很快，Apache上就出现了一个类似的解决方案，目前它们都属于Apache的Hadoop项目，对应的分别是： Chubby-->ZooKeeper GFS-->HDFS BigTable-->HBase MapReduce-->Hadoop 目前，基于类似思想的Open Source项目还很多，如Facebook用于用户分析的Hive。 HDFS作为一个分布式文件系统，是所有这些项目的基础。分析好HDFS，有利于了解其他系统。由于Hadoop的HDFS和MapReduce是同一个项目，我们就把他们放在一块，进行分析。

Apache Hadoop项目开发可靠的、可扩展的（Scalable）、分布式计算的开源软件。Apache Hadoop软件库是一个框架，使用简单的编程模型，用于对跨计算机集群的大数据集进行分布式处理。使用ApacheHadoop软件库，可以从单个服务器扩展到上千台服务器，每台服务器都提供本地的计算后存储。Apache Hadoop软件库不再依赖于硬件实现高可用性，Apache Hadoop软件库可以检测并处理应用层的失效，从而在计算机集群之上提供高可用性服务。ApacheHadoop项目组成Apache Hadoop包括的子项目Hadoop Common：支撑其他子项目的通用工具；

主要内容1、HDFS2、MapReduce3、HBase为什么要提出云计算1、从一些趋势入手；2、并行计算现在存在的一些问题；云计算和其他技术的对比1、对比2、提出其演进的过程一些基本概念的介绍1、分布化2、hadoop流（基本概念以及其作用）3、hadoop管道（基本概念以及其作用）第二章hadoop分布式文件系统1、基本概念（什么是HDFS）2、优势是什么？3、同时需要改进的地方是什么？（有些是后面的HBase可以解决的）基本概念1、什么是流式数据？（可以联系多播来讲）2、数据块（采用抽象块，有什么好处呢？）

Hadoop综述主要内容*第一篇HDFS分布式文件系统第二篇MapReduce第三篇Hbase简单介绍第一篇HDFS*一：TheDesignofHDFS二：HDFSConcepts三：应用程序示例四：DataFlow第二篇MapReduce*一：MapReduce基础二：MapReduce数据流三：MapReduce工作原理第三篇Hbase简单介绍*一：简介二：数据模型三：行、列、时间戳、API第

两台Ubuntu虚拟机部署Hadoop集群

基于Ubuntu的Hadoop集群安装与配置一、目的掌握Hadoop原理机制，熟悉Hadoop集群体系结构、核心技术。2、安装和配置Hadoop集群。二、原理Hadoop分布式计算平台是由Apache软件基金会开发的一个开源分布式计算平台。以Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce（Google MapReduce的开源实现）为核心的Hadoop为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。Hadoop中的分布式文件系统HDFS由一个管理结点(NameNode)和N个数据结点(DataNode)组成，每个结点均是一台普通的计算机。在使用上同我们熟悉的单机上的文件系统非常类似，一样可以建目录，创建，复制，删除文件，查看文件内容等。但其底层实现上是把文件切割成Block，然后这些Block分散地存储于不同的DataNode上，每个Block还可以复制数份存储于不同的DataNode上，达到容错容灾之目的。

分布式计算开源框架Hadoop介绍 - 分布式计算开源框架Hadoop入门实践（一）在SIP项目设计的过程中，对于它庞大的日志在开始时就考虑使用任务分解的多线程处理模式来分析统计，在我从前写的文章《Tiger Concurrent Practice--日志分析并行分解设计与实现》中有所提到。但是由于统计的内容暂时还是十分简单，所以就采用Memcache作为计数器，结合MySQL就完成了访问控制以及统计的工作。然而未来，对于海量日志分析的工作，还是需要有所准备。现在最火的技术词汇莫过于“云计算”，在Open API日益盛行的今天，互联网应用的数据将会越来越有价值，如何去分析这些数据，挖掘其内在价值，就需要分布式计算来支撑海量数据的分析工作。

1：大规模数据处理的问题1990年，一个普通的硬盘驱动器可存储1370MB的数据并拥有4.4MB/s的传输速度，所以，只需五分钟的时间就可以读取整个磁盘的数据。20年过去了，1TB级别的磁盘驱动器是很正常的，但是数据传输的速度却在100MB/s左右。所以它需要花两个半小时以上的时间读取整个驱动器的数据。从一个驱动器上读取所有的数据需要很长的时间，写甚至更慢。如何解决？一个很简单的减少读取时间的办法是同时从多个磁盘上读取数据。试想一下，我们拥有100个磁盘，每个存储百分之一的数据。如果它们并行运行，那么不到两分钟我们就可以读完所有的数据。2：Hadoop的由来谈到Hadoop就不得不提到Lucene和Nutch。

MapReduce详解及Eclipse远程连接Hadoop开发MapReduce程序

CentOS6.2下Hadoop全分布式集群配置文档集群网络环境介绍集群包含三个hadoop节点：1个namenode、2个datanode。节点之间局域网连接，可以互相ping通，并且配置了节点之间互相无密码ssh访问。节点IP地址如下：NameNode：192.168.15.102主机名：masterDataNode1：192.168.15.103主机名：slaver1DataNode2：192.168.15.105主机名：slaver2说明：105机器能ping通，但是ssh连接上去短暂的一段时间后自动断开，必须105用ssh访问其他网络之后，才能再次连接上。检查防火墙等各种原因之后未能解决。（望大家提供指导）三台机器系统均为CentOs6.2简体中文版。并且都新建了一个MDSS用户作为hadoop用户，其hadoop都安装在/home/MDSS/hadoop目录下。

由于具备低成本和前所未有的高扩展性，Hadoop已被公认为是新一代的大数据处理平台。就像30年前SQL（Structured Query Language）出现一样，Hadoop正带来了新一轮的数据革命。如今Hadoop已从初出茅庐的小象变成了行业的巨人，但Hadoop仍需继续完善。基于Java语言构建的Hadoop框架实际上一种分布式处理大数据平台，其包括软件和众多子项目。在近十年中Hadoop已成为大数据革命的中心。MapReduce作为Hadoop的核心是一种处理大型及超大型数据集（TB级别的数据。包括网络点击产生的流数据、日志文件、社交网络等所带来的数据）并生成相关的执行的编程模型。

常见的Hadoop开发环境架构有以下三种：Eclipse与Hadoop集群在同一台Windows机器上。Eclipse与Hadoop集群在同一台Linux机器上。Eclipse在Windows上，Hadoop集群在远程Linux机器上。点评：第一种架构：必须安装cygwin，Hadoop对Windows的支持有限，在Windows上部署hadoop会出现相当多诡异的问题。第二种架构：Hadoop机器运行在Linux上完全没有问题，但是有大部分的开发者不习惯在Linux上做开发。

说明：本文档主要侧重hadoop和hbase在windows下的开发.在linux上开发自行修改即可.

目录阿里搜索业务简介搜索技术体系搜索离线系统实时计算方案集群优化与管理展望未来阿里搜索业务简介搜索技术体系目录阿里搜索业务简介搜索技术体系搜索离线系统实时计算方案集群优化与管理展望未来离线系统—架构

一、客户端Map-Reduce的过程首先是由客户端提交一个任务开始的。提交任务主要是通过JobClient.runJob(JobConf)静态函数实现的。

hadoop搭建与eclipse开发环境设置。　――罗利辉前言1.1目标目的很简单，为进行研究与学习，部署一个hadoop运行环境，并搭建一个hadoop开发与测试环境。具体目标是：在ubuntu系统上部署hadoop在windows上能够使用eclipse连接ubuntu系统上部署的hadoop进行开发与测试1.2软硬件要求注意：Hadoop版本和Eclipse版本请严格按照要求。

开始研究一下开源项目hadoop，因为根据本人和业界的一些分析，海量数据的分布式并行处理是趋势，咱不能太落后，虽然开始有点晚，呵呵。首先就是安装和一个入门的小实例的讲解，这个恐怕是我们搞软件开发的，最常见也最有效率地入门一个新鲜玩意的方式了，废话不多说开始吧。 件file01和file02:$ec

小文件指的是那些size比HDFS的blocksize(默认64M)小的多的文件。如果在HDFS中存储小文件，那么在HDFS中肯定会含有许许多多这样的小文件(不然就不会用hadoop了)。而HDFS的问题在于无法很有效的处理大量小文件。任何一个文件，目录和block，在HDFS中都会被表示为一个object存储在namenode的内存中，每一个object占用150bytes的内存空间。所以，如果有10million个文件，每一个文件对应一个block，那么就将要消耗namenode3G的内存来保存这些block的信息。

本文介绍了Hadoop架构的主要构成，通过一个实例详细阐述了Hadoop架构的MapReduce实现机制；开发了一个基于Hadoop架构职工工资统计应用实例，并根据该实例分析了其在单节点模式、伪分布模式和完全分布模式应用中的运行效率。

Hadoop学习总结之二：HDFS读写过程解析