Hadoop权威指南读书笔记(更新中)

Hadoop The Definitive Guide:Hadoop权威指南-PART 1 Hadoop权威指南:Part 1. Funfamental components in Hadoop 阅读详情

从今天开始,除了Spring之外,研究大数据之Hadoop,着手从Hadoop:The Definitive Guide开始入手,先看看中文版的第二版,如果有时间再看看英文版的第三版吧。

1、首先虚拟机架设CentOS 6.5 64位,安装Java 1.8.0(java 8) 64位

2、依次下载书中实例和所需软件

http://hadoopbook.com/里有相关实例和数据下载,实例版本是按照书的版本组织的,有一、二和三版,其中二版使用ant ivy,三版使用maven。

下载软件包括 hadoop2.2.0 ,hbase-0.94.18.tar.gz,pig-0.12.0.tar.gz,zookeeper-3.4.6.tar.gz,sqoop-1.99.3-bin-hadoop200.tar.gz(可选),以及apache-ant-1.9.3-bin.tar.gz,apache-ivy-2.4.0-rc1-bin-with-deps.tar.gz和apache-maven-3.2.1-bin.tar.gz。

3、在CentOS上安装相关软件,需要记住是:ant安装好后,需要将ivy里的jar包拷贝进ant的lib目录下。

分别解压相关软件,在terminal中输入vi /etc/profile,然后按书中说明,键入

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0
export HADOOP_INSTALL=/usr/hadoop-2.2.0
export ANT_HOME=/usr/ant
export PIG_INSTALL=/usr/pig
export HBASE_INSTALL=/usr/hbase
export HIVE_INSTALL=/usr/hive
export ZOOKEEPER_INSTALL=/usr/zookeeper
export MAVEN_HOME=/usr/maven
export PATH=$PATH:$HADOOP_INSTALL/bin:$ANT_HOME/bin:$PIG_INSTALL/bin:$HBASE_INSTALL/bin:$HIVE_INSTALL/bin:$ZOOKEEPER_INSTALL/bin:$MAVEN_HOME/bin

其中书上的HBASE_HOME改为HBASE_INSTALL。

在terminal中键入source /etc/profile,使得环境变量生效。

4、进入下载的实例目录,按照说明,键入ant jar pig hive hbase,会出现错误,只要依次更改:

(1)build.xml中

<fileset dir="${env.HADOOP_INSTALL}">
	<include name="*.jar"/>
	<include name="share/hadoop/**/*.jar"/>
</fileset>
将lib/**/*.jar改成share/hadoop/**/*.jar

(2)ch13/src/main/java/HBaseStationCli.java中

get.addColumn(INFO_COLUMNFAMILY,null);
将get.addColumn(INFO_COLUMNFAMILY);临时改为get.addColumn(INFO_COLUMNFAMILY,null);

这里只是临时更改,可以顺利编译,否则会报错,具体内容还需要继续学习才知道这段代码含义。

5、ant时还是有警告信息

You have loaded library /usr/hadoop-2.2.0/lib/native/libhadoop.so.1.0.0 which might have disabled stack guard.

具体上需要研究,hadoop2.2.0好像本地库(native)是32位的,详看http://blog.youkuaiyun.com/bamuta/article/details/13506893

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《Hadoop权威指南》实战教程 随着数据量的指数级增长,传统的数据处理方法已无法满足企业需求。Hadoop,作为一个开源的分布式计算框架,应运而生,旨在高效地处理大规模数据集。本章将介绍Hadoop的起源、它如何解决大规模数据存储和处理问题以及它的核心价值。Hadoop由Apache软件基金会支持,它将大数据处理任务分散到由廉价的商用硬件组成的集群上,从而提供了高可靠性、可扩展性和高效率。在Hadoop的生态系统中,数据不再依赖于单一的故障点,降低了数据存储和处理的成本。 阅读详情

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