《Hadoop平台搭建与应用》项目一 认识大数据
大数据分析平台的搭建和应用
大数据分析平台的搭建和应用随着数据量不断增大，数据分析和处理成为了每个企业所必须面对的问题。
在这个时代，如果没有一套完整的数据分析方案，企业的发展和竞争力都将受到极大的限制。
针对这个问题，越来越多的企业开始建立自己的数据分析平台，以此来支持业务的快速发展和决策的快速落地。
那么，在这篇文章中，我们将分享一下大数据分析平台的搭建和应用方面的内容。
一、搭建数据分析平台1、选择合适的大数据组件大数据分析平台最核心也是最重要的就是大数据组件的选择。
当下市面上流行的大数据组件主要有Apache云计算环境、Hadoop和Spark。
Apache云计算环境是一个完整的大数据处理解决方案，包含了MapReduce 计算框架、Hadoop分布式文件系统和Hive SQL等服务。
Hadoop是基于云计算环境开发的一个分布式计算系统，拥有高可靠性、高可扩展性、高容错性等优点。
Spark基于内存计算，可以在处理和分析大数据时轻松地实现高速数据分析和处理。
2、搭建大数据环境在选择合适的大数据组件之后，接下来就需要开始搭建大数据环境。
首先需要安装大数据组件，并进行集群的配置。
数据节点需要足够的内存和存储空间来处理和存储大量的数据。
同时，为了保证集群的高可用性，还需要进行节点复制和备份操作。
3、引入大数据平台框架大数据平台框架能够更好地管理和支持大数据环境中的各种组件。
比如，Apache Ambari、Cloudera等大数据平台框架可以使管理员轻松地监控、管理和配置集群中的组件。
同时，这些平台框架还可以通过提供API来对数据进行查询和分析。
4、使用可视化工具搭建大屏展示通过使用可视化工具建立数据仪表盘和大屏展示可以更好地抓住关键数据的趋势和规律。
由于数据可视化界面能够清晰展示出数据分析状况，使决策人员能够更快地了解所需要的变化和指标。
二、应用数据分析平台1、数据管理设置数据管理规则，包括数据可信度、数据准确性和数据实用性。
合理规划数据来源以及数据的处理和存储方式，定期对数据进行清洗和归档，以确保数据的质量和可靠性。
Hadoop大数据开发基础教案Hadoop介绍教案
Hadoop大数据开发基础教案Hadoop介绍教案第一章：Hadoop概述1.1 课程目标了解Hadoop的定义、发展历程及应用场景掌握Hadoop的核心组件及其作用理解Hadoop在大数据领域的优势1.2 教学内容Hadoop的定义与发展历程Hadoop的核心组件：HDFS、MapReduce、YARN Hadoop的应用场景与优势1.3 教学方法讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点1.4 课后作业简述Hadoop的发展历程及其在大数据领域的优势。
第二章：HDFS（分布式文件系统）2.1 课程目标掌握HDFS的架构与工作原理了解HDFS的优势与局限性掌握HDFS的常用操作命令2.2 教学内容HDFS的架构与工作原理HDFS的优势与局限性HDFS的常用操作命令：hdfs dfs, hdfs dfsadmin2.3 教学方法讲解与实践操作相结合案例分析，理解HDFS的工作原理2.4 课后作业利用HDFS命令练习文件的与。
第三章：MapReduce编程模型3.1 课程目标掌握MapReduce的基本概念与编程模型理解MapReduce的运行原理与执行过程学会使用MapReduce解决大数据问题3.2 教学内容MapReduce的基本概念：Mapper、Reducer、Shuffle与Sort MapReduce的编程模型：Map阶段、Shuffle阶段、Reduce阶段MapReduce的运行原理与执行过程3.3 教学方法讲解与编程实践相结合剖析经典MapReduce案例，理解编程模型3.4 课后作业编写一个简单的MapReduce程序，实现单词计数功能。
第四章：YARN（资源管理器）4.1 课程目标掌握YARN的基本概念与架构了解YARN的工作原理与调度策略掌握YARN的资源管理与优化方法4.2 教学内容YARN的基本概念与架构YARN的工作原理与调度策略YARN的资源管理与优化方法4.3 教学方法讲解与案例分析相结合实操演练，掌握YARN的资源管理方法4.4 课后作业分析一个YARN集群的资源使用情况，提出优化方案。
《Hadoop》实验教学大纲(大数据)
《H a d o o p》实验教学大纲课程代码：实验学时：16先修课程：《大数据导论》一、目的要求目的：使学生能够掌握大数据平台Hadoop的基本概念，并根据Hadoop处理大批量数据集的存储与分析计算，掌握调试程序的基本技巧，初步了解大数据开发所要经历的阶段，为学生从事大数据开发和数据处理工作打下坚实的基础。
要求：熟悉Linux系统和Java se编程，根据实验内容和要求，认真完成程序编写、上机调试、运行结果分析，书写实验报告。
二、实验项目内容及学时分配实验一、Linux及虚拟机安装搭建（3学时）1.实验目的要求（1）安装VMware虚拟机；（2）通过VMware虚拟机编译、安装Linux CentOS系统。
2.实验主要内容通过在计算机系统上编译和安装Linux系统环境，为Hadoop软件安装和搭建提供工作环境。
3.实验类别：基础4.实验类型：验证5.实验要求：必做6.主要仪器：微型计算机实验二、Hadoop的安装搭建（3学时）1.实验目的要求掌握大数据核心框架Hadoop的安装和部署，包括伪分布式集群的安装部署和完全分布式的安装和部署。
2.实验主要内容通过上机在Linux系统环境进行Hadoop平台的安装和部署，完成大数据分布式处理平台的搭建。
3.实验类别：基础4.实验类型：验证5.实验要求：必做6.主要仪器：微型计算机实验三、HDFS Shell应用（3学时）1.实验目的要求（1）掌握分布式文件存储与管理系统hdfs的数据上传与下载命令；（2）掌握hdfs文件增删改查等操作命令；（3）掌握分布式系统hdfs的运行原理。
2.实验主要内容（1）hdfs hadoop put get mkdir ls 等命令的使用（2）NameNode datanode的作用及原理3.实验类别：基础4.实验类型：设计5.实验要求：必做6.主要仪器：微型计算机实验四、MapReduce编程（3学时）1.实验目的要求（1）正确使用MapReduce编程；（2）MapReduce编程的编程格式；（3）“WC”编程；2.实验主要内容（1）MapReduce固定格式语法编程，map编程、reduce编程（2）自定义函数编程，UDF、UDAF等函数编程3.实验类别：专业基础4.实验类型：设计5.实验要求：必做6.主要仪器：微型计算机实验五、MapReduce数据倾斜等优化（4学时）1.实验目的要求（1）掌握MapReduce编程的优化；（2）熟练掌握数据倾斜等MapReduce任务问题的优化。
《Hadoop大数据技术》课程实验教学大纲
《Hadoop大数据技术》实验教学大纲一、课程基本情况课程代码：1041139课程名称：Hadoop大数据技术/Hadoop Big Data Technology课程类别：专业必修课总学分：3.5总学时：56实验/实践学时：24适用专业：数据科学与大数据技术适用对象：本科先修课程：JA V A程序设计、Linux基础二、课程简介《Hadoop大数据技术》课程是数据科学与大数据技术专业的专业必修课程，是数据科学与大数据技术的交叉学科，具有极强的实践性和应用性。
《Hadoop大数据技术》实验课程是理论课的延伸，它的主要任务是使学生对Hadoop平台组件的作用及其工作原理有更深入的了解，提高实践动手能力，并为Hadoop大数据平台搭建、基本操作和大数据项目开发提供技能训练，是提高学生独立操作能力、分析问题和解决问题能力的一个重要环节。
三、实验项目及学时安排四、实验内容实验一Hadoop环境搭建实验实验目的：1.掌握Hadoop伪分布式模式环境搭建的方法；2.熟练掌握Linux命令（vi、tar、环境变量修改等）的使用。
实验设备：1.操作系统：Ubuntu16.042.Hadoop版本：2.7.3或以上版本实验主要内容及步骤：1.实验内容在Ubuntu系统下进行Hadoop伪分布式模式环境搭建。
2.实验步骤（1）根据内容要求完成Hadoop伪分布式模式环境搭建的逻辑设计。
（2）根据设计要求，完成实验准备工作：关闭防火墙、安装JDK、配置SSH免密登录、Hadoop 安装包获取与解压。
（3）根据实验要求，修改Hadoop配置文件，格式化NAMENODE。
（4）启动/停止Hadoop，完成实验测试，验证设计的合理性。
（5）撰写实验报告，整理实验数据，记录完备的实验过程和实验结果。
实验二（1）Shell命令访问HDFS实验实验目的：1.理解HDFS在Hadoop体系结构中的角色；2.熟练使用常用的Shell命令访问HDFS。
hadoop大数据原理与应用
hadoop大数据原理与应用Hadoop大数据原理与应用随着信息技术的飞速发展，大数据成为当今社会的热门话题之一。
而Hadoop作为大数据处理的重要工具，因其可靠性和高效性而备受关注。
本文将介绍Hadoop大数据的原理和应用。
一、Hadoop的原理Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可以处理大规模数据集。
其核心组件包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Hadoop分布式计算框架（MapReduce）。
HDFS是一个可靠的分布式文件系统，能够将大文件分成多个块并存储在不同的计算机节点上，以实现高容错性和高可用性。
而MapReduce是一种编程模型，将大规模数据集分成多个小的子集，然后在分布式计算集群上进行并行处理。
Hadoop的工作流程如下：首先，将大文件切分成多个块，并将这些块存储在不同的计算机节点上。
然后，在计算机节点上进行并行计算，每个节点都可以处理自己所存储的数据块。
最后，将每个节点的计算结果进行整合，得到最终的结果。
Hadoop的优势在于其可扩展性和容错性。
由于其分布式计算的特性，Hadoop可以轻松地处理大规模数据集。
同时，Hadoop还具有高容错性，即使某个计算机节点发生故障，整个计算任务也不会中断，系统会自动将任务分配给其他可用节点。
二、Hadoop的应用Hadoop广泛应用于大数据分析和处理领域。
以下是几个典型的应用场景：1.数据仓库：Hadoop可以存储和处理海量的结构化和非结构化数据，为企业提供全面的数据仓库解决方案。
通过使用Hadoop，企业可以轻松地将各种类型的数据整合到一个统一的平台上，从而更好地进行数据分析和挖掘。
2.日志分析：随着互联网的普及，各种网站和应用产生的日志数据越来越庞大。
Hadoop可以帮助企业对这些日志数据进行实时分析和处理，从而发现潜在的问题和机会。
3.推荐系统：在电子商务和社交媒体领域，推荐系统起着重要的作用。
Hadoop可以帮助企业分析用户的行为和偏好，从而提供个性化的推荐服务。
hadoop集群搭建实验心得
hadoop集群搭建实验心得
Hadoop是一个分布式存储和计算框架，它能够处理大数据集和高并发访问请求。
在实际应用中，我们经常需要搭建Hadoop集群来进行数据处理和分析。
在本次实验中，我成功地搭建了一个Hadoop 集群，并深入了解了其工作原理和配置方法。
首先，我了解了Hadoop集群的基本架构，并熟悉了其各个组件的作用。
在搭建集群过程中，我按照官方文档逐步操作，包括安装并配置Java、Hadoop和SSH等软件环境，以及设置节点间的通信和数据传输。
在实验过程中，我不断调试和优化配置，确保集群的稳定和性能。
通过实验，我了解了Hadoop集群的优缺点和应用场景，以及如何利用Hadoop进行数据处理和分析。
我还学习了Hadoop生态系统中的其他工具和框架，例如Hive、Pig和Spark等，这些工具能够更好地支持数据分析和机器学习等应用。
总的来说，通过本次实验，我深入了解了Hadoop集群的搭建和配置方法，并了解了其应用和发展前景。
我相信这些经验和知识将对我未来的工作和学习有所帮助。
- 1 -。
《Hadoop大数据开发实战》教学教案(全)
《Hadoop大数据开发实战》教学教案（第一部分）一、教学目标1. 理解Hadoop的基本概念和架构2. 掌握Hadoop的安装和配置3. 掌握Hadoop的核心组件及其作用4. 能够搭建简单的Hadoop集群并进行基本的操作二、教学内容1. Hadoop简介1.1 Hadoop的定义1.2 Hadoop的发展历程1.3 Hadoop的应用场景2. Hadoop架构2.1 Hadoop的组成部分2.2 Hadoop的分布式文件系统HDFS2.3 Hadoop的计算框架MapReduce3. Hadoop的安装和配置3.1 Hadoop的版本选择3.2 Hadoop的安装步骤3.3 Hadoop的配置文件解读4. Hadoop的核心组件4.1 NameNode和DataNode4.2 JobTracker和TaskTracker4.3 HDFS和MapReduce的运行原理三、教学方法1. 讲授法：讲解Hadoop的基本概念、架构和组件2. 实践法：引导学生动手实践，安装和配置Hadoop，了解其运行原理3. 讨论法：鼓励学生提问、发表观点，共同探讨Hadoop的应用场景和优缺点四、教学准备1. 教师准备：熟悉Hadoop的安装和配置，了解其运行原理2. 学生准备：具备一定的Linux操作基础，了解Java编程五、教学评价1. 课堂参与度：学生提问、回答问题的积极性2. 实践操作：学生动手实践的能力，如能够独立完成Hadoop的安装和配置3. 课后作业：学生完成课后练习的情况，如编写简单的MapReduce程序4. 综合评价：结合学生的课堂表现、实践操作和课后作业，综合评价学生的学习效果《Hadoop大数据开发实战》教学教案（第二部分）六、教学目标1. 掌握Hadoop生态系统中的常用组件2. 理解Hadoop数据存储和处理的高级特性3. 学会使用Hadoop进行大数据处理和分析4. 能够运用Hadoop解决实际的大数据问题七、教学内容1. Hadoop生态系统组件7.1 YARN的概念和架构7.2 HBase的概念和架构7.3 Hive的概念和架构7.4 Sqoop的概念和架构7.5 Flink的概念和架构（可选）2. Hadoop高级特性8.1 HDFS的高可用性8.2 HDFS的存储策略8.3 MapReduce的高级特性8.4 YARN的资源管理3. 大数据处理和分析9.1 Hadoop在数据处理中的应用案例9.2 Hadoop在数据分析中的应用案例9.3 Hadoop在机器学习中的应用案例4. Hadoop解决实际问题10.1 Hadoop在日志分析中的应用10.2 Hadoop在网络爬虫中的应用10.3 Hadoop在图像处理中的应用八、教学方法1. 讲授法：讲解Hadoop生态系统组件的原理和应用2. 实践法：引导学生动手实践，使用Hadoop进行数据处理和分析3. 案例教学法：分析实际应用案例，让学生了解Hadoop在不同领域的应用九、教学准备1. 教师准备：熟悉Hadoop生态系统组件的原理和应用，具备实际操作经验2. 学生准备：掌握Hadoop的基本操作，了解Hadoop的核心组件十、教学评价1. 课堂参与度：学生提问、回答问题的积极性2. 实践操作：学生动手实践的能力，如能够独立完成数据处理和分析任务3. 案例分析：学生分析实际应用案例的能力，如能够理解Hadoop在不同领域的应用4. 课后作业：学生完成课后练习的情况，如编写复杂的MapReduce程序或使用Hadoop生态系统组件进行数据处理5. 综合评价：结合学生的课堂表现、实践操作、案例分析和课后作业，综合评价学生的学习效果重点和难点解析一、Hadoop的基本概念和架构二、Hadoop的安装和配置三、Hadoop的核心组件四、Hadoop生态系统组件五、Hadoop数据存储和处理的高级特性六、大数据处理和分析七、Hadoop解决实际问题本教案涵盖了Hadoop的基本概念、安装配置、核心组件、生态系统组件、数据存储和处理的高级特性，以及大数据处理和分析的实际应用。
《Hadoop系统搭建及项目实践》课程标准
课程标准课程名称：Hadoop系统搭建及项目实践适用专业：云计算技术与应用专业、大数据技术与应用专业、计算机网络技术专业（一）课程性质和任务1.课程性质《Hadoop系统搭建及项目实践》是云计算技术与应用专业、大数据技术与应用专业、计算机网络技术专业等专业的专业基础课程。
随着云计算、大数据、人工智能等技术的发展，对分布式系统的原理及使用变得越来越重要，通过本课程的学习，让学生了解掌握Hadoop生态系统的搭建及主要组件的配置与应用，并为后续大数据、人工智能等技术的学习打下基础。
2.课程标准设计思路先进行企业岗位需求调研，结合高职学生的特点，选取典型技能，设计开发成项目任务。
将各项目任务统一整合，开发出课程标准。
3.课程任务通过本课程的学习，让学生了解Hadoop的起源，掌握Hadoop的安装与配置，并了解主要的Hadoop组件。
掌握HDFS分式存储系统、MapReduce计算框架、海量数据库HBase技术、Hive数据仓库，Pig、Zookeeper管理系统等知识。
掌握Hadoop实时数据处理技术。
通过本课程的学习，可以达到取得云计算系统工程师、大数据平台搭建与运维、大数据系统应用工程师等职业资格的能力。
学生就业可以出口：云计算系统售前/后工程师；大数据系统工程师；大数据运维工程师。
（二）课程目标课程总目标是通过本课程的学习，学生应具有Hadoop平台搭建与运维，Hadoop主要组件的安装与配置，大数据系统应用与开发等专业技能，并具备较高的职业素质，能胜任云计算系统售前/后工程师、大数据系统工程师、大数据运维工程师等岗位工作。
1.职业知识掌握分布式系统的定义和特点；掌握Hadoop的起源和特点；掌握Hadoop平台的搭建与配置；掌握HDFS分布式存储系统；掌握MapReduce计算框架；掌握HBase、Hive的安装与使用；掌握Pig、Zookeeper的安装与使用。
2.职业技能掌握分布式系统平台的搭建与运维；大数据应用系统设计与开发。
Hadoop平台搭建与应用(第2版)(微课版)项目1 认识大数据
Hadoop平台搭建与应用教案靠、高性能、分布式和面向列的动态模式数据库。
⑤ ZooKeeper（分布式协作服务）：其用于解决分布式环境下的数据管理问题，主要是统一命名、同步状态、管理集群、同步配置等。
⑥ Sqoop（数据同步工具）：Sqoop是SQL-to-Hadoop的缩写，主要用于在传统数据库和Hadoop之间传输数据。
⑦ Pig（基于Hadoop的数据流系统）：Pig的设计动机是提供一种基于MapReduce 的Ad-Hoc（计算在query时发生）数据分析工具。
⑧ Flume（日志收集工具）：Flume是Cloudera开源的日志收集系统，具有分布式、高可靠、高容错、易于定制和扩展的特点。
⑨ Oozie（作业流调度系统）：Oozie是一个基于工作流引擎的服务器，可以运行Hadoop的MapReduce和Pig任务。
⑩ Spark（大数据处理通用引擎）：Spark提供了分布式的内存抽象，其最大的特点就是快，是Hadoop MapReduce处理速度的100倍。
YARN（另一种资源协调者）：YARN是一种新的Hadoop资源管理器，它是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。
Kafka（高吞吐量的分布式发布订阅消息系统）：Kafka可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。
任务1.1 认知大数据，完成系统环境搭建（1）安装CentOS系统（确保CentOS系统版本在7及以上，以便配合后续Docker 安装）。
①在VMware中设置CentOS 7镜像，进入后选择第一项安装CentOS 7，如图1-8所示。
②在新打开页面中设置时间(DATE&TIME)，分配磁盘(INSTALLATION DESTINATION)和网络设置(NETWORK&HOST NAME)等，如图1-9所示。
③单击“INSTALLATION DESTINATION”链接，在打开的界面中选择“I will configure partitioning”选项，然后单击“Done”按钮，跳转到分配磁盘页面即可进行磁盘分配，如图1-10所示。
Hadoop平台的应用与管理
Hadoop平台的应用与管理一、Hadoop平台概述Hadoop是一个基于Java的开源分布式计算框架，由Apache软件基金会开发，主要用于大数据处理和存储。
Hadoop平台包括Hadoop分布式文件系统(HDFS)和MapReduce计算模型。
HDFS是一个高可靠、高容错的分布式文件系统，它将大文件切分成多个块并分布式存储在多台服务器上，而MapReduce则是一个分布式计算模型，它能够将数据在分布式存储环境下进行并行处理，从而实现快速处理大规模数据的目的。
二、Hadoop平台的应用1. 大数据处理Hadoop平台能够处理和存储大量的、不同类型的数据，并提供高度可靠的数据处理和存储功能。
设计人员可以使用Hadoop平台来创建自己的大数据处理程序，该程序可用于处理大型数据集，例如金融数据、天气数据等等。
Hadoop平台支持MapReduce计算模型的程序，这意味着可以开发并行处理框架，从而提高性能。
2. 商业智能与数据仓库为了更好地分析数据，企业需将其放入数据仓库中，并用商业智能工具将其转化为有用的数据。
通过使用Hadoop平台来存储和分析海量数据，企业可以获得更好的商业智能，从而更好地了解客户的需求和市场动态。
三、Hadoop平台的管理1. 安装和配置Hadoop平台的管理需要确保正确安装和配置。
您可以将Hadoop平台安装在单个节点上，也可以在多个节点上安装，从而实现分布式存储的目的。
如果您要在多个节点上安装Hadoop平台，需要确保网络设置正确，以便节点间可以相互通信。
2. 监视和调试监视和调试Hadoop平台是非常重要的，这辅助您识别可能的问题并加以解决。
您可以使用Hadoop平台提供的日志文件来监视系统的健康状况，并在系统出现问题时进行调试。
此外，您也可以使用Hadoop平台提供的Web UI进行监视和调试。
3. 高可用性为了确保系统始终可用，需要使用高可用性的解决方案。
Hadoop平台提供了多种级别的高可用性选项，包括HDFS的NameNode HA和YARN的ResourceManager HA。
《Hadoop大数据技术原理与应用》课程教学大纲
《Hadoop大数据技术原理与应用》课程教学大纲课程编号：3250578学分：4学分学时：72学时（其中：讲课学时36上机学时：36）先修课程：《Linux基础》、《关系数据库基础》、《程序设计基础》、《Java面向对象编程》后续课程：Spark,《Python编程基础》、《Python数据分析与应用》适用专业：大数据应用技术一、课程的性质与目标《大数据应用开发》本课程是软件技术专业核心课程，大数据技术入门课程。
通过学习课程使得学生掌握大数据分析的主要思想和基本步骤，并通过编程练习和典型应用实例加深了解；同时对Hadoop平台应用与开发的一般理论有所了解，如分布式数据收集、分布式数据存储、分布式数据计算、分布式数据展示。
开设本学科的目的是让学生掌握如何使用大数据分析技术解决特定业务领域的问题。
完成本课程学习后能够熟练的应用大数据技术解决企业中的实际生产问题。
二、教学条件要求操作系统：CenterOSHadoop版本：Hadoop2.7.4开发工具：Eclipse三、课程的主要内容及基本要求第I章初识Hadoop第3章HDFS分布式文件系统本课程为考试课程，期末考试采用百分制的闭卷考试模式。
学生的考试成绩由平时成绩（30%）和期末考试（70%）组成，其中，平时成绩包括出勤（5%）、作业（5%）、上机成绩（20%）o六、选用教材和主要参考书本大纲是参考教材《Hadoop大数据技术原理与应用》所设计的。
七、大纲说明本课程的授课模式为：课堂授课+上机，其中，课堂主要采用多媒体的方式进行授课，并且会通过测试题阶段测试学生的掌握程度；上机主要是编写程序，要求学生动手完成指定的程序设计或验证。
一体化大数据平台构建与应用研究
一体化大数据平台构建与应用研究大数据时代的到来带来了大量数据的涌现，如何高效地存储、处理和分析这些海量的数据成为了许多企业和组织面临的重要问题。
为了解决这一问题，一体化大数据平台应运而生。
本文将探讨一体化大数据平台的构建与应用研究，以期提供有价值的参考和指导。
一体化大数据平台主要涉及以下几个方面：数据采集、数据存储、数据处理和数据分析。
在搭建一体化大数据平台时，首先需要进行数据采集。
数据采集可以通过传感器、日志文件、社交媒体等方式获取各种类型和来源的数据。
采集到的数据需要经过预处理和清洗，以确保数据的质量和完整性。
数据存储是组建一体化大数据平台的关键步骤。
存储大量数据最常用的方法是使用分布式文件系统，如HDFS（Hadoop分布式文件系统）。
HDFS具有高可靠性和高可扩展性的特点，可以支持海量数据的存储和访问。
此外，还可以使用NoSQL数据库，如HBase、MongoDB等，用于存储非结构化和半结构化数据。
在数据处理方面，一体化大数据平台可以使用Apache Hadoop 等开源分布式计算框架。
Hadoop使用MapReduce编程模型，能够将大规模数据并行处理，提高数据处理速度和效率。
此外，还可以使用Spark等内存计算框架，以加快数据处理速度。
通过合理地配置和调优这些框架，可以充分利用计算资源，实现快速而准确的数据处理。
一体化大数据平台的核心目标是实现数据分析。
数据分析可以通过多种方式来实现，其中包括基于统计学的分析方法、机器学习算法和人工智能技术。
基于统计学的分析方法可以通过对数据进行描述性统计、相关性分析和预测模型的建立来揭示数据的规律和趋势。
机器学习算法可以从数据中学习，自动发现隐藏在数据背后的模式和规律。
人工智能技术，如自然语言处理和图像识别，可以对非结构化数据进行智能化处理和分析。
一体化大数据平台的应用研究是数据分析的应用和实践环节。
大数据可以应用于各个领域，如金融、医疗、物流等，以帮助企业和组织做出更加准确和科学的决策。
Hadoop平台搭建与应用课程标准
《Hadoop平台搭建与应用》课程标准1. 概述1.1课程的性质本课程是大数据技术与应用专业、云计算技术与应用专业、软件技术专业的专业基础课程，是校企融合系列化课程，该课程基于Hadoop生态系统进行大数据平台的构建。
1.2课程设计理念本课程遵循应用型本科和高等职业教育规律，以大数据技术与应用实际工作岗位需求为导向选取课程内容，课程目标是培养学生具备“大数据分析”应用项目所需系统环境的搭建与测试综合职业能力；坚持开放性设计原则，吸收企业专家参与，建立基于Hadoop的生态环境，以“工作任务”为载体的“项目化”课程结构；课程教学实施教、学、做一体，坚持理论为实践服务的教学原则，通过模拟企业“大数据分析”环境进行组织，锻炼学生的实践操作能力。
1.3课程开发思路通过岗位技能的项目化以及系统搭建与应用任务的序列化，对内容体系结构进行了适当调整与重构，以适应教学课程安排。
以项目案例及其任务实现为驱动，凭借翔实的操作步骤和准确的说明，帮助学生迅速掌握Hadoop生态系统环境构建与应用，并且充分考虑学习操作时可能发生的问题，并提供了详细的解决方案，突出岗位技能训练。
2.课程目标本课程的培养目标是使学生以大数据系统运维岗位需求为依托，以实际工作任务为导向，理清Hadoop生态系统中各个组件的作用及应用，培养学生大数据分析平台构建的实际动手能力。
2.1知识目标基于Hadoop2.X生态系统，要求学生全面掌握Hive环境搭建与基本操作、Zookeeper环境搭建与应用、HBase环境搭建与基本操作、 pig系统搭建与应用、Sqoop系统搭建与应用、Flume系统搭建与应用以及使用Apache Ambari实现Hadoop集群搭建及管理等的相关知识以及操作技能。
2.2素质目标（1）培养学生动手能力、自主学习新知识的能力（2）培养学生团队协作精神2.3能力目标通过该课程的学习，学生能利用所学的相关技术，能搭建适用于各种大数据分析应用业务需求的系统，能处理常见的系统运行问题。
大数据hadoop课程设计
大数据hadoop课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解大数据概念，掌握Hadoop框架的基本原理及其在数据处理中的应用；2. 学习Hadoop的核心组件HDFS和MapReduce，了解其工作流程和数据处理方式；3. 掌握使用Hadoop进行数据处理的基本命令和操作方法；4. 了解大数据处理中的数据安全和隐私保护的基本知识。
技能目标：1. 能够独立安装配置Hadoop环境，进行简单的集群管理和操作；2. 能够运用Hadoop编写简单的MapReduce程序，实现对大数据集的基本处理和分析；3. 能够通过Hadoop命令行工具处理数据，进行文件操作和作业监控；4. 能够在指导下解决Hadoop环境中遇到的一般性问题，具备初步的故障排查能力。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对大数据技术应用的兴趣，激发其探索数据世界的热情；2. 培养学生的团队协作意识，通过小组讨论和实践，加强交流与合作能力；3. 增强学生对信息安全的意识，认识到数据安全和个人隐私保护的重要性；4. 培养学生面对复杂问题的解决能力，勇于尝试，不断实践，形成积极的学习态度。
二、教学内容1. 大数据概述- 了解大数据的定义、特点和应用场景；- 掌握大数据处理的基本技术和框架。
2. Hadoop框架基础- 学习Hadoop的核心组件HDFS和MapReduce；- 了解Hadoop的生态系统及其各个组件的作用。
3. Hadoop环境搭建- 掌握Hadoop的安装和配置方法；- 学习Hadoop集群的搭建和管理。
4. HDFS操作- 学习HDFS的基本概念和文件系统结构；- 掌握HDFS文件操作命令和API使用。
5. MapReduce编程- 了解MapReduce编程模型和工作原理；- 学习编写MapReduce程序并进行调试。
6. 大数据应用案例分析- 分析典型的大数据应用场景；- 了解Hadoop在大数据处理中的应用案例。
7. 数据安全和隐私保护- 学习大数据处理中的数据安全和隐私保护基本知识；- 了解相关的技术手段和策略。
Hadoop平台搭建与应用(第2版)(微课版)项目8 Hadoop平台应用综合案例
教 学 提 示
项目8 Hadoop平台应用综合案例
任务8.1 本地数据集上传到数据仓库Hive中
下面把test.txt中的数据导入到数据仓库Hive中。为了完成这个操作，需要先把test.txt上传到HDFS中，再在Hive中创建一个外部表，完成数据的导入。
1．启动HDFS
HDFS是Hadoop的核心组件，因此，要想使用HDFS，必须先安装Hadoop。这里已经安装了Hadoop，打开一个终端，执行命令“start-all.sh”，启动Hadoop服务。
（3）在项目名上，右击选择Open Module Settings，在弹出的页面中选择Modules，单击+号，选择Scala，若本地没有scala，则单击Create...，再单击Download...，选择scala版本2.11.0,单击OK。
（4）编辑pom.xml文件。
（5）在scala文件夹下，新建scala文件，选择Object型，命名为WordCount。
578 NodeManager
3154 Jps
1028 QuorumPeerMain
474 DataNode
1102 HRegionServer
进入HBase Shell。
在HBase中创建user_action表。
新建一个终端，导入数据。
再次切换到HBase Shell运行的终端窗口，执行命令“scan'user_action'”，查询插入的数据。
启动Hadoop集群和HBase服务，并查看集群节点进程。
master1节点的进程如下。
[root@master1 bin]# jps
1714 SecondaryNameNode
大数据Hadoop学习之搭建Hadoop平台（2.1）
⼤数据Hadoop学习之搭建Hadoop平台（2.1） 关于⼤数据，⼀看就懂，⼀懂就懵。
⼀、简介 Hadoop的平台搭建，设置为三种搭建⽅式，第⼀种是“单节点安装”，这种安装⽅式最为简单，但是并没有展⽰出Hadoop的技术优势，适合初学者快速搭建；第⼆种是“伪分布式安装”，这种安装⽅式安装了Hadoop的核⼼组件，但是并没有真正展⽰出Hadoop的技术优势，不适⽤于开发，适合学习；第三种是“全分布式安装”，也叫做“分布式安装”，这种安装⽅式安装了Hadoop的所有功能，适⽤于开发，提供了Hadoop的所有功能。
⼆、介绍Apache Hadoop 2.7.3 该系列⽂章使⽤Hadoop 2.7.3搭建的⼤数据平台，所以先简单介绍⼀下Hadoop 2.7.3。
既然是2.7.3版本，那就代表该版本是⼀个2.x.y发⾏版本中的⼀个次要版本，是基于2.7.2稳定版的⼀个维护版本，开发中不建议使⽤该版本，可以使⽤稳定版2.7.2或者稳定版2.7.4版本。
相较于以前的版本，2.7.3主要功能和改进如下： 1、common： ①、使⽤HTTP代理服务器时的⾝份验证改进。
当使⽤代理服务器访问WebHDFS时，能发挥很好的作⽤。
②、⼀个新的Hadoop指标接收器，允许直接写⼊Graphite。
③、与Hadoop兼容⽂件系统（HCFS）相关的规范⼯作。
2、HDFS： ①、⽀持POSIX风格的⽂件系统扩展属性。
②、使⽤OfflineImageViewer，客户端现在可以通过WebHDFS API浏览fsimage。
③、NFS⽹关接收到⼀些可⽀持性改进和错误修复。
Hadoop端⼝映射程序不再需要运⾏⽹关，⽹关现在可以拒绝来⾃⾮特权端⼝的连接。
④、SecondaryNameNode，JournalNode和DataNode Web UI已经通过HTML5和Javascript进⾏了现代化改造。
3、yarn： ①、YARN的REST API现在⽀持写/修改操作。
Hadoop大数据开发基础教案Hadoop教案MapReduce入门编程教案
Hadoop大数据开发基础教案Hadoop教案MapReduce入门编程教案第一章：Hadoop概述1.1 Hadoop简介了解Hadoop的发展历程理解Hadoop的核心价值观：可靠性、可扩展性、容错性1.2 Hadoop生态系统掌握Hadoop的主要组件：HDFS、MapReduce、YARN理解Hadoop生态系统中的其他重要组件：HBase、Hive、Pig等1.3 Hadoop安装与配置掌握Hadoop单机模式安装与配置掌握Hadoop伪分布式模式安装与配置第二章：HDFS文件系统2.1 HDFS简介理解HDFS的设计理念：大数据存储、高可靠、高吞吐掌握HDFS的基本架构：NameNode、DataNode2.2 HDFS操作命令掌握HDFS的基本操作命令：mkdir、put、get、dfsadmin等2.3 HDFS客户端编程掌握HDFS客户端API：Configuration、FileSystem、Path等第三章：MapReduce编程模型3.1 MapReduce简介理解MapReduce的设计理念：将大数据处理分解为简单的任务进行分布式计算掌握MapReduce的基本概念：Map、Shuffle、Reduce3.2 MapReduce编程步骤掌握MapReduce编程的四大步骤：编写Map函数、编写Reduce函数、设置输入输出格式、设置其他参数3.3 典型MapReduce应用掌握WordCount案例的编写与运行掌握其他典型MapReduce应用：排序、求和、最大值等第四章：YARN资源管理器4.1 YARN简介理解YARN的设计理念：高效、灵活、可扩展的资源管理掌握YARN的基本概念：ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster等4.2 YARN运行流程掌握YARN的运行流程：ApplicationMaster申请资源、ResourceManager 分配资源、NodeManager执行任务4.3 YARN案例实战掌握使用YARN运行WordCount案例掌握YARN调优参数设置第五章：Hadoop生态系统扩展5.1 HBase数据库理解HBase的设计理念：分布式、可扩展、高可靠的大数据存储掌握HBase的基本概念：表结构、Region、Zookeeper等5.2 Hive数据仓库理解Hive的设计理念：将SQL查询转换为MapReduce任务进行分布式计算掌握Hive的基本操作：建表、查询、数据导入导出等5.3 Pig脚本语言理解Pig的设计理念：简化MapReduce编程的复杂度掌握Pig的基本语法：LOAD、FOREACH、STORE等第六章：Hadoop生态系统工具6.1 Hadoop命令行工具掌握Hadoop命令行工具的使用：hdfs dfs, yarn命令等理解命令行工具在Hadoop生态系统中的作用6.2 Hadoop Web界面熟悉Hadoop各个组件的Web界面：NameNode, JobTracker, ResourceManager等理解Web界面在Hadoop生态系统中的作用6.3 Hadoop生态系统其他工具掌握Hadoop生态系统中的其他工具：Azkaban, Sqoop, Flume等理解这些工具在Hadoop生态系统中的作用第七章：MapReduce高级编程7.1 二次排序理解二次排序的概念和应用场景掌握MapReduce实现二次排序的编程方法7.2 数据去重理解数据去重的重要性掌握MapReduce实现数据去重的编程方法7.3 自定义分区理解自定义分区的概念和应用场景掌握MapReduce实现自定义分区的编程方法第八章：Hadoop性能优化8.1 Hadoop性能调优概述理解Hadoop性能调优的重要性掌握Hadoop性能调优的基本方法8.2 HDFS性能优化掌握HDFS性能优化的方法：数据块大小，副本系数等8.3 MapReduce性能优化掌握MapReduce性能优化的方法：JVM设置，Shuffle优化等第九章：Hadoop实战案例9.1 数据分析案例掌握使用Hadoop进行数据分析的实战案例理解案例中涉及的技术和解决问题的方法9.2 数据处理案例掌握使用Hadoop进行数据处理的实战案例理解案例中涉及的技术和解决问题的方法9.3 数据挖掘案例掌握使用Hadoop进行数据挖掘的实战案例理解案例中涉及的技术和解决问题的方法第十章：Hadoop项目实战10.1 Hadoop项目实战概述理解Hadoop项目实战的意义掌握Hadoop项目实战的基本流程10.2 Hadoop项目实战案例掌握一个完整的Hadoop项目实战案例理解案例中涉及的技术和解决问题的方法展望Hadoop在未来的发展和应用前景重点和难点解析重点环节1：Hadoop的设计理念和核心价值观需要重点关注Hadoop的设计理念和核心价值观，因为这是理解Hadoop生态系统的基础。
Hadoop大数据开发基础教案Hadoop集群的搭建及配置教案
Hadoop大数据开发基础教案-Hadoop集群的搭建及配置教案教案章节一：Hadoop简介1.1 课程目标：了解Hadoop的发展历程及其在大数据领域的应用理解Hadoop的核心组件及其工作原理1.2 教学内容：Hadoop的发展历程Hadoop的核心组件（HDFS、MapReduce、YARN）Hadoop的应用场景1.3 教学方法：讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点教案章节二：Hadoop环境搭建2.1 课程目标：学会使用VMware搭建Hadoop虚拟集群掌握Hadoop各节点的配置方法2.2 教学内容：VMware的安装与使用Hadoop节点的规划与创建Hadoop配置文件（hdfs-site.xml、core-site.xml、yarn-site.xml）的编写与配置2.3 教学方法：演示与实践相结合手把手教学，确保学生掌握每个步骤教案章节三：HDFS文件系统3.1 课程目标：理解HDFS的设计理念及其优势掌握HDFS的搭建与配置方法3.2 教学内容：HDFS的设计理念及其优势HDFS的架构与工作原理HDFS的搭建与配置方法3.3 教学方法：讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点教案章节四：MapReduce编程模型4.1 课程目标：理解MapReduce的设计理念及其优势学会使用MapReduce解决大数据问题4.2 教学内容：MapReduce的设计理念及其优势MapReduce的编程模型（Map、Shuffle、Reduce）MapReduce的实例分析4.3 教学方法：互动提问，巩固知识点教案章节五：YARN资源管理器5.1 课程目标：理解YARN的设计理念及其优势掌握YARN的搭建与配置方法5.2 教学内容：YARN的设计理念及其优势YARN的架构与工作原理YARN的搭建与配置方法5.3 教学方法：讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点教案章节六：Hadoop生态系统组件6.1 课程目标：理解Hadoop生态系统的概念及其重要性熟悉Hadoop生态系统中的常用组件6.2 教学内容：Hadoop生态系统的概念及其重要性Hadoop生态系统中的常用组件（如Hive, HBase, ZooKeeper等）各组件的作用及相互之间的关系6.3 教学方法：互动提问，巩固知识点教案章节七：Hadoop集群的调优与优化7.1 课程目标：学会对Hadoop集群进行调优与优化掌握Hadoop集群性能监控的方法7.2 教学内容：Hadoop集群调优与优化原则参数调整与优化方法（如内存、CPU、磁盘I/O等）Hadoop集群性能监控工具（如JMX、Nagios等）7.3 教学方法：讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点教案章节八：Hadoop安全与权限管理8.1 课程目标：理解Hadoop安全的重要性学会对Hadoop集群进行安全配置与权限管理8.2 教学内容：Hadoop安全概述Hadoop的认证与授权机制Hadoop安全配置与权限管理方法8.3 教学方法：互动提问，巩固知识点教案章节九：Hadoop实战项目案例分析9.1 课程目标：学会运用Hadoop解决实际问题掌握Hadoop项目开发流程与技巧9.2 教学内容：真实Hadoop项目案例介绍与分析Hadoop项目开发流程（需求分析、设计、开发、测试、部署等）Hadoop项目开发技巧与最佳实践9.3 教学方法：案例分析与讨论团队协作，完成项目任务教案章节十：Hadoop的未来与发展趋势10.1 课程目标：了解Hadoop的发展现状及其在行业中的应用掌握Hadoop的未来发展趋势10.2 教学内容：Hadoop的发展现状及其在行业中的应用Hadoop的未来发展趋势（如Big Data生态系统的演进、与大数据的结合等）10.3 教学方法：讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点重点和难点解析：一、Hadoop生态系统的概念及其重要性重点：理解Hadoop生态系统的概念，掌握生态系统的组成及相互之间的关系。
Hadoop大数据技术基础与应用 第1章 Hadoop技术概述
2.Hadoop是什么
Hadoop是由一系列软件库组成的框架。这些软件库各自负责Hadoop的一部分 功能，其中最主要的是HDFS、MapReduce和YARN。HDFS负责大数据的存储、 MapReduce负责大数据的计算、YARN负责集群资源的调度。
Mahout
Flume
Sqoop
4.Hadoop发展历程
• 第三阶段
✓ Hadoop商业发行版时代（2011-2020） ✓ 商业发行版、CDH、HDP等等，云本，云原生商业版如火如荼
4.Hadoop报导过的Expedia也在其中。
2.Hadoop的应用领域
• 诈骗检测 这个领域普通用户接触得比较少，一般只有金融服务或者政府机构会用到。利用Hadoop来存
储所有的客户交易数据，包括一些非结构化的数据，能够帮助机构发现客户的异常活动， 预防欺诈行为。
• 医疗保健 医疗行业也会用到Hadoop，像IBM的Watson就会使用Hadoop集群作为其服务的基础，包括语
✓ 国产化开源发行版时代（2021开始） ✓ USDP ✓ 标准的发行版纷纷收费，国产化开源发行版势在必行
5.Hadoop名字起源
Hadoop这个名字不是一个缩写，而是一个虚构的名字。该项目的创建者， Doug Cutting解释Hadoop的得名：“这个名字是我孩子给一个棕黄色的大象 玩具命名的。我的命名标准就是简短，容易发音和拼写，没有太多的意义， 并且不会被用于别处。小孩子恰恰是这方面的高手。”
✓ 后Hadoop时代（2008-2014） ✓ Hadoop、HBase、Hive、Pig、Sqoop等百花齐放，眼花缭乱 ✓ 各个组件层出不穷，相互之间的兼容性管理混乱，虽然选择性多，但是很乱
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Hive
（基于Hadoop的数据仓库）Hive定义了一种类似SQL的查询语 言(HQL)，将SQL转化为MapReduce任务在Hadoop上执行。通 常用于离线分析。
HBase
分布式列存数据库） HBase是一个针对结构化数据的可伸缩、高 可靠、高性能、分布式和面向列的动态模式数据库。和传统关系数 据库不同，HBase采用了BigTable的数据模型：增强的稀疏排序映 射表（Key/Value），其中，键由行关键字、列关键字和时间戳构 成。HBase提供了对大规模数据的随机、实时读写访问，同时， HBase中保存的数据可以使用MapReduce来处理，它将数据存储 和并行计算完美地结合在一起。
MapReduce
MapReduce是一种计算模型，用以进行大数据量的计算。其中Map对数据 集上的独立元素进行指定的操作，生成键-值对形式中间结果。Reduce则对 中间结果中相同“键”的所有“值”进行规约，以得到最终结果。 MapReduce这样的功能划分，非常适合在大量计算机组成的分布式并行环境 里进行数据处理。
2.导入和预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据 进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个 集中的大型分布式数据库（SequoiaDB）或者分布式存储集 群（OneProxy）中，并且可以在导入基础上做一些简单的清 洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter、 LinkedIn等公司相继开源的流式计算系统Storm、分布式发布 订阅消息系统Kafka、雅虎之前开源的S4等对数据进行流式计 算，来满足部分业务的实时计算需求。 导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒 钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别
Hadoop生态圈
HDFS
HDFS Hadoop的分布式文件系统。是Hadoop体系中数据存储管理的基础。 它是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障，用于在低成本的通用硬 件上运行。HDFS简化了文件的一致性模型，通过流式数据访问，提供高吞吐 量应用程序数据访问功能，适合带有大型数据集的应用程序。
4.挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题， 主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict） 的效果，以便实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的 K-Means、用于统计学习的SVM和用于分类的Naive Bayes，主要使用的工 具有Hadoop的Mahout等。 该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量 和计算量都很大，还有常用数据挖掘算法都以单线程为主。 数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具 显得很有必要，工欲善其事，必先利其器，一个好的工具不仅可以使工作事 半功倍，也可以让人们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及 时调整战略方向。
3.统计与分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对 存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足 大多数常见的分析需求。在些这方面，一些实时性需求会用到 易安信（EMC，一家美国信息存储资讯科技公司）的分布式 数据库GreenPlum、Oracle的新一代数据库云服务器Exadata 以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理或 者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。 统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大， 其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
Pig
（基于Hadoop的数据流系统） 由yahoo!开源，设计动机是提供一种基于 MapReduce的ad-hoc(计算在query时发生)数据分析工具。定义了一种数据 流语言—Pig Latin，将脚本转换为MapReduce任务在Hadoop上执行。通常 用于进行离线分析。
知识目标
（1）识记大数据的概念和特征。 （2）领会大数据处理与分析流程
技能目标
（1）熟悉大数据分析与处理工具。 （2）学会VMware的安装 （3）学会Ubuntu的安装。 （4）学会Hadoop的安装与配置
02
任务1.1认知大数据与环境搭建
任务描述
任务目标
（1）学习大数据相关知识内容，熟悉 大数据的定义、大数据的基本特征及大 数据处理与分析的相关技术、工具或产 品等。 （2）完成系统环境搭建，为Hadoop 搭建做好环境准备工作。
项目一 认识大数据
目录
Contents
01 02
任务1.1 认知大数据，完成系统环境搭建
任务1.理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非 传统战略和技术的总称。虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早 已超过一台计算机的上限，但这种计算类型的普遍性、规模，以及价 值在最近几年才经历了大规模扩展。由于Hadoop已经成为应用最广 泛的大数据技术，因此大数据相关技术主要围绕Hadoop展开，包括 Hadoop、 MapReduce、HDFS和 HBase等。
（1）熟悉大数据的概念和特征。 （2）熟悉大数据分析流程和工具使用。 （3）学会VMware和Ubuntu的安装。 （4）学会Hadoop的安装与配置。
知识准备
大数据运行流程图
1.采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收客户端（如 Web、APP或者传感器形式等）的数据，并且用户可 以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比 如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和 Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，KeyValue型数据库（如Redis）、文档型数据库（如 MonogoDB）、图型数据库（如Neo4j）等NoSQL 数据库也常用于数据的采集。
Zookeeper
（分布式协作服务）解决分布式环境下的数据管理问题：统一命名，状态同 步，集群管理，配置同步等。
Sqoop
（数据同步工具）Sqoop是SQL-to-Hadoop的缩写，主要用于传统数据库和 Hadoop之前传输数据。数据的导入和导出本质上是Mapreduce程序，充分 利用了MR的并行化和容错性。