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Hadoop 2.8.3版本

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简介：
Hadoop 2.8.3是Apache Hadoop开源软件项目的稳定版本之一，提供了大规模数据集上的分布式存储和计算框架。该版本优化了性能并修复了若干安全性和稳定性问题。 这些软件应该准备好在Windows 10 64位系统上安装Hadoop 2.8.3。

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  • Hadoop 2.8.3版本
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    Hadoop 2.8.3是Apache Hadoop的一个稳定版本，它提供了高效的分布式存储和处理大数据的能力。此版本在性能、可靠性和易用性方面进行了多项改进与优化，适合企业级应用。 Hadoop 2.8.3版本
     
  • Hadoop 2.8.3版本
    优质
    Hadoop 2.8.3是Apache Hadoop开源软件项目的稳定版本之一，提供了大规模数据集上的分布式存储和计算框架。该版本优化了性能并修复了若干安全性和稳定性问题。 这些软件应该准备好在Windows 10 64位系统上安装Hadoop 2.8.3。
     
  • Hadoop 2.8.3 Winutils
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    简介：Hadoop 2.8.3 Winutils是Windows系统上运行Hadoop命令行工具所需的实用程序集合，支持核心Hadoop组件在非Linux环境中的操作。 Hadoop 2.8.3 winutils 已经测试过可以使用，分享给大家方便使用，谢谢！
     
  • hadoop-eclipse-plugin-2.8.3.jar插件
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    Hadoop Eclipse Plugin 2.8.3.jar是一款用于Eclipse集成开发环境的插件，它允许开发者在Eclipse中直接管理和操作Hadoop文件系统及作业提交等任务。此插件极大地提高了Hadoop应用开发效率和便捷性。 对于使用Hadoop 2.8.3的Eclipse插件且Eclipse版本为Mars的情况，已经确认可以正常使用。如果遇到错误提示：“An internal error occurred during: Map/Reduce location status updater”，请注意这并非由插件引起的问题，请执行命令：hadoop dfs -mkdir /用户名来解决。
     
  • flink-shaded-hadoop-2-uber-10.0-2.8.3.jar
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    flink-shaded-hadoop-2-uber-10.0-2.8.3.jar是Apache Flink项目中的一个封装了Hadoop 2 API的Uber Jar，兼容Hadoop 2版本，便于用户在Flink作业中使用Hadoop相关功能。 当前的Flink版本是一个纯净的版本，如果需要依赖其他系统（例如我们的Flink相关数据存储在HDFS），则需添加相应的JAR包，并将下载完成后的文件上传到${FLINK_HOME}/lib/目录下。
     
  • 修改版的xdd，兼容青龙2.8.3版本
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    这是一个针对xdd插件优化升级后的版本，特别适配于青龙面板2.8.3版本。旨在提供更稳定、高效的使用体验，帮助用户轻松管理任务与环境变量。 适用于青龙2.8.3的魔改版xdd，可以直接上传服务器并解压后编译使用。
     
  • 在CentOS 7中安装Hadoop 2.8.3的详细步骤
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    本教程提供了一个详尽指南，在CentOS 7操作系统上手动安装和配置Hadoop 2.8.3的全过程，适合初学者参考。 在CentOS系统下安装Hadoop-2.8.3的详细步骤包括如何调用原生CountWord并输出结果。首先需要确保你的系统已经安装了Java环境，并且配置好SSH免密登录到自己机器上，然后下载对应的hadoop版本进行解压和配置。 1. **检查Java环境**：使用命令`java -version`来确认已安装的JDK是否为Hadoop所支持的版本。如果没有，请先安装合适的JDK。 2. **设置SSH免密登录**：由于Hadoop需要通过SSH在本地执行远程操作，因此你需要配置好无密码登录机制。 3. **下载和解压**： - 进入到你想要存放文件的位置（如`/usr/local/src`），然后使用wget或者直接浏览器下载hadoop-2.8.3的tar.gz压缩包。 - 下载完成后，执行命令来解压：`tar -zxvf hadoop-2.8.3.tar.gz` 4. **配置环境变量**： - 打开或创建一个名为`.bashrc`或者`.profile`的文件，在该文件中添加Hadoop的相关路径。 - 例如，可以设置如下内容： `export HADOOP_HOME=/usr/local/src/hadoop-2.8.3` `export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin` 5. **配置核心参数**： - 进入到`conf/`目录下找到`core-site.xml`, 在其中添加以下信息来设置临时目录和主名称节点位置。 6. **配置MapReduce相关参数**： - 编辑文件`mapred-site.xml`，如果不存在该文件，则需要从模板复制一份并重命名。在新创建的文件中定义YARN作为资源管理器。 7. **HDFS设置**： - 在hdfs-site.xml内指定数据块副本数量、名称节点地址等参数。 8. **配置Yarn相关属性**： - 通过修改`yarn-site.xml`来设定NodeManager和ResourceManager的主机名，以及日志记录级别。 9. **格式化HDFS文件系统并启动集群**：使用命令如 `hdfs namenode -format`, 然后运行脚本 `$HADOOP_HOME/sbin/start-dfs.sh` 10. **执行原生CountWord程序**： - 首先需要将测试数据上传到HDFS，例如通过`hadoop fs -put /path/to/inputfile /user/username/testinput` - 接下来在命令行中运行 `hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.8.3.jar wordcount hdfs://localhost:9000/user/username/testinput hdfs://localhost:9000/user/username/output` - 最后查看结果，通过命令 `hadoop fs -cat /user/username/output/part-r-0000*` 以上就是CentOS环境下安装Hadoop 2.8.3并运行原生CountWord程序的步骤。
     
  • Hadoop 2.6.0 版本 - Hadoop-2.6.0.tar.gz
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    Hadoop 2.6.0版本提供了一个可靠且高效的分布式计算框架。该版本通过Hadoop-2.6.0.tar.gz文件包，集成了改进的数据处理和资源管理功能，适用于大数据分析与存储需求。 Hadoop是Apache软件基金会开发的一个开源分布式计算框架，主要用于处理和存储海量数据。“hadoop-2.6.0.tar.gz”包含了Hadoop 2.6.0版本的所有组件，这对于搭建Hadoop集群至关重要。 在Ubuntu系统上安装并配置Hadoop集群时，首先需要确保满足其运行环境要求。这包括Java开发工具包（JDK）的安装。可以通过命令`sudo apt-get install default-jdk`来完成JDK的安装，因为Hadoop依赖于Java 7或更高版本的支持。 解压“hadoop-2.6.0.tar.gz”后，会得到包含多个目录和文件的结构：如重要的`bin`, `sbin`, `lib`, 和 `conf`等。其中，“bin”目录包含了用于启动与停止Hadoop服务的相关脚本；“sbin”则主要由管理员使用，内含系统级脚本；“lib”存放着各种库文件；而配置文件则位于“conf”中。 在进行集群配置时，需要在这些配置文件（例如`core-site.xml`, `hdfs-site.xml`, `mapred-site.xml`, 和 `yarn-site.xml`）里指定诸如NameNode、DataNode、ResourceManager和NodeManager等角色的定义以及网络通信参数。比如，在“hdfs-site.xml”中设置NameNode地址，而在“mapred-site.xml”中配置JobHistoryServer。 Hadoop 2.6.0引入了YARN（Yet Another Resource Negotiator），它负责集群资源分配与调度，并将原本由Hadoop 1.x中的JobTracker管理的职责分离为ResourceManager和ApplicationMaster。这样不同的计算框架可以共用YARN进行资源调度，提高了整体利用率。 安装完成后，需要通过`hdfs namenode -format`命令格式化NameNode作为初始化步骤之一，然后启动集群服务如DataNodes、NameNodes、ResourceManager以及NodeManagers等，可以通过脚本“start-dfs.sh”和“start-yarn.sh”来完成这些操作。 运行起来后，可以使用Hadoop的命令行工具（比如`hadoop fs`）进行文件管理和提交MapReduce作业。此外，该版本还支持HDFS Federation，在一个集群中可拥有多个独立命名空间，从而增强扩展性和可用性，并且在性能和稳定性方面进行了优化改进。 总之，“hadoop-2.6.0.tar.gz”提供了搭建Ubuntu系统上Hadoop集群所需的所有组件。通过正确的配置与管理，可以高效地处理大规模数据任务。需要注意的是，在使用过程中要保证网络连接的顺畅以及合理设置相关参数以确保最佳性能和稳定性。
     
  • Hadoop 0.20.2版本
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    Hadoop 0.20.2版本是Apache Hadoop的一个重要迭代，此版本提供了稳定性增强、性能优化和新功能，适用于大规模数据处理与存储。 Hadoop 0.20.2 是一个早期版本的 Apache Hadoop 分布式文件系统（HDFS）和 MapReduce 框架，在大数据处理领域具有重要意义，因为它代表了 Hadoop 发展史上的一个重要里程碑。这个开源项目允许在大规模集群中处理和存储海量数据，并特别适合那些不适合传统数据库处理的大规模复杂数据集。 **核心组件** 1. **HDFS (Hadoop Distributed File System)**：作为基石的 HDFS 将大文件分割成块并分布在多台机器上进行存储。每个数据块都有多个副本，增强了系统的容错性和可用性。在 0.20.2 版本中，默认的数据块大小是64MB。 2. **MapReduce**：这是一种编程模型，用于处理和生成大规模数据集，并将任务分为“映射”（map）和“化简”（reduce）两个阶段。映射阶段对数据进行切片并行处理，而化简阶段则聚合结果。Hadoop 0.20.2中的MapReduce框架优化了作业调度与资源管理机制，从而提升了整体性能。 **关键特性** 1. **YARN (Yet Another Resource Negotiator)**：在该版本中引入的 YARN 负责集群资源管理和任务调度，并且分离了原本由JobTracker执行的任务调度和资源管理职责。这提高了系统的可扩展性和稳定性。 2. **安全性增强**：从这个版本开始，Hadoop 开始提供基本的安全特性如认证、授权以及审计功能，使其能够在更加安全的环境中运行。 3. **容错机制**：通过心跳检测与数据块复制技术，系统可以自动识别并恢复失效节点的问题，确保了数据的安全性和服务的连续性。 4. **性能优化**：Hadoop 0.20.2 在文件读写、任务调度和数据传输等方面进行了改进，从而提高了整体处理速度及效率。 **在Linux环境中的部署与使用** 1. **环境配置**：确保系统满足硬件和软件需求，例如安装Java运行时。 2. **下载并解压 Hadoop 0.20.2** 3. **设置环境变量**: 修改`~/.bashrc`或`~/.bash_profile`文件，并指定HADOOP_HOME等必要的路径信息。 4. **配置Hadoop**：编辑 `conf/` 目录下的核心配置文件，如 `core-site.xml`, `hdfs-site.xml`, 和 `mapred-site.xml`. 5. **格式化NameNode**: 在首次启动时需要对NameNode进行初始化操作以创建命名空间元数据。 6. **启动和停止Hadoop**：使用`start-dfs.sh`与`start-mapred.sh`脚本开始服务运行，或者通过执行 `stop-dfs.sh`, 和 `stop-mapred.sh` 命令来关闭它们。 7. **测试Hadoop**: 你可以用命令如 `hadoop fs -ls /user/hadoop/` 来检查 HDFS 的状态或运行一个简单的MapReduce程序以验证集群的运作情况。 **大数据和云计算的应用** 此版本在处理大规模数据集时非常有用，包括日志分析、推荐系统、社交网络数据分析及基因组学研究等领域。它还可以与Amazon EMR等云服务结合使用，在云环境中提供可扩展计算能力。 尽管Hadoop 0.20.2相较于较新的版本可能显得过时了，但其设计理念和实现机制对于理解分布式计算原理以及大数据处理方法依然具有重要的参考价值。对那些希望深入了解 Hadoop 历史背景和技术架构的开发者来说，它仍然是一份宝贵的资料。
     
  • Hadoop 2.7.4版本
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    Hadoop 2.7.4是Apache Hadoop项目的稳定版本之一，它提供了可靠、高效的数据处理和存储解决方案，适用于大规模数据集。该版本增强了系统性能与稳定性，并包含了重要的错误修复。 hadoop2.7.4hadoop2.7.4hadoop2.7.4hadoop2.7.4hadoop2.7.4hadoop2.7.4hadoop2.7.4hadoop2.7.4hadoop2.7.4hadoop2.7.4