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hadoop教程,hadoop安装及speak安装详细介绍

本文目录一览： hadoop安装教程

1、hadoop安装包下载。
2、登录：启动成功后访问IP，登录默认用户名和密码: Username:admin、Password:123456
3、集群指定主机（安装过程中请不要刷新页面）
4、集群安装（DKM各组件安装）：这里有3种安装方式 “基本安装”，“完整安装”，“自定义安装”。
5、开始安装组件：我以“基本安装”方式来进行示例，其他方式类同，选择“下一步”会出现如下图的进度条。
6、点击“完成安装”会转到 DKM 监控界面（ip:8998），首先需要登录，用户名：admin ,密码：admin 。
7、点击登录，进入到集群监控界面，如下图：
扩展资料：
Hadoop主要有以下几个优点：
1.高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。
2.高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。
3.高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。
4.高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。
5.低成本。与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比，hadoop是开源的，项目的软件成本因此会大大降低。
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。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++ 。
参考资料来源：百度百科-hadoop

如何在linux下安装hadoop

如何在linux下安装hadoop 建议使用自动化部署吧。这个还是不太难做到哦。能否看一下my网名呢？帮助搞定一下

一、前期准备: 下载hadoop: :hadoop.apache./core/releases. :hadoop.apache./mon/releases. :apache./dyn/closer.cgi/hadoop/core/ :labs.xiaonei./apache-mirror/hadoop/core/hadoop-0.20.1/hadoop-0.20.1.tar.gz :labs.xiaonei./apache-mirror/hadoop/ 二、硬体环境共有3台机器，均使用的CentOS，Java使用的是jdk1.6.0。三、安装JAVA6 sudo apt-get install sun-java6-jdk /etc/environment 开启之后加入：#中间是以英文的冒号隔开，记得windows中是以英文的分号做为分隔的 CLASSPATH=.:/usr/local/java/lib JAVA_HOME=/usr/local/java 三、配置host表 [root@hadoop ~]# vi /etc/hosts 127.0.0.1 localhost 192.168.13.100 namenode 192.168.13.108 datanode1 192.168.13.110 datanode2 [root@test ~]# vi /etc/hosts 127.0.0.1 localhost 192.168.13.100 namenode 192.168.13.108 datanode1 [root@test2 ~]# vi /etc/host 127.0.0.1 localhost 192.168.13.100 namenode 192.168.13.110 datanode2 新增使用者和使用者组 addgroup hadoop adduser hadoop usermod -a -G hadoop hadoop passwd hadoop 配置ssh: 服务端: su hadoop ssh-keygen -t rsa cp id_rsa.pub authorized_keys 客户端 chmod 700 /home/hadoop chmod 755 /home/hadoop/.ssh su hadoop cd /home mkdir .ssh 服务端: chmod 644 /home/hadoop/.ssh/authorized_keys scp authorized_keys datanode1:/home/hadoop/.ssh/ scp authorized_keys datanode2:/home/hadoop/.ssh/ ssh datanode1 ssh datanode2 　如果ssh配置好了就会出现以下提示资讯 The authenticity of host [dbrg-2] can't be established. Key fingerpr is 1024 5f:a0:0b:65:d3:82:df:ab:44:62:6d:98:9c:fe:e9:52. Are you sure you want to continue connecting (yes/no)? OpenSSH告诉你它不知道这台主机但是你不用担心这个问题你是第次登入这台主机键入“yes”这将把这台主机“识别标记”加到“~/.ssh/know_hosts”档案中第 2次访问这台主机时候就不会再显示这条提示信不过别忘了测试本机ssh　dbrg-1 　 mkdir /home/hadoop/HadoopInstall tar -zxvf hadoop-0.20.1.tar.gz -C /home/hadoop/HadoopInstall/ cd /home/hadoop/HadoopInstall/ ln -s hadoop-0.20.1 hadoop export JAVA_HOME=/usr/local/java export CLASSPATH=.:/usr/local/java/lib export HADOOP_HOME=/home/hadoop/HadoopInstall/hadoop export HADOOP_CONF_DIR=/home/hadoop/hadoop-conf export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH cd $HADOOP_HOME/conf/ mkdir /home/hadoop/hadoop-conf cp hadoop-env.sh core-site.xml hdfs-site.xml mapred-site.xml masters slaves /home/hadoop/hadoop-conf vi $HADOOP_HOME/hadoop-conf/hadoop-env.sh # The java implementation to use. Required. --修改成你自己jdk安装的目录 export JAVA_HOME=/usr/local/java
export HADOOP_CLASSPATH=.:/usr/local/java/lib # The maximum amount of heap to use, in MB. Default is 1000.--根据你的记忆体大小调整 export HADOOP_HEAPSIZE=200 vi /home/hadoop/.bashrc export JAVA_HOME=/usr/local/java export CLASSPATH=.:/usr/local/java/lib export HADOOP_HOME=/home/hadoop/HadoopInstall/hadoop export HADOOP_CONF_DIR=/home/hadoop/hadoop-conf export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH 配置 namenode #vi $HADOOP_CONF_DIR/slaves 192.168.13.108 192.168.13.110 #vi $HADOOP_CONF_DIR/core-site.xml

fs.default.name

hdfs:192.168.13.100:9000

#vi $HADOOP_CONF_DIR/hdfs-site.xml

阅读更多 >>> 为什么安装软件出错(为什么在安装软件时遇到错误？)

dfs.replication

Default block replication. The actual number of replications can be specified when the file is created. The default is used if replication is not specified in create time.

#vi $HADOOP_CONF_DIR/mapred-site.xml

mapred.job.tracker

192.168.13.100:11000

~ 在slave上的配置档案如下(hdfs-site.xml不需要配置)： [root@test12 conf]# cat core-site.xml

fs.default.name

hdfs:namenode:9000

[root@test12 conf]# cat mapred-site.xml

mapred.job.tracker

namenode:11000

启动 export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH hadoop namenode -format start-all.sh 停止s-all.sh 在hdfs上建立danchentest资料夹，上传档案到此目录下 $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -mkdir danchentest $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -put $HADOOP_HOME/README.txt danchentest cd $HADOOP_HOME hadoop jar hadoop-0.20.1-examples.jar wordcount /user/hadoop/danchentest/README.txt output1 09/12/21 18:31:44 INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process : 1 09/12/21 18:31:45 INFO mapred.JobClient: Running job: job_200912211824_0002 09/12/21 18:31:46 INFO mapred.JobClient: map 0% reduce 0% 09/12/21 18:31:53 INFO mapred.JobClient: map 100% reduce 0% 09/12/21 18:32:05 INFO mapred.JobClient: map 100% reduce 100% 09/12/21 18:32:07 INFO mapred.JobClient: Job plete: job_200912211824_0002 09/12/21 18:32:07 INFO mapred.JobClient: Counters: 17 09/12/21 18:32:07 INFO mapred.JobClient: Job Counters 09/12/21 18:32:07 INFO mapred.JobClient: Launched reduce tasks=1 检视输出结果档案，这个档案在hdfs上 [root@test11 hadoop]# hadoop fs -ls output1 Found 2 items drwxr-xr-x - root supergroup 0 2009-09-30 16:01 /user/root/output1/_logs -rw-r--r-- 3 root supergroup 1306 2009-09-30 16:01 /user/root/output1/part-r-00000 [root@test11 hadoop]# hadoop fs -cat output1/part-r-00000 (BIS), 1 (ECCN) 1 检视hdfs执行状态,可以通过web介面来访问:192.168.13.100:50070/dfshealth.jsp;检视map-reduce资讯，可以通过web介面来访问:192.168.13.100:50030/jobtracker.jsp;下面是直接命令列看到的结果。出现08/01/25 16:31:40 INFO ipc.Client: Retrying connect to server: foo.bar./1.1.1.1:53567. Already tried 1 time(s). 的原因是没有格式化:hadoop namenode -format
如何在windows下安装hadoop 建议你在windows上安装linux的虚拟机器，然后在linux上安装hadoop

1、安装Cygwin 下载cygwin的setup.exe，双击执行：
选择从Inter安装：设定安装目录：
设定安装包目录：
设定“Inter Connection”的方式，选择“Direct Connection”：
选择一个下载站点： “下一步”之后，可能会弹出下图的“Setup Alert”对话方块，直接“确定”即可在“Select Packages”对话方块中，必须保证“Net Category”下的“OpenSSL”被安装：
如果还打算在eclipse 上编译Hadoop，则还必须安装“Base Category”下的“sed”：
“Devel Category”下的subversion 建议安装：
下载并安装：
当下载完后，会自动进入到“setup”的对话方块：
在上图所示的对话方块中，选中“Create icon on Desk”，以方便直接从桌面上启动 Cygwin，然后点选“完成”按钮。至此，Cgywin 已经安装完成。 2、配置环境变数需要配置的环境变数包括PATH 和JAVA_HOME：将JDK 的bin 目录、Cygwin 的bin 目录以及Cygwin 的usr\bin（ *** in）目录都新增到PATH 环境变数中；JAVA_HOME 指向JRE 安装目录。 3、windows系统上执行hadoop丛集，伪分散式模式安装步骤： ①启动cygwin，解压hadoop安装包。通过cygdrive（位于Cygwin根目录中）可以直接对映到windows下的各个逻辑磁碟分割槽。例如hadoop安装包放在分割槽D：\下，则解压的命令为＄ tar -zxvf /cygdrive/d/hadoop-0.20.2.tar.gz,解压后可使用ls命令检视，如下图：预设的解压目录为使用者根目录，即D：\cygwin\home\lsq（使用者帐户）。 ②编辑conf/hadoop-env.sh档案，将JAVA_HOME变数设定为java的安装目录。例如java安装在目录C：\Program Files\java\jdk1.6.0_13,如果路径没空格，直接配置即可。存在空格，需将Program Files缩写成Progra_1,如下图： ③依次编辑conf目录下的core-site.xml、mapred-site.xml和hdfs-site.xml档案，如下图： ④安装配置SSH 点选桌面上的Cygwin图示，启动Cygwin，执行ssh-host-config命令，然后按下图上的选择输入：
当提示Do you want to use a different name?输入yes，这步是配置安装的sshd服务，以哪个使用者登入，预设是cyg_server这个使用者，这里就不事先新建cyg_server这个使用者，用当前本机的超管本地使用者：chenx，后续根据提示，2次输入这个账户的密码
出现Host configuration finished. Have fun! 一般安装顺利完成。如下图：
输入命令$ start sshd，启动SSH，如下图：
注：sshd服务安装完之后，不会预设启动，如果启动报登入失败，不能启动，可在服务属性-Log On视窗手工修改，在前述的过程之中，cygwin不会校验密码是否正确，应该只是校验了2次的输入是否一致，然后再手工启动。不知道为什么，sshd服务如果选择local system的登入方式，后续会有问题，所以sshd服务最好设定成当前的登入使用者。
⑤配置ssh登入执行ssh-keygen命令生成金钥档案输入如下命令： cd ~/.ssh ls -l cat id_rsa.pub >> authorized_keys 完成上述操作后，执行exit命令先退出Cygwin视窗，如果不执行这一步操作，下面的操作可能会遇到错误。接下来，重新执行Cygwin，执行ssh localhost命令，在第一次执行ssh localhost时，会有“are you sure you want to continue connection

阅读更多 >>> 淘客猫插件怎么安装

?”提示，输入yes，然后回车即可。当出现下图提示，即顺利完成该步：

⑥hadoop执行格式化namenode 开启cygwin视窗，输入如下命令： cd hadoop-0.20.2 mkdir logs bin/hadoop namenode –format

启动Hadoop 在Cygwin 中，进入hadoop 的bin 目录，执行./start-all.sh 启动hadoop；可以执行./hadoop fs -ls /命令，检视hadoop 的根目录；可以执行jps 检视相关程序；如下图：（如果显示和下图类似，一般hadoop安装/启动成功）

如何在hadoop 环境下安装hive 不行。安装 vm 下载：去官网下 VMware-player-5.0.1-894247.zip 安装和配置ubanto 下载：去官网下 ubuntu-12.10-desk-i386.iso 开启vm，载入ubanto iso档案，进行安装更新进入ubanto，如果是第一个进入，则需要设定root的密码

如何在ubantu环境下安装hadoop 上apache的hadoop页下编译好的包，解压，配一些档案就行了很容易网上教程很多

如何在 Linux 下安装 PyCharm PyCharm 是由 Jetbrains 公司开发的一个跨平台编辑器。如果你之前是在 Windows 环境下进行开发，那么你会立刻认出 Jetbrains 公司，它就是那个开发了 Resharper 的公司。这篇文章将讨论如何在 Linux 系统上获取、安装和执行 PyCharm 。

如何在linux下安装opencv 新建一个perl，名为bar.pl 内容如下： #!/usr/bin/perl while (<>){ chomp; s/([^-]+) - .*/\1/g; system "apt-get install ".$_; } 然后apt-cache search opencv | perl bar.pl

hadoop安装及speak安装

掌握在Linux虚拟机中安装Hadoop和Spark的方法，熟悉HDFS的基本使用方法，掌握使用Spark访问本地文件和HDFS文件的方法。进入Linux系统，参照本教程官网“实验指南”栏目的“Hadoop的安装和使用”，完成Hadoop伪分布式模式的安装。完成Hadoop的安装以后，再安装Spark（Local模式）。使用hadoop用户名登录进入Linux系统，启动Hadoop，参照相关Hadoop书籍或网络资料，或者也可以参考本教程官网的“实验指南”栏目的“HDFS操作常用Shell命令”。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。

本人想自学大数据hadoop，有那种讲得比较全面详细的大数据视频教程资源吗？

Greenplum pxf 连接hadoop

最近在搞greenplum连接hadoop，采用pxf插件。hadoop集群是kerberos认证的。

首先添加一下hadoop的参数:

$ gpconfig -c gp_hadoop_target_version -v"hdp2"

$ gpconfig -c gp_hadoop_home -v"/usr/lib/hadoop"

具体的版本参数参照官网，hadoop的home自己设定

然后配置java环境目录，每个segment节点都配置一下。这里最好每台机器都check一下。

遇到的问题：No class found一类的问题。

在greenplum-db/lib/hadoop目录下的hadoop_env.sh 文件缺少应该加载的类的配置。

在hadoop_env.sh文件中，JAVA_LIBRARY_PATH之前加上

if [ -d "/usr/hdp/2.6.1.0-129/hadoop/client" ]; then

for f in /usr/hdp/2.6.1.0-129/hadoop/client/*.jar; do

? CLASSPATH=${CLASSPATH}:$f;

done

其中/usr/hdp/2.6.1.0-129/是我的hadoop安装目录。

指定PXF_CONF=/usr/local/greenplum-db/pxf/conf,也可是其他目录。根据官方指导，

在这个目录下的servers/default?

加入hadoop经典的四个配置文件：

hdfs-site.xml,core-site.xml,yarn-site.xml,mapred-site.xml

当然，加入hive-site.xml,hbase-site.xml 如果需要读取hive，hbase的数据。

在/usr/local/greenplum-db/pxf/conf/conf目录下pxf-env.sh中，这个目录和第二步中的PXF_CONF设定对应，

加入对应的keytab与principal。

这里需要重点强调一下，上面的配置对应的是segment节点，master节点不做要求。最好所有的配置都一样，省的出现各类问题。

我用的gp是pivolt的5.16版本，自带的hadoop版本是2.8.5，我的hadoop版本是2.7.3的，然后查询的时候，

就报错了各种NosuchMethod。最后实在没办法了，我就把gp自带的jar替换成我的hadoop版本的。

gp需要的hadoop的jar在 ${你的安装目录}/greenplum-db/pxf/lib/shared 这个目录下，

替换的jar有

hadoop-auth-2.7.3.2.6.1.0-129.jar

hadoop-aws-2.7.3.2.6.1.0-129.jar

hadoop-azure-2.7.3.2.6.1.0-129.jar

hadoop-azure-datalake-2.7.3.2.6.1.0-129.jar

hadoop-common-2.7.3.2.6.1.0-129.jar

hadoop-hdfs-2.7.3.2.6.1.0-129.jar

hadoop-mapreduce-client-core-2.7.3.2.6.1.0-129.jar

hadoop-yarn-api-2.7.3.2.6.1.0-129.jar

其实就是hadoop相关的，然后就可以了。

以上四步中，官方文档有第二步，第三步，第一步在网上其他教程中也能够解决。但是，第四部，官方文档中没有提及，网上的相关的资料基本上没有。pxf这个功能也是最近才发布，gp用的人比较少，更别提pxf了。作为第一个采坑，希望分享出来，帮助大家。

1.??User null does not belong to hdfs

在hive-site.xml中加入

? ? ?

hive.warehouse.subdir.inherit.perms

? ? ?

false

? ?

2.ERROR: "set_ugi() not successful, Likely cause: new client talking to old server. Continuing without it"?

正在解决……

搭建hadoop集群，常用配置文件是什么，以及配置哪些属性

一. 简介
参考了网上许多教程，最终把hadoop在ubuntu14.04中安装配置成功。下面就把详细的安装步骤叙述一下。我所使用的环境：两台ubuntu 14.04 64位的台式机，hadoop选择2.7.1版本。（前边主要介绍单机版的配置，集群版是在单机版的基础上，主要是配置文件有所不同，后边会有详细说明）
二. 准备工作
2.1 创建用户
创建用户，并为其添加root权限，经过亲自验证下面这种方法比较好。
1 sudo adduser hadoop2 sudo vim /etc/sudoers3 # 修改内容如下：4 root ALL = (ALL)ALL5 hadoop ALL = (ALL)ALL
给hadoop用户创建目录，并添加到sudo用户组中，命令如下：
1 sudo chown hadoop /home/hadoop2 # 添加到sudo用户组3 sudo adduser hadoop sudo
最后注销当前用户，使用新创建的hadoop用户登陆。
2.2 安装ssh服务
ubuntu中默认是没有装ssh server的（只有ssh client），所以先运行以下命令安装openssh-server。安装过程轻松加愉快～
sudo apt-get install ssh openssh-server
2.3 配置ssh无密码登陆
直接上代码：执行完下边的代码就可以直接登陆了（可以运行ssh localhost进行验证）
1 cd ~/.ssh　　# 如果找不到这个文件夹，先执行一下 "ssh localhost"2 ssh-keygen -t rsa3 cp id_rsa.pub authorized_keys
注意：
这里实现的是无密登陆自己，只适用与hadoop单机环境。如果配置Hadoop集群设置Master与Slave的SSH无密登陆可
三. 安装过程
3.1 下载hadoop安装包
有两种下载方式：
1. 直接去官网下载：
2. 使用wget命令下载：
3.2 配置hadoop
1. 解压下载的hadoop安装包，并修改配置文件。我的解压目录是（/home/hadoop/hadoop-2.7.1），即进入/home/hadoop/文件夹下执行下面的解压缩命令。
tar -zxvf hadoop-2.7.1.tar.gz
2. 修改配置文件：（hadoop2.7.1/etc/hadoop/）目录下，hadoop-env.sh，core-site.xml，mapred-site.xml.template，hdfs-site.xml。
(1). core-site.xml 配置：其中的hadoop.tmp.dir的路径可以根据自己的习惯进行设置。

阅读更多 >>> 为什么巨魔装不了软件

hadoop.tmp.dir

file:/home/hadoop/hadoop/tmp

Abase for other temporary directories.

fs.defaultFS

hdfs://localhost:9000

(2). mapred-site.xml.template配置:

mapred.job.tracker

localhost:9001

(3). hdfs-site.xml配置: 其中dfs.namenode.name.dir和dfs.datanode.data.dir的路径可以自由设置，最好在hadoop.tmp.dir的目录下面。
注意：如果运行Hadoop的时候发现找不到jdk，可以直接将jdk的路径放置在hadoop-env.sh里面，具体如下：
export JAVA_HOME="/opt/java_file/jdk1.7.0_79"，即安装java时的路径。

dfs.replication

dfs.namenode.name.dir

file:/home/hadoop/hadoop/tmp/dfs/name

dfs.datanode.data.dir

file:/home/hadoop/hadoop/tmp/dfs/data

配置完成后运行hadoop。
四. 运行hadoop
4.1 初始化HDFS系统
在hadop2.7.1目录下执行命令：
bin/hdfs namenode -format
出现如下结果说明初始化成功。
4.2 开启 NameNode 和 DataNode 守护进程
在hadop2.7.1目录下执行命令：
sbin/start-dfs.sh
成功的截图如下：
4.3 使用jps命令查看进程信息：
若出现如图所示结果，则说明DataNode和NameNode都已经开启。
4.4 查看web界面
在浏览器中输入 http://localhost:50070 ，即可查看相关信息，截图如下
至此，hadoop的环境就已经搭建好了。
五. 运行wordcount demo
1. 在本地新建一个文件，里面内容随便填：例如我在home/hadoop目录下新建了一个haha.txt文件，里面的内容为" hello world! "。
2. 然后在分布式文件系统（hdfs）中新建一个test文件夹，用于上传我们的测试文件haha.txt。在hadoop-2.7.1目录下运行命令：
# 在hdfs的根目录下建立了一个test目录bin/hdfs dfs -mkdir /test# 查看HDFS根目录下的目录结构bin/hdfs dfs -ls /
结果如下：
3. 将本地haha.txt文件上传到test目录中；
# 上传bin/hdfs dfs -put /home/hadoop/haha.txt /test/# 查看bin/hdfs dfs -ls /test/
结果如下：
4. 运行wordcount demo；
# 将运行结果保存在/test/out目录下bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.1.jar wordcount /test/haha.txt /test/out# 查看/test/out目录下的文件bin/hdfs dfs -ls /test/out
结果如下：
运行结果表示：运行成功，结果保存在part-r-00000中。
5. 查看运行结果；
# 查看part-r-00000中的运行结果bin/hadoop fs -cat /test/out/part-r-00000
结果如下：
至此，wordcount demo 运行结束。
六. 总结
配置过程遇到了很多问题，最后都一一解决，收获很多，特此把这次配置的经验分享出来，方便想要配置hadoop环境的各位朋友～
（Hadoop集群安装配置过程基本和单机版是一样的，主要是在配置文件方面有所区别，以及ssh无密登陆要求master和slave能够互相无密登陆。

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如何在Hadoop上编写MapReduce程序

看apache hadoop map reduce 的教程
覆写map函数和reduce函数
　　用户配置并将一个Hadoop作业提到Hadoop框架中，Hadoop框架会把这个作业分解成一系列map tasks 和reduce tasks。Hadoop框架负责task分发和执行，结果收集和作业进度监控。
　　下图给出了一个作业从开始执行到结束所经历的阶段和每个阶段被谁控制（用户 or Hadoop框架）。
　　下图详细给出了用户编写MapRedue作业时需要进行那些工作以及Hadoop框架自动完成的工作：
　　
　　在编写MapReduce程序时，用户分别通过InputFormat和OutputFormat指定输入和输出格式，并定义Mapper和Reducer指定map阶段和reduce阶段的要做的工作。在Mapper或者Reducer中，用户只需指定一对key/value的处理逻辑，Hadoop框架会自动顺序迭代解析所有key/value，并将每对key/value交给Mapper或者Reducer处理。表面上看来，Hadoop限定数据格式必须为key/value形式，过于简单，很难解决复杂问题，实际上，可以通过组合的方法使key或者value（比如在key或者value中保存多个字段，每个字段用分隔符分开，或者value是个序列化后的对象，在Mapper中使用时，将其反序列化等）保存多重信息，以解决输入格式较复杂的应用。
　　2.2 用户的工作
　　用户编写MapReduce需要实现的类或者方法有：
　　（1） InputFormat接口
　　用户需要实现该接口以指定输入文件的内容格式。该接口有两个方法
　　其中getSplits函数将所有输入数据分成numSplits个split，每个split交给一个map task处理。getRecordReader函数提供一个用户解析split的迭代器对象，它将split中的每个record解析成key/value对。
　　Hadoop本身提供了一些InputFormat：
　　（2）Mapper接口
　　用户需继承Mapper接口实现自己的Mapper，Mapper中必须实现的函数是
　　
　　
　　
　　void map(K1 key,
　　
　　V1 value,
　　
　　OutputCollector

output,

　　

　　Reporter reporter

　　

　　) throws IOException

　　

　　其中，

是通过Inputformat中的RecordReader对象解析处理的，OutputCollector获取map()的输出结果，Reporter保存了当前task处理进度。

　　Hadoop本身提供了一些Mapper供用户使用：

　　（3）Partitioner接口

　　用户需继承该接口实现自己的Partitioner以指定map task产生的key/value对交给哪个reduce task处理，好的Partitioner能让每个reduce task处理的数据相近，从而达到负载均衡。Partitioner中需实现的函数是

　　getPartition( K2 key, V2 value, int numPartitions)

　　该函数返回

对应的reduce task ID。

　　用户如果不提供Partitioner，Hadoop会使用默认的（实际上是个hash函数）。

　　（4）Combiner

　　Combiner使得map task与reduce task之间的数据传输量大大减小，可明显提高性能。大多数情况下，Combiner与Reducer相同。

　　（5）Reducer接口

　　用户需继承Reducer接口实现自己的Reducer，Reducer中必须实现的函数是

　　Hadoop本身提供了一些Reducer供用户使用：

　　（6）OutputFormat

　　用户通过OutputFormat指定输出文件的内容格式，不过它没有split。每个reduce task将其数据写入自己的文件，文件名为part-nnnnn，其中nnnnn为reduce task的ID。

　　Hadoop本身提供了几个OutputFormat:

　　3. 分布式缓存

　　Haoop中自带了一个分布式缓存，即DistributedCache对象，方便map task之间或者reduce task之间共享一些信息，比如某些实际应用中，所有map task要读取同一个配置文件或者字典，则可将该配置文件或者字典放到分布式缓存中。

　　4. 多语言编写MapReduce作业

　　Hadoop采用java编写，因而Hadoop天生支持java语言编写作业，但在实际应用中，有时候，因要用到非java的第三方库或者其他原因，要采用C/C++或者其他语言编写MapReduce作业，这时候可能要用到Hadoop提供的一些工具。

如何基于Docker快速搭建多节点Hadoop集群

Docker最核心的特性之一，就是能够将任何应用包括Hadoop打包到Docker镜像中。这篇教程介绍了利用Docker在单机上快速搭建多节点 Hadoop集群的详细步骤。作者在发现目前的Hadoop on Docker项目所存在的问题之后，开发了接近最小化的Hadoop镜像，并且支持快速搭建任意节点数的Hadoop集群。
一. 项目简介
GitHub: kiwanlau/hadoop-cluster-docker
直接用机器搭建Hadoop集群是一个相当痛苦的过程，尤其对初学者来说。他们还没开始跑wordcount，可能就被这个问题折腾的体无完肤了。而且也不是每个人都有好几台机器对吧。你可以尝试用多个虚拟机搭建，前提是你有个性能杠杠的机器。
我的目标是将Hadoop集群运行在Docker容器中，使Hadoop开发者能够快速便捷地在本机搭建多节点的Hadoop集群。其实这个想法已经有了不少实现，但是都不是很理想，他们或者镜像太大，或者使用太慢，或者使用了第三方工具使得使用起来过于复杂。下表为一些已知的Hadoop on Docker项目以及其存在的问题。

目前hadoop大数据的视频教程谁讲的比较好

Hadoop入门、进阶及实战视频教程下载：Hadoop入门、进阶及实战视频教程下载
推荐传智段海涛八天完全攻克hadoop视频教程，入门hadoop经典课程
Hadoop中有很多方法可以加入多个数据集。MapReduce提供了Map端和Reduce端的数据连接。这些连接是非平凡的连接，并且可能会是非常昂贵的操作。Pig和Hive也具有同等的能力来申请连接到多个数据集。Pig提供了复制连接，合并连接和倾斜连接（skewed join），并且Hive提供了map端的连接和完整外部连接来分析数据。
一个重要的事实是，通过使用各种工具，比如MapReduce、Pig和Hive等，数据可以基于它们的内置功能和实际需求来使用它们。至于在Hadoop分析大量数据，Anoop指出，通常，在大数据/Hadoop的世界，一些问题可能并不复杂，并且解决方案也是直截了当的，但面临的挑战是数据量。在这种情况下需要不同的解决办法来解决问题。
一些分析任务是从日志文件中统计明确的ID的数目、在特定的日期范围内改造存储的数据、以及网友排名等。所有这些任务都可以通过Hadoop中的多种工具和技术如MapReduce、Hive、Pig、Giraph和Mahout等来解决。这些工具在自定义例程的帮助下可以灵活地扩展它们的能力。
在学习大数据，教材比较容易找hadoop权威指南就可以，大家一件比较统一。但是视频教程比较多，也没看到有公认比较突出的。所以我决定一点点看并把感想分享在这里。
1，马士兵老师的Hadoop教程以及相关大数据教程
我刚看完，实在斗鱼直播上进行的，所以含有大量冗余。但是作为入门教程是十分合适的。首先因为马士兵老师是个明白人，说话都准确干练，入门的思路也很简单。
看完这个教程可以搭建一个集群环境，并且进行文件上传管理，一个mapreduce的例子。学完应该对HDFS,MapReduce,Yarn三个主要模块有个比较清晰的认识。
2，尚学堂肖斌的hadoop100课，正在看
目前感觉比较啰嗦，也不是没用，只是不太适合我。重点不够精炼，看完之后在做评价。

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