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Hadoop-3.1.4.tar.gz

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简介:
Hadoop-3.1.4.tar.gz 是Apache Hadoop项目发布的源代码和库文件的压缩包,用于快速搭建大数据处理环境。 《Hadoop 3.1.4安装与使用详解》 Hadoop是Apache软件基金会开发的开源分布式计算框架,主要用于处理和存储大规模数据。Hadoop 3.1.4作为其一个重要版本,在Hadoop 3.x系列中提供了许多增强功能和性能优化,包括对大数据处理效率提升、资源管理改进以及支持硬件多样性等方面。 一、Hadoop的核心组件 Hadoop主要由两个核心组件组成:分布式文件系统(HDFS)和MapReduce。其中,HDFS是一个分布式存储系统,它将大文件分割成块,并在集群中的多台机器上进行存储,确保数据的高可用性和容错性。而MapReduce是一种并行计算模型,用于处理和生成大数据集;通过map阶段的数据拆分与reduce阶段的结果聚合来实现高效的任务执行。 二、Hadoop 3.1.4新特性 1. **YARN(资源调度器)优化**:在这一版本中,YARN作为Hadoop的资源管理系统得到了进一步增强。它引入了更智能的调度策略,如公平调度和容量调度,并增加了资源预留机制以提高分配效率。 2. **Erasure Coding技术**:该技术替代传统RAID提供数据冗余与容错能力,在节约存储空间的同时提高了数据恢复速度。 3. **多NameNode支持**:引入了活性及备用的NameNode模式,增强了系统的可用性和稳定性,并避免单点故障问题的发生。 4. **HDFS Federation(联邦化)**:通过这一机制可以管理更多的命名空间,提高系统扩展性。 5. **硬件多样性支持增强**:包括对冷存储设备和SSD优化的支持以及初步的非传统CPU架构如GPU和FPGA的支持。 三、安装与配置 1. 环境准备:确保已正确设置Java运行环境,并设置了JAVA_HOME。 2. 下载解压Hadoop 3.1.4 tar.gz压缩包,然后将文件移动到合适的目录(例如`usrlocalhadoop`)中。 3. 配置系统路径变量,在`.bashrc`或`.bash_profile`中添加相关配置项以设置环境变量和HADOOP_HOME。 4. 修改核心配置文件:编辑core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml及mapred-site.xml,根据实际需求调整参数设置。 5. 格式化NameNode,并启动集群服务(如DataNode, NameNode等)以完成初始化操作。 6. 测试运行情况:使用`hadoop fs -ls`命令检查HDFS状态是否正常;利用WordCount示例程序验证MapReduce功能。 四、最佳实践与应用场景 广泛应用于数据分析、日志处理和机器学习等领域。在实际应用中,建议遵循以下原则: - 数据本地化存储以减少网络传输开销。 - 利用容错机制保证系统的高可用性。 - 根据集群规模调整参数配置提高性能表现。 - 使用Hadoop生态系统中的其他工具如Pig, Hive和Spark等来提升开发效率。 总结,作为大数据处理的重要平台之一,通过不断优化与创新,Hadoop 3.1.4为大规模数据提供了强大的支持。无论是新手还是经验丰富的开发者都需要理解掌握该框架的安装配置及使用方法以深入探索这一领域。

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  • Hadoop-3.1.4.tar.gz
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    Hadoop-3.1.4.tar.gz 是Apache Hadoop项目发布的源代码和库文件的压缩包,用于快速搭建大数据处理环境。 《Hadoop 3.1.4安装与使用详解》 Hadoop是Apache软件基金会开发的开源分布式计算框架,主要用于处理和存储大规模数据。Hadoop 3.1.4作为其一个重要版本,在Hadoop 3.x系列中提供了许多增强功能和性能优化,包括对大数据处理效率提升、资源管理改进以及支持硬件多样性等方面。 一、Hadoop的核心组件 Hadoop主要由两个核心组件组成:分布式文件系统(HDFS)和MapReduce。其中,HDFS是一个分布式存储系统,它将大文件分割成块,并在集群中的多台机器上进行存储,确保数据的高可用性和容错性。而MapReduce是一种并行计算模型,用于处理和生成大数据集;通过map阶段的数据拆分与reduce阶段的结果聚合来实现高效的任务执行。 二、Hadoop 3.1.4新特性 1. **YARN(资源调度器)优化**:在这一版本中,YARN作为Hadoop的资源管理系统得到了进一步增强。它引入了更智能的调度策略,如公平调度和容量调度,并增加了资源预留机制以提高分配效率。 2. **Erasure Coding技术**:该技术替代传统RAID提供数据冗余与容错能力,在节约存储空间的同时提高了数据恢复速度。 3. **多NameNode支持**:引入了活性及备用的NameNode模式,增强了系统的可用性和稳定性,并避免单点故障问题的发生。 4. **HDFS Federation(联邦化)**:通过这一机制可以管理更多的命名空间,提高系统扩展性。 5. **硬件多样性支持增强**:包括对冷存储设备和SSD优化的支持以及初步的非传统CPU架构如GPU和FPGA的支持。 三、安装与配置 1. 环境准备:确保已正确设置Java运行环境,并设置了JAVA_HOME。 2. 下载解压Hadoop 3.1.4 tar.gz压缩包,然后将文件移动到合适的目录(例如`usrlocalhadoop`)中。 3. 配置系统路径变量,在`.bashrc`或`.bash_profile`中添加相关配置项以设置环境变量和HADOOP_HOME。 4. 修改核心配置文件:编辑core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml及mapred-site.xml,根据实际需求调整参数设置。 5. 格式化NameNode,并启动集群服务(如DataNode, NameNode等)以完成初始化操作。 6. 测试运行情况:使用`hadoop fs -ls`命令检查HDFS状态是否正常;利用WordCount示例程序验证MapReduce功能。 四、最佳实践与应用场景 广泛应用于数据分析、日志处理和机器学习等领域。在实际应用中,建议遵循以下原则: - 数据本地化存储以减少网络传输开销。 - 利用容错机制保证系统的高可用性。 - 根据集群规模调整参数配置提高性能表现。 - 使用Hadoop生态系统中的其他工具如Pig, Hive和Spark等来提升开发效率。 总结,作为大数据处理的重要平台之一,通过不断优化与创新,Hadoop 3.1.4为大规模数据提供了强大的支持。无论是新手还是经验丰富的开发者都需要理解掌握该框架的安装配置及使用方法以深入探索这一领域。
  • Hadoop-3.1.4.tar.zip
    优质
    Hadoop-3.1.4.tar.zip 是Apache Hadoop项目的源代码和二进制文件压缩包,适用于大数据处理,提供分布式存储与计算功能。 hadoop-3.1.4.tar.zip
  • flink-shaded-hadoop-2-uber-12.0-3.1.4.jar
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    该简介对应的文件为Apache Flink的一个打包包,用于兼容Hadoop 2.x版本,包含运行Flink作业所需的所有Hadoop依赖库,版本号为12.0-3.1.4。 flink-shaded-hadoop-2-uber-3.1.4-12.0.jar 是 Flink 1.12 集成 Hadoop 3.1.4 的 jar 依赖。
  • Hadoop下载.hadoop-3.3.3.tar.gz
    优质
    Hadoop 3.3.3版本提供了一个强大的、可扩展的数据处理平台,以.tar.gz格式发布,便于用户在Linux系统中解压安装和使用。 Hadoop是由Apache基金会开发的一种分布式系统基础架构。它使用户能够在不了解底层细节的情况下编写分布式程序,并能够充分利用集群的计算能力进行高速运算与存储。 Hadoop实现了一个名为HDFS(Hadoop Distributed File System)的分布式文件系统,该系统的特性是高容错性,设计用于低成本硬件部署。同时,它可以提供高效的数据访问方式以支持需要处理大规模数据集的应用程序。尽管它放宽了POSIX的要求,但仍然可以允许用户以流的方式读取存储在其中的数据。 Hadoop框架的核心部分包括两个组件:HDFS和MapReduce。前者提供了对海量数据的存储功能,后者则为这些大量数据提供计算能力。
  • Hadoop-3.1.1.tar.gz
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    Hadoop-3.1.1.tar.gz 是 Apache Hadoop 项目发布的源代码和库文件的压缩包,版本号为3.1.1,内含运行分布式计算环境所需的所有组件和配置文件。 Hadoop压缩包包含了用于分布式计算的软件框架及相关工具。它支持多种文件格式,并提供了高效的处理大数据集的能力。用户可以轻松地在集群上运行应用程序,而无需担心底层硬件的具体细节。该压缩包通常包括必要的库、配置文件以及示例代码,帮助开发者快速搭建和测试Hadoop环境。
  • Hadoop-3.1.3.tar.gz
    优质
    Hadoop-3.1.3.tar.gz 是 Apache Hadoop 项目发布的源代码和可执行文件的压缩包,版本号为3.1.3。此版本包含了一系列改进与修复,适合大数据处理环境下的分布式存储及计算需求。 Hadoop是Apache开发的一款开源框架,使用Java语言编写。它可以通过简单的程序实现大规模数据集合的分布式计算。运行在Hadoop上的应用程序可以在分布式的存储和计算机集群环境中工作。 Hadoop具有高扩展性,可以从单个节点轻松扩展到数千个节点的集群规模。它的许可协议为Apache v2,并且基于Google发布的MapReduce论文进行开发,同时借鉴了函数式编程的理念。
  • Hadoop-2.6.0.tar.gz
    优质
    Hadoop-2.6.0.tar.gz 是 Apache Hadoop 项目的官方发行版之一,包含了用于大规模数据处理和存储的核心库与工具。此版本提供了稳定的数据计算框架,支持分布式并行处理,广泛应用于大数据分析场景中。 hadoop-2.6.0.tar.gz 是 hadoop 2.6.0 的安装包,下载后解压并按照相关步骤进行安装即可。
  • Hadoop-2.7.2.tar.gz
    优质
    Hadoop-2.7.2.tar.gz 是 Apache Hadoop 项目发布的源代码和可执行文件的压缩包,版本为2.7.2,用于分布式存储与计算的大数据处理框架。 Hadoop 2.7.2的安装包是一个压缩文件(例如后缀为.gz的文件)。
  • Hadoop-2.9.2.tar.gz
    优质
    Hadoop-2.9.2.tar.gz 是 Apache Hadoop 项目发布的源代码和可执行文件的压缩包,版本为2.9.2,包含用于大规模数据处理的软件框架。 Hadoop 2.9.2 源码在使用 CentOS 7 64位虚拟机环境、JDK8 和 Maven 3.6 编译而成。