **截图参考价值**：提供的截屏可能展示了每个步骤的关键界面，包括配置文件编辑、命令输出以及服务启动状态等信息。这对初学者来说是理解Hadoop安装过程的重要视觉辅助工具。 10. **常见问题与解决方法**：在安装过程中可能会遇到如端口冲突、权限设置错误或配置不当等问题，这些截屏可以帮助识别这些问题并提供相应的解决方案。 此资源对于那些尝试自己搭建Hadoop环境的人非常有价值。通过图文结合的方式可以更直观地理解和解决问题，并减少学习难度。不过，在实际操作时还需要参考官方文档和社区指南以获取最新信息及最佳实践方法。
     
  • Hadoop全分布式集群总结
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    本文章全面总结了Hadoop全分布式集群的搭建过程与配置要点，包括硬件环境、软件安装及集群优化等关键环节。 觉得有帮助的话，请多多支持博主，点赞关注哦。 文章目录： Hadoop完全分布式集群搭建 一、新建虚拟机 二、规划集群与服务 1. 逻辑结构 2. 物理结构 3. 总体结构 三、配置集群 1. 主节点基础网络配置 1.1 配置固定IP地址 1.2 修改主机名 1.3 配置DNS 1.4 配置 IP 地址和主机名映射 1.5 关闭防火墙 1.6 重启网卡 2. 新建用户及权限配置 2.1 创建目录 2.2 创建用户组和用户 2.3 修改权限 2.4 切换用户 3. 配置安装JDK 3.1 安装jdk 3.2 配置环境变量并检查 4. 根据主节点hadoop01克隆两份系统 5. 修改各个从节点网络配置 6. 主从节点实现免密登录 6.1 生成密钥 6.2 复制公钥
     
  • Hadoop 0.21.0 分布式集群配置
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    本教程详细介绍如何在Linux环境下搭建和配置Hadoop 0.21.0版本的分布式集群，适用于大数据处理与分析。 【Hadoop-0.21.0分布式集群配置详解】 Hadoop是一个开源的分布式计算框架，主要用于处理和存储海量数据。在Hadoop-0.21.0版本中，配置分布式集群涉及多个步骤，以下是对配置过程的详细说明： 1. **硬件环境准备** 配置一个Hadoop分布式集群通常需要多台服务器或虚拟机，并通过网络连接起来。在这个案例中，我们有三台机器，分别命名为hadoop1、hadoop2和hadoop3，都运行Linux系统且已安装JDK 1.6.0版本。每台机器都需要有自己的IP地址以确保彼此间的通信。 2. **网络配置** 确保集群内部的通信畅通需要每个节点的主机名与IP地址能够正确解析。可以通过`ping`命令进行测试，如果出现解析问题，则应编辑`/etc/hosts`文件解决。例如，在Namenode（如hadoop1）上需添加所有集群机器的IP和主机名映射；而DataNode（如hadoop2和hadoop3）只需添加Namenode与自身IP的映射。 3. **Hadoop角色分配** Hadoop节点分为两类：Namenode和Datanode（HDFS组件），以及Jobtracker和Tasktracker（MapReduce组件）。在本例中，Namenode和Jobtracker部署于hadoop1上，而hadoop2与hadoop3作为Datanode及Tasktracker。这种配置允许分散任务执行与数据存储，提高系统的可用性及容错能力。 4. **目录结构** Hadoop的安装包需要在所有机器上的同一路径下进行解压和部署，推荐创建一个特定用户（如hadoop），并设置其主目录为`home/hadoop`。将Hadoop的安装文件放置于`/home/hadoop/hadoop-0.21.0`目录，并建议通过软链接指向当前版本以方便升级。 5. **环境变量配置** 需要在每个节点上配置如JAVA_HOME和HADOOP_HOME等环境变量，确保能够找到Java环境。这通常在用户的`.bashrc`或`.bash_profile`文件中完成。 6. **Hadoop配置文件** 对于Namenode，需要通过修改`hdfs-site.xml`来指定数据存储位置及副本数；对于Datanode，则需同时设置`core-site.xml`和`hdfs-site.xml`; Jobtracker与Tasktracker的配置则在`mapred-site.xml`, 用于设定Jobtracker的位置及其他MapReduce参数。 7. **启动与监控** 配置完成后，可以开始启动Hadoop服务。首先应启动NameNode及SecondaryNameNode, 接着是DataNodes，最后依次为JobTracker和TaskTrackers。使用`jps`命令检查各节点的服务是否正常运行，并可通过Web界面来监控集群状态。 8. **测试集群** 为了验证集群工作情况良好，可以执行一个简单的Hadoop示例如WordCount，观察数据的分发与计算过程。 9. **故障排查与维护** 实际操作中可能会遇到网络问题、磁盘空间不足及数据丢失等情况。需要根据日志信息进行相应处理，并定期备份数据以及检查节点健康状态以确保系统的正常运行。 配置Hadoop-0.21.0分布式集群要求对网络设置、目录结构、环境变量设定，配置文件编辑和启动流程有深入理解。正确完成这些步骤后，Hadoop将提供高扩展性和容错性，并为大数据处理提供了强大支持。
     
  • Hadoop 完全分布式的搭建
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    简介：本教程详细讲解了如何在Linux环境下部署和配置一个完全分布式架构的Hadoop集群，涵盖节点设置、文件系统挂载及核心服务启动等内容。 Hadoop 是一个基于 Java 的开源框架，主要用于处理大数据问题。在多台服务器上部署 Hadoop 形成的分布式集群称为完全分布式的搭建方式，能够更好地支持大规模数据处理。 知识点1：Hadoop 集群架构 在一个典型的 Hadoop 环境中，主要有三种核心节点类型：NameNode、DataNode 和 Secondary NameNode。其中，NameNode 负责管理 HDFS 文件系统的元数据信息；DataNode 则负责存储实际的数据块；Secondary NameNode 作为备用节点确保主节点的正常运行。 知识点2：Hadoop 环境变量配置 为了使 Hadoop 正确运行，在集群环境中需要设置一些必要的环境变量，包括 JAVA_HOME、HADOOP_HOME 和其他特定于系统的路径等参数。 知识点3：Hadoop 配置文件 这些配置文件如 core-site.xml, hdfs-site.xml 以及 mapred-site.xml 等用于定义 Hadoop 的各种运行时选项和行为。例如 dfs.defaultFS 指定了默认的分布式存储系统，而 hadoop.tmp.dir 定义了临时目录的位置。 知识点4：Namenode 格式化 在部署新的 HDFS 文件系统之前，需要对 NameNode 进行格式化操作以创建必要的元数据结构和文件。 知识点5：Distributed File System（HDFS） 作为 Hadoop 的分布式存储解决方案，HDFS 由若干个 DataNodes 和一个主节点NameNode 组成。其中 NameNode 负责管理整个系统的命名空间以及所有客户端对文件的操作请求；DataNodes 则根据指示处理和报告数据块的读写操作。 知识点6：Hadoop 命令行工具 通过命令行，用户可以使用如 hadoop fs 和 hdfs dfs 等实用程序来管理和访问 HDFS 文件系统中的资源。这些工具支持创建目录、文件上传下载及删除等基本功能。 知识点7：Hadoop 集群搭建步骤 完成一个完整的 Hadoop 分布式集群部署通常需要经历以下关键阶段： - 准备安装环境 - 修改集群配置参数 - 更新并分发必要的软件包 - 设置系统级别的变量和路径信息 - 对 NameNode 执行格式化操作以初始化新集群 - 启动所有节点和服务组件 - 进行初步的测试确保一切运行正常 知识点8：Hadoop 应用场景 鉴于其强大的数据处理能力，Hadoop 被广泛应用于构建大规模的数据仓库、执行复杂的数据挖掘任务和实现高效的机器学习模型训练等场景。 知识点9：与其它大数据技术比较 尽管 Hadoop 提供了优秀的分布式文件系统(HDFS)及 MapReduce 计算框架，但也有其他流行的选择如 Apache Spark 和 Flink 等。这些工具在某些方面可能表现得更加高效或灵活，特别是在实时流处理和内存计算等领域。 知识点10：Hadoop 集群优化 为了充分发挥 Hadoop 的性能潜力，并提升数据处理速度与效率，可以采取多种措施进行集群配置调整、算法改进或者采用更高性能的硬件设备等手段来实现。
     
  • Python分布式并行框架Celery详解
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    本篇文章将详细介绍Python分布式并行处理框架Celery的工作原理、安装方法及使用技巧，帮助开发者轻松实现任务的异步执行和调度。 除了Redis之外，另一个处理异步任务的工具是Celery。Celery是一个分布式任务队列系统，它允许多个worker同时执行，并且通过将任务放入队列中实现异步操作。在Python环境中使用Celery时，需要引入Broker（中间人）的概念。当工头提出一个新任务时，这些请求会被发送到Broker；而在另一端，则有一群等待接收并处理这些任务的工作者们。