Hadoop Self learning

最新推荐文章于 2025-12-22 16:56:52 发布

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本文汇总了Hadoop的学习资源，包括官方Wiki、课程材料、安装指南等，还提供了Google MapReduce教程及构建Hadoop的相关链接。

This is only a note book for me to learn Hadoop. I will arrange it later.

Hadoop wiki link:

http://wiki.apache.org/hadoop/

There are some representations:

http://wiki.apache.org/hadoop/HadoopPresentations

There some good materials from WU

http://courses.cs.washington.edu/courses/cse490h/08au/

Google MapReduce

https://developers.google.com/appengine/docs/java/dataprocessing/

course

http://cloudera.com/content/cloudera/en/training/library/developers.html

skype

http://program-think.blogspot.com/2011/05/through-gfw-with-skype.html

http://wangyueblog.com/2010/11/10/ipv6-gae/

build Hadoop

https://wiki.apache.org/hadoop/Hadoop2OnWindows

install Hadoop on Win7

http://www.srccodes.com/p/article/38/build-install-configure-run-apache-hadoop-2.2.0-microsoft-windows-os

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Hadoop 在大数据领域的关键作用及应用案例

AI天才研究院

05-07

1497

随着全球数据量以每年 40% 的速度激增（IDC 预测），传统集中式数据处理架构在存储容量、计算性能和成本效率上均面临瓶颈。Hadoop 作为 Apache 开源项目的核心，提供了一套分布式、高容错、可扩展的解决方案，成为企业级大数据处理的标配技术。本文聚焦 Hadoop 的技术架构、核心组件交互机制、典型应用场景及实战经验，帮助读者理解其在大数据生态中的关键作用。核心概念：解析 HDFS、MapReduce、YARN 的设计原理与架构技术实现。

Hadoop在大数据领域的物联网数据处理应用

AI天才研究院

05-12

643

物联网(IoT)设备的爆炸式增长带来了前所未有的数据洪流。根据IDC的预测，到2025年，全球物联网设备数量将达到416亿台，产生79.4ZB的数据。面对如此庞大的数据量，传统数据处理技术已无法满足需求。Hadoop作为开源分布式计算框架，因其高扩展性、高容错性和成本效益，成为处理物联网大数据的理想选择。Hadoop核心组件在物联网场景下的适用性物联网数据处理的特有挑战和解决方案实际应用案例和最佳实践未来发展趋势和技术演进。

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Hadoop Learn:install start stop

少健终望成，波中取千金----张少波

10-24

244

实操后，只记录大过程以及其中的细节。 Hadoop learn prepare software jdk hadoop vmware centos 7 install jdk 上传解压配置环境变量 install hadoop 1.上传 2.解压 setting nodes no passwork login ssh-keygen -t rsa ssh-copy-id node1 ssh-copy-id node2 ssh-copy-id node3 setting envrionment

[笔记迁移][Hadoop][1]了解Hadoop

Bro_Rabbit Blog

10-09

231

1. Hadoop本身用于海量日志分析，现已成大数据生态体系代表。 2. HDFS 原理概述（1）将一个文件分割成数据块，存储于不同的DataNode上。（2）NameNode存储数据块索引，维持数据块链。（3）客户端不论读写都要先访问NameNode。（4）原理概述对于客户端来说，读/写（get/put）都是指定一个URI（“虚拟工作目录”），这个URI正好是Na...

大数据领域 Hadoop 与区块链的结合可能性

AI天才研究院

05-04

1353

随着全球数据量以每年40%的速度增长（IDC预测），传统数据处理架构在数据主权界定、跨组织协作、可信审计等方面的缺陷日益凸显。Hadoop作为大数据处理的事实标准，具备强大的分布式存储（HDFS）和计算（MapReduce）能力，但缺乏对数据所有权的原生支持和跨域数据流动的信任机制。区块链技术凭借去中心化、不可篡改、智能合约等特性，为数据确权和可信协作提供了解决方案，但其在大规模数据存储和复杂计算上存在性能瓶颈。

大数据领域Hadoop的集群性能监控指标

大数据洞察的博客

06-18

700

Hadoop作为大数据处理的核心平台，其集群性能直接影响数据处理效率和系统稳定性。本文旨在系统性地介绍Hadoop集群性能监控的关键指标体系，帮助管理员和开发者全面掌握集群运行状态，及时发现和解决性能瓶颈。本文将从基础概念入手，逐步深入到指标采集、分析和应用的全过程，最后提供实战案例和工具推荐，形成完整的知识体系。NameNode：HDFS的元数据管理节点：YARN的资源调度核心组件DataNode：HDFS的数据存储节点：YARN的节点资源管理组件Block。

Hadoop 和 Spark 知识点整理汇总

weixin_45517168的博客

12-14

8173

2020年9月至11月，我通过一本理论书简单地学习了 Hadoop 和 Spark 的基本知识，大体上了解了 Hadoop 和 Spark 的一些底层工作机制、基本原理和实用工具等。之后，我又根据另一本实践书学习了 Hadoop 和 Spark 中像是伪分布式环境搭建、集群部署等实践性内容，跑了几个 demo。但是，随着转而去学其他的知识，关于 Hadoop 和 Spark 的相关内容逐渐被我遗忘。因此，为了避免这两部分内容被我彻底抛弃，同时为了将来找工作时能够回忆起相关知识点，我打算用这篇博客来记录我

大数据领域Hadoop的性能瓶颈分析与解决

大数据洞察的博客

06-29

740

本文旨在为大数据工程师和架构师提供一套系统的Hadoop性能分析方法论。我们将覆盖Hadoop 3.x版本的核心组件，重点分析性能瓶颈的识别、诊断和解决方法。文章首先介绍Hadoop架构的核心组件，然后深入分析各层的性能瓶颈，接着提供具体的优化方案和代码实现，最后讨论实际应用场景和未来发展趋势。NameNode：HDFS的主节点，负责管理文件系统元数据DataNode：HDFS的从节点，存储实际数据块JobTracker。

Hadoop生态圈一览

亲吻昨日的阳光的专栏

04-28

7349

Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。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高速运算和存储。简单地说来，Hadoop是一个可以更容易开发和运行处理大规模数据的软件平台

Hadoop如何用Flink支持实时数据分析需求

yumgpkpm的专栏

12-22

364

摘要：Cloudera CDP7.3通过集成Kafka、Flink、Kudu等组件构建批流融合架构，支持毫秒级实时数据分析。其核心方案包括Kafka作为消息总线、Flink/Spark Streaming流处理、Kudu+Impala实时存储查询组合，适用于金融风控、实时监控等场景。该平台通过资源隔离、Checkpoint优化等手段提升性能，并支持ML模型实时推理。尽管在ARM架构下存在组件兼容性问题，但整体提供了企业级可治理的实时分析解决方案，尤其适合强监管行业的低延迟需求。

Hadoop：大数据世界的“古老基石”与“沉默的共生者”

2502_94461061的博客

12-22

148

你需要看到的，是在每一个云上对象存储服务的设计理念里，在每一个分布式计算框架的资源调度逻辑中，在每一场关于数据湖治理的讨论背后，都或深或浅地映射着那个来自2005年的、朴素的、关于“移动计算而非移动数据”的巨人身影。它像一个沉默的巨人，奠定了我们今天所畅谈的大数据世界的全部物理基础，却也在技术浪潮的迭代中被贴上了“笨重”、“过时”的标签。在Hadoop诞生之前，处理海量数据的思路是集中的、以计算为中心的：将散落在各处的数据，通过网络汇聚到拥有强大计算能力的少数几台“大型机”或“服务器”上进行处理。

Hadoop 之 NodeManager

zhixingheyi_tian的博客

12-22

【代码】Hadoop 之 NodeManager。

C# WPF 折线图制作笔记（LiveCharts 库）

weixin_66547608的博客

12-22

471

本文介绍了使用LiveCharts库在C# WPF中创建折线图的完整流程。主要内容包括：1）开发环境配置（.NET 4.7.2+LiveCharts库）；2）核心组件说明（CartesianChart、SeriesCollection等）；3）详细实现步骤：从安装依赖库、创建用户控件到数据绑定；4）关键特性展示：动态数据更新、折线样式定制和坐标轴配置；5）完整示例代码演示了一个支持实时追加数据的月度销量折线图。文章还提供了常见问题解决方法，并建议了MVVM架构绑定等扩展方向。通过LiveCharts库可快速

任务一- 2.子任务二：Hadoop完全分布式安装配置

qq_43761012的博客

12-18

1014

本文介绍了Hadoop 3.2.1完全分布式环境的安装配置过程。主要内容包括：1）在主节点解压Hadoop安装包；2）配置6个核心配置文件(hadoop-env.sh、core-site.xml等)；3）创建必要的Hadoop数据目录；4）将配置好的Hadoop分发到从节点；5）配置环境变量；6）格式化集群并启动HDFS、YARN和历史服务。文中提供了详细的配置参数说明和操作命令，并展示了通过jps命令验证各节点服务启动情况的结果。该配置实现了2个数据副本，关闭了权限检查，并设置了必要的Web UI访问端口

SAKURA-CAT_water-tank_43992_1766304728215.zip

12-22

SAKURA-CAT_water-tank_43992_1766304728215.zip

遗传算法求解函数极值的Matlab实现

最新发布

12-22

源码地址： https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向（最优解）进化，进化过程中，会自动选择优良基因，淘汰劣等基因。遗传算法（英语：genetic algorithm (GA) ）是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。搜索算法的共同特征为：首先组成一组候选解依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度根据适应度保留某些候选解，放弃其他候选解对保留的候选解进行某些操作，生成新的候选解遗传算法流程遗传算法的一般步骤 my_fitness函数评估每条染色体所对应个体的适应度升序排列适应度评估值，选出前 parent_number 个个体作为待选 parent 种群（适应度函数的值越小越好）从待选 parent 种群中随机选择 2 个个体作为父方和母方。抽取父母双方的染色体，进行交叉，产生 2 个子代。（交叉概率）对子代（parent + 生成的 child）的染色体进行变异。（变异概率）重复3,4,5步骤，直到新种群（parentnumber + childnumber）的产生。循环以上步骤直至找到满意的解。名词解释交叉概率：两个个体进行交配的概率。例如，交配概率为0.8，则80%的“夫妻”会生育后代。变异概率：所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数适应度函数适应度函数由解决的问题决定。举一个平方和的例子。简单的平方和问题求函数的最小值，其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...

基于YOLOV5的车道线检测系统与交互式UI实现

12-22

基于YOLOv5架构开发的车道线识别系统，配备图形用户界面以提升交互体验。该系统通过优化的视觉检测算法实现对道路标线的实时定位与分析，界面设计注重操作逻辑的清晰性，支持用户便捷地执行模型推断任务。核心功能包括视频流处理、单帧图像分析及检测结果可视化，所有处理模块均经过结构化整合，确保运行流程的稳定性和可重复性。该系统适用于智能交通辅助研究，为车道保持与轨迹规划提供基础数据支持。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

基于SSM与Vue架构的病人跟踪治疗信息管理系统设计与实现（含源码及文档）

12-22

基于SSM架构与Vue技术构建的病人治疗追踪管理系统，采用Java编程语言实现业务逻辑，并以MySQL数据库作为数据存储支持。该系统主要包含三个用户角色：管理员、病人及普通访客。管理员具备的功能模块包括：主界面、个人设置、病人档案管理、病例信息采集、预约安排、医生信息维护、核酸检测报告上传管理、行动轨迹记录管理、疾病分类配置、病人治疗进度跟踪、留言板处理以及系统参数管理。病人用户可操作：主界面、个人设置、病例信息查看、预约申请、医生查询、核酸检测报告上传、行动轨迹上报、个人治疗状态查询。访客端提供：首页浏览、医生信息展示、医疗资讯发布、留言反馈提交、个人中心、后台入口及在线咨询服务。系统设计注重代码结构的清晰性与可维护性，强调功能实用性和界面简洁度，同时保持较强的扩展适应能力，便于后续功能升级与日常运维。项目已通过实际运行测试，开发环境配置如下： - 编程语言：Java - 开发框架：Spring Boot - Java开发工具包：JDK 1.8 - 应用服务器：Tomcat 7 - 数据库系统：MySQL 5.7 - 数据库管理工具：Navicat 12 - 集成开发环境：Eclipse或IntelliJ IDEA - 项目构建工具：Maven 3.3.9。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

基于STM32单片机的DHT11温湿度监测系统设计与实现（含OLED显示、蜂鸣器报警及串口数据发送）

12-22

《基于STM32微控制器集成温湿度监测与显示功能的系统实现方案》本方案提供了一套完整的嵌入式系统设计参考，实现了环境参数的实时采集、可视化呈现与异常状态提示。系统核心采用意法半导体公司生产的STM32系列32位微控制器作为主控单元，负责协调各外设模块的工作流程。系统通过数字式温湿度复合传感器周期性获取环境参数，该传感器采用单总线通信协议，具有响应迅速、数据可靠的特点。采集到的数值信息通过两种途径进行处理：首先，数据被传输至有机发光二极管显示屏进行实时图形化显示，该显示屏支持高对比度输出，能够在不同光照条件下清晰呈现当前温度与湿度数值；其次，所有采集数据同时通过通用异步收发传输接口输出，可供上位机软件进行记录与分析。当监测参数超出预设安全范围时，系统会启动声学警示装置，该装置可发出不同频率的提示音，以区分温度异常或湿度异常状态。所有功能模块的驱动代码均采用模块化设计原则编写，包含完整的硬件抽象层接口定义、传感器数据解析算法、显示缓冲区管理机制以及串口通信协议实现。本参考实现重点阐述了多外设协同工作的时序控制策略、低功耗数据采集模式的应用方法，以及确保系统稳定性的错误处理机制。代码库中包含了详细的初始化配置流程、中断服务程序设计和各功能模块的应用程序接口说明，为嵌入式环境监测系统的开发提供了可靠的技术实现范例。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

Hadoop课设

05-14

### Hadoop课程设计项目示例及相关资料以下是关于Hadoop课程设计项目的详细介绍以及相关资源链接： #### 1. 学习Hadoop示例项目该项目提供了丰富的Hadoop学习材料和实例代码，适合初学者入门。它涵盖了Hadoop的核心概念及其实际应用场景[^1]。 - **项目地址**: [https://gitcode.com/gh_mirrors/le/learning-hadoop](https://gitcode.com/gh_mirrors/le/learning-hadoop) #### 2. Hadoop教程示例项目文档此项目不仅包含源码还附带详细的博客文章视频系列讲解，重点介绍了Hue这一用于Hadoop的Web界面工具[^2]。 - **项目地址**: [https://gitcode.com/gh_mirrors/ha/hadoop-tutorials-examples](https://gitcode.com/gh_mirrors/ha/hadoop-tutorials-examples) #### 3. 大数据课程设计资源下载这个开源仓库提供了一套完整的“Hadoop大数据课程设计”资源包，其中包括利用爬虫技术和Python编程实现的具体案例分析[^3]。 - **项目地址**: [https://gitcode.com/open-source-toolkit/cce72](https://gitcode.com/open-source-toolkit/cce72) #### 4. 商品推荐系统课程设计说明书这是一个基于Hadoop平台开发的商品推荐系统的完整设计方案，详细描述了如何通过MapReduce算法处理大规模用户行为日志并生成个性化的商品建议列表[^4]。 - **项目地址**: [https://gitcode.com/Open-source-documentation-tutorial/17903](https://gitcode.com/Open-source-documentation-tutorial/17903) #### 5. Hadoop课程设计资源文件介绍这份文档特别针对本科生群体编写而成，里面包含了详尽的操作指南以及执行过程中可能出现的各种情况对应的解决方案，并配有大量直观易懂的实际操作图片辅助理解[^5]。 ```python # 示例代码片段展示简单的WordCount程序 from mrjob.job import MRJob class WordFrequency(MRJob): def mapper(self, _, line): words = line.split() for word in words: yield (word.lower(), 1) def reducer(self, key, values): yield (key, sum(values)) if __name__ == '__main__': WordFrequency.run() ``` 以上就是几个高质量且具有代表性的Hadoop课程设计参考资料汇总，希望对你有所帮助！