MapRedue作业过程 1. Hadoop 作业构成 1.1 Hadoop作业执行流程 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

擎解决方案，基于Hadoop的分布式处理模型保证了系统的性能，类似Eclipse的插件机制保证了系统的可客户化，而且很容易集成到自己的应用之中。Nutch 0.8 完全使用Hadoop重写了骨干代码，

6，其他版本的Linux应该也可以。       jdk:sun jdk 1.6 32bit       hadoop:apache hadoop 1.0.4       hbase：apache hbase 0.94 实验环

Hive安装配置 1 前期准备 1.1 Hadoop-0.20.2安装完成 1.2 下载Hive：http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hive/。目前版本为0.6

了。我们要编写mapper和reducer，然后对代码进行编译打出 jar 包，提交到本地的 JVM 或者是 hadoop的集群 上，最后获取结果，这个周期是非常 耗时 的。 3. Pig的强大之处 就是他只要 几行Pig

到！ 8. Hadoop Vs. Spark适用范围大比拼1. Hadoop Vs. Spark Hadoop/MapReduce和Spark最适合的都是做离线型的数据分析，但Hadoop特别适合是单

Inc的一个产品，号称下一代Hadoop，使Hadoop变为一个速度更快、可靠性更高、更易于管理、使用更加方便的分布式计算服务和存储平台，同时性能也不断提高。它将极大的扩大了Hadoop的使用范围和方式。它包

其中，PC-1做namenode节点，PC-2、PC-3和PC-4做datanode节点。 并且已经安装成功Hadoop-0.20.1及以上版本。 安装包准备 需要安装包： zookeeper-3.2.1.tar.gz（stable版本）

HBase的官方文档, Hbase是一个分布式,版本化(versioned)，构建在 Apache Hadoop和 Apache ZooKeeper上的列数据库. 我(译者)熟悉Hbase的源代码，从事Hb

HBase的官方文档, Hbase是一个分布式,版本化(versioned)，构建在 Apache Hadoop和 Apache ZooKeeper上的列数据库. 我(译者)熟悉Hbase的源代码，从事Hb

Random; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;

法，最终落地于Hadoop平台之上。 Hadoop在可伸缩性、健壮性、计算性能和成本上具有无可替代的优势，事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台。本文主要介绍一种基于Hadoop平台的多维分析和数据挖掘平台架构。

学习 Hive 李建奇 1 学习 看了一部分代码，感觉，hive 比较复杂，使用场景有限，一般用 hadoop 原生的 map reduce 就可以了。 1.1 版本 0.6 1.2 目的 学习 facebook

email string, notes string) STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' WITH SERDEPROPERTIES

IOException; import org.apache.hadoop.hbase.client.HTable; import org.apache.hadoop.hbase.client.Scanner; import

大数据是一个非常新的市场，市面上大部分的大数据产品都基于开源项目Hadoop。虽然Hadoop是一个较为成熟的产品，但属于第一代大数据产品，利用Hadoop开发的大数据产品无法保障系统的可靠性、不支持快速实时查

umnFamily： HBase是Hadoop的一个子项目,HBase采用了Google BigTable的稀疏的,面向列的数据库实现方式的理论,建立在hadoop的hdfs上,一方面里用了hdfs的高可靠性和可伸缩行

段。2016年新春伊始，五名业内人士将与您分享他们对于2016年大数据和分析市场趋势的预测。 Hadoop发行商Hortonworks公司的CTO Scott Gnau预测以下趋势将在2016年主导数据和分析市场领域：

道过程是多么的折腾。采用HBase就简单了，只需要加机器即可，HBase会自动水平切分扩展，跟Hadoop的无缝集成保障了其数据可靠性（HDFS）和海量数据分析的高性能（MapReduce）。 小结

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库平台。通过hive，我们可以方便地进行ETL的工作。hive定义了一个类似于SQL的查询语 言：HQL，能够将用户编写的QL转化为相应的Mapreduce程序基于Hadoop执行。