hadoop大數據平台搭建

① 中小企業要怎麼搭建自己的大數據系統平台

中小企業自己開發大數據系統是有難度的，不過可以使用現場的大數據現場成平台，我們公司就是有的，同時也可以提供大數據系統軟體開發。
搭建大數據系統平台一般的流程為：
(1)操作系統的選擇。
操作系統一般使用開源版的RedHat、Centos或者Debian作為底層的構建平台，要根據大數據平台所要搭建的數據分析工具可以支持的系統，正確的選擇操作系統的版本。
(2)搭建Hadoop集群。
(3)選擇數據接入和預處理工具面對各種來源的數據。
(4)數據存儲。
(5)選擇數據挖掘工具。
(6)數據的可視化以及輸出。

② hadoop是什麼意思與大數據有什麼關系

一、hadoop是什麼意思？

Hadoop是具體的開源框架，是工具，用來做海量數據的存儲和計算的。

二、hadoop與大數據的關系

首先，大數據本身涉及到一個龐大的技術體系，從學科的角度來看，涉及到數學、統計學和計算機三大學科，同時還涉及到社會學、經濟學、醫學等學科，所以大數據本身的知識量還是非常大的。

從當前大數據領域的產業鏈來看，大數據領域涉及到數據採集、數據存儲、數據分析和數據應用等環節，不同的環節需要採用不同的技術，但是這些環節往往都要依賴於大數據平台，而Hadoop則是當前比較流行的大數據平台之一。

Hadoop平台經過多年的發展已經形成了一個比較完善的生態體系，而且由於Hadoop平台是開源的，所以很多商用的大數據平台也是基於Hadoop搭建的，所以對於初學大數據的技術人員來說，從Hadoop開始學起是不錯的選擇。

當前Hadoop平台的功能正在不斷得到完善，不僅涉及到數據存儲，同時也涉及到數據分析和數據應用，所以對於當前大數據應用開發人員來說，整體的知識結構往往都是圍繞大數據平台來組織的。隨著大數據平台逐漸開始落地到傳統行業領域，大數據技術人員對於大數據平台的依賴程度會越來越高。

當前從事大數據開發的崗位可以分為兩大類，一類是大數據平台開發，這一類崗位往往是研發級崗位，不僅崗位附加值比較高，未來的發展空間也比較大，但是大數據平台開發對於從業者的要求比較高，當前有不少研究生在畢業後會從事大數據平台開發崗位。

另一類是大數據應用開發崗位，這類崗位的工作任務就是基於大數據平台(Hadoop等)來進行行業應用開發，在工業互聯網時代，大數據應用開發崗位的數量還是比較多的，而且大數據應用開發崗位對於從業者的要求也相對比較低。

③ 如何搭建大數據分析平台

1、 搭建大數據分析平台的背景
在大數據之前，BI就已經存在很久了，簡單把大數據等同於BI，明顯是不恰當的。但兩者又是緊密關聯的，相輔相成的。BI是達成業務管理的應用工具，沒有BI，大數據就沒有了價值轉化的工具，就無法把數據的價值呈現給用戶，也就無法有效地支撐企業經營管理決策；大數據則是基礎，沒有大數據，BI就失去了存在的基礎，沒有辦法快速、實時、高效地處理數據，支撐應用。 所以，數據的價值發揮，大數據平台的建設，必然是囊括了大數據處理與BI應用分析建設的。
2、 大數據分析平台的特點
數據攝取、數據管理、ETL和數據倉庫：提供有效的數據入庫與管理數據用於管理作為一種寶貴的資源。
Hadoop系統功能：提供海量存儲的任何類型的數據，大量處理功率和處理能力幾乎是無限並行工作或任務
流計算在拉動特徵：用於流的數據、處理數據並將這些流作為單個流。
內容管理特徵：綜合生命周期管理和文檔內容。
數據治理綜合：安全、治理和合規解決方案來保護數據。
3、 怎樣去搭建大數據分析平台
大數據分析處理平台就是整合當前主流的各種具有不同側重點的大數據處理分析框架和工具，實現對數據的挖掘和分析，一個大數據分析平台涉及到的組件眾多，如何將其有機地結合起來，完成海量數據的挖掘是一項復雜的工作。我們可以利用億信一站式數據分析平台（ABI），可以快速構建大數據分析平台，該平台集合了從數據源接入到ETL和數據倉庫進行數據整合，再到數據分析，全部在一個平台上完成。
億信一站式數據分析平台（ABI）囊括了企業全部所需的大數據分析工具。ABI可以對各類業務進行前瞻性預測分析，並為企業各層次用戶提供統一的決策分析支持，提升數據共享與流轉能力。

④ 怎麼搭建大數據分析平台

未至科技數據中心解決方案是以組織價值鏈分析模型為理論指導，結合組織戰略規版劃和面向對象權的方法論，對組織信息化戰略進行規劃重造立足數據，以數據為基礎建立組織信息化標准，提供面向數據採集、處理、挖掘、分析、服務為組織提供一整套的基礎解決方案。未至數據中心解決方案採用了當前先進的大數據技術，基於Hadoop架構，利用HDFS、Hive、Impala等大數據技術架構組件和公司自有ETL工具等中間件產品，建立了組織內部高性能、高效率的信息資源大數據服務平台，實現組織內數億條以上數據的秒級實時查詢、更新、調用、分析等信息資源服務。未至數據中心解決方案將，為公安、教育、旅遊、住建等各行業業務數據中心、城市公共基礎資料庫平台、行業部門信息資源基礎資料庫建設和數據資源規劃、管理等業務提供了一體化的解決方案。

⑤ 大數據工程師進行數據平台建設 有哪些方案

【導語】數據平台其實在企業發展的進程中都是存在的，在進入到數據爆發式增加的大數據時代，傳統的企業級資料庫，在數據管理應用上，並不能完全滿意各項需求。就企業自身而言，需求更加契合需求的數據平台建設方案，那麼大數據工程師進行數據平台建設，有哪些方案呢?下面就來細細了解一下吧。

1、敏捷型數據集市

數據集市也是常見的一種方案，底層的數據產品與分析層綁定，使得應用層可以直接對底層數據產品中的數據進行拖拽式分析。數據集市，主要的優勢在於對業務數據進行簡單的、快速的整合，實現敏捷建模，並且大幅提升數據的處理速度。

2、常規數據倉庫

數據倉庫的重點，是對數據進行整合，同時也是對業務邏輯的一個梳理。數據倉庫雖然也可以打包成SAAS那種Cube一類的東西來提升數據的讀取性能，但是數據倉庫的作用，更多的是為了解決公司的業務問題。

3、Hadoop分布式系統架構

當然，大規模分布式系統架構，Hadoop依然站在不可代替的關鍵位置上。雅虎、Facebook、網路、淘寶等國內外大企，最初都是基於Hadoop來展開的。

Hadoop生態體系龐大，企業基於Hadoop所能實現的需求，也不僅限於數據分析，也包括機器學習、數據挖掘、實時系統等。企業搭建大數據系統平台，Hadoop的大數據處理能力、高可靠性、高容錯性、開源性以及低成本，都使得它成為首選。

4、MPP(大規模並行處理)架構

進入大數據時代以來，傳統的主機計算模式已經不能滿足需求了，分布式存儲和分布式計算才是王道。大家所熟悉的Hadoop
MapRece框架以及MPP計算框架，都是基於這一背景產生。

MPP架構的代表產品，就是Greenplum。Greenplum的資料庫引擎是基於Postgresql的，並且通過Interconnnect神器實現了對同一個集群中多個Postgresql實例的高效協同和並行計算。

關於大數據工程師進行數據平台建設方案的有關內容，就給大家介紹到這里了，中國社會發展至今，大數據的應用正在逐漸普及，所以未來前景不可估量，希望想從事此行業的人員能夠合理選擇。

⑥ 如何創建一個大數據平台

所謂的大數據平台不是獨立存在的，比如網路是依賴搜索引擎獲得大數據並開展業務的，阿里是通過電子商務交易獲得大數據並開展業務的，騰訊是通過社交獲得大數據並開始業務的，所以說大數據平台不是獨立存在的，重點是如何搜集和沉澱數據，如何分析數據並挖掘數據的價值。

我可能還不夠資格回答這個問題，沒有經歷過一個公司大數據平台從無到有到復雜的過程。不過說說看法吧，也算是梳理一下想法找找噴。
這是個需求驅動的過程。
曾經聽過spotify的分享，印象很深的是，他們分享說，他們的hadoop集群第一次故障是因為，機器放在靠窗的地方，太陽曬了當機了（笑）。從簡單的沒有機房放在自家窗前的集群到一直到現在復雜的數據平台，這是一個不斷演進的過程。
對小公司來說，大概自己找一兩台機器架個集群算算，也算是大數據平台了。在初創階段，數據量會很小，不需要多大的規模。這時候組件選擇也很隨意，Hadoop一套，任務調度用腳本或者輕量的框架比如luigi之類的，數據分析可能hive還不如導入RMDB快。監控和部署也許都沒時間整理，用腳本或者輕量的監控，大約是沒有ganglia、nagios，puppet什麼的。這個階段也許算是技術積累，用傳統手段還是真大數據平台都是兩可的事情，但是為了今後的擴展性，這時候上Hadoop也許是不錯的選擇。
當進入高速發展期，也許擴容會跟不上計劃，不少公司可能會遷移平台到雲上，比如AWS阿里雲什麼的。小規模高速發展的平台，這種方式應該是經濟實惠的，省了運維和管理的成本，擴容比較省心。要解決的是選擇平台本身提供的服務，計算成本，打通數據出入的通道。整個數據平台本身如果走這條路，可能就已經基本成型了。走這條路的比較有名的應該是netflix。
也有一個階段，你發現雲服務的費用太高，雖然省了你很多事，但是花錢嗖嗖的。幾個老闆一合計，再玩下去下個月工資發布出來了。然後無奈之下公司開始往私有集群遷移。這時候你大概需要一群靠譜的運維，幫你監管機器，之前兩三台機器登錄上去看看狀態換個磁碟什麼的也許就不可能了，你面對的是成百上千台主機，有些關鍵服務必須保證穩定，有些是數據節點，磁碟三天兩頭損耗，網路可能被壓得不堪重負。你需要一個靠譜的人設計網路布局，設計運維規范，架設監控，值班團隊走起7*24小時隨時准備出台。然後上面再有平台組真的大數據平台走起。
然後是選型，如果有技術實力，可以直接用社區的一整套，自己管起來，監控部署什麼的自己走起。這個階段部署監控和用戶管理什麼的都不可能像兩三個節點那樣人肉搞了，配置管理，部署管理都需要專門的平台和組件；定期Review用戶的作業和使用情況，決定是否擴容，清理數據等等。否則等機器和業務進一步增加，團隊可能會死的很慘，疲於奔命，每天事故不斷，進入惡性循環。
當然有金錢實力的大戶可以找Cloudera，Hortonworks，國內可以找華為星環，會省不少事，適合非互聯網土豪。當然互聯網公司也有用這些東西的，比如Ebay。
接下去你可能需要一些重量的組件幫你做一些事情。
比如你的數據接入，之前可能找個定時腳本或者爬log發包找個伺服器接收寫入HDFS，現在可能不行了，這些大概沒有高性能，沒有異常保障，你需要更強壯的解決方案，比如Flume之類的。
你的業務不斷壯大，老闆需要看的報表越來越多，需要訓練的數據也需要清洗，你就需要任務調度，比如oozie或者azkaban之類的，這些系統幫你管理關鍵任務的調度和監控。
數據分析人員的數據大概可能漸漸從RDBMS搬遷到集群了，因為傳統資料庫已經完全hold不住了，但他們不會寫代碼，所以你上馬了Hive。然後很多用戶用了Hive覺得太慢，你就又上馬交互分析系統，比如Presto，Impala或者SparkSQL。
你的數據科學家需要寫ML代碼，他們跟你說你需要Mahout或者Spark MLLib，於是你也部署了這些。
至此可能數據平台已經是工程師的日常工作場所了，大多數業務都會遷移過來。這時候你可能面臨很多不同的問題。
比如各個業務線數據各種數據表多的一塌糊塗，不管是你還是寫數據的人大概都不知道數據從哪兒來，接下去到哪兒去。你就自己搞了一套元數據管理的系統。
你分析性能，發現你們的數據都是上百Column，各種復雜的Query，裸存的Text格式即便壓縮了也還是慢的要死，於是你主推用戶都使用列存，Parquet，ORC之類的。
又或者你發現你們的ETL很長，中間生成好多臨時數據，於是你下狠心把pipeline改寫成Spark了。
再接下來也許你會想到花時間去維護一個門戶，把這些零散的組件都整合到一起，提供統一的用戶體驗，比如一鍵就能把數據從資料庫chua一下拉到HDFS導入Hive，也能一鍵就chua一下再搞回去；點幾下就能設定一個定時任務，每天跑了給老闆自動推送報表；或者點一下就能起一個Storm的topology；或者界面上寫幾個Query就能查詢Hbase的數據。這時候你的數據平台算是成型了。
當然，磕磕碰碰免不了。每天你都有新的問題和挑戰，否則你就要失業了不是？
你發現社區不斷在解決你遇到過的問題，於是你們架構師每天分出很多時間去看社區的進展，有了什麼新工具，有什麼公司發布了什麼項目解決了什麼問題，興許你就能用上。
上了這些亂七八糟的東西，你以為就安生了？Hadoop平台的一個大特點就是坑多。尤其是新做的功能新起的項目。對於平台組的人，老闆如果知道這是天然坑多的平台，那他也許會很高興，因為跟進社區，幫忙修bug，一起互動其實是很提升公司影響力的實情。當然如果老闆不理解，你就自求多福吧，招幾個老司機，出了問題能馬上帶路才是正道。當然團隊的技術積累不能不跟上，因為數據平台還是亂世，三天不跟進你就不知道世界是什麼樣了。任何一個新技術，都是坑啊坑啊修啊修啊才完善的。如果是關鍵業務換技術，那需要小心再小心，技術主管也要有足夠的積累，能夠駕馭，知道收益和風險。

⑦ hadoop課程設計

1. 大數據專業課程有哪些

首先我們要了解java語言和linux操作系統，這兩個是學習大數據的基礎，學習的順序不分前後。
Java ：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大數據。基礎
Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。
好說完基礎了，再說說還需要學習哪些大數據技術，可以按我寫的順序學下去。
Hadoop：這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。
記住學到這里可以作為你學大數據的一個節點。
Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。
Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。
Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。
Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。
Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。
Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。
Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。

2. hadoop視頻教程下載

其實這個課程講的「微博」項目是《HBase in action》中的例子。其中的源代碼都放在 github 上面。

3. 請問哪位有《深入淺出Hadoop實戰開發》的視頻教程

Hadoop是什麼，為什麼要學習Hadoop?

Hadoop是一個分布式系統基礎架構，由Apache基金會開發。用戶可以在不了解分布式底層細節的情況下，開發分布式程序。充分利用集群的威力高速運算和存儲。Hadoop實現了一個分布式文件系統（Hadoop Distributed File System），簡稱HDFS。HDFS有著高容錯性的特點，並且設計用來部署在低廉的（low-cost）硬體上。而且它提供高傳輸率（high throughput）來訪問應用程序的數據，適合那些有著超大數據集（large data set）的應用程序。HDFS放寬了（relax）POSIX的要求（requirements）這樣可以流的形式訪問（streaming access）文件系統中的數據。
Hadoop 是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。Hadoop 是可靠的，因為它假設計算元素和存儲會失敗，因此它維護多個工作數據副本，確保能夠針對失敗的節點重新分布處理。Hadoop 是高效的，因為它以並行的方式工作，通過並行處理加快處理速度。Hadoop 還是可伸縮的，能夠處理 PB 級數據。此外，Hadoop 依賴於社區伺服器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。
Hadoop帶有用Java 語言編寫的框架，因此運行在 Linux 生產平台上是非常理想的。本課程的講解是採用linux平台進行模擬講解，完全基於真實場景進行模擬現實

亮點一:技術點全面,體系完善
本課程在兼顧Hadoop課程知識體系完善的前提下，把實際開發中應用最多、最深、最實用的技術抽取出來，通過本課程，你將達到技術的新高點，進入雲計算的美好世界。在技術方面你將徹底掌握基本的Hadoop集群；Hadoop HDFS原理；Hadoop HDFS基本的命令；Namenode的工作機制；HDFS基本配置管理；MapRece原理； HBase的系統架構；HBase的表結構；HBase如何使用MapRece；MapRece高級編程；split的實現詳解；Hive入門；Hive結合MapRece；Hadoop的集群安裝等眾多知識點。

亮點二:基礎+實戰=應用,兼顧學與練
課程每階段都安排了實戰應用項目,以此方便學生能更快的掌握知識點的應用，如在第一階段,課程結合HDFS應用,講解了圖片伺服器的設計、以及如何利用Java API去對HDFS操作、在第二階段;課程結合HBase實現微博項目的各種功能，使學員可以活學活用。在第三階段:HBase和MapRece結合時下了實現話單查詢與統計系統，在第四階段，Hive實戰部分，通過實戰數據統計系統，使學員在最短的時間內掌握Hive的高級應用。

亮點三:講師豐富的電信集團雲平台運作經驗
講師robby擁有豐富的電信集團工作經驗，目前負責雲平台的各方面工作，並擁有多年的企業內部培訓經驗。講課內容完全貼近企業需求，絕不紙上談兵。

更多技術亮點參考課程大綱:（本大綱以章節形式命名要為防止某些章節1章節內容超過1課時)

第1章節:
> Hadoop背景
> HDFS設計目標
> HDFS不適合的場景
> HDFS架構詳盡分析
> MapRece的基本原理

第2章節
> Hadoop的版本介紹
> 安裝單機版Hadoop
> 安裝Hadoop集群

第3章節
> HDFS命令行基本操作
> Namenode的工作機制
> HDFS基本配置管理

第4章節
> HDFS應用實戰：圖片伺服器(1) - 系統設計
> 應用的環境搭建 php + bootstrap + java
> 使用Hadoop Java API實現向HDFS寫入文件

第5章節
> HDFS應用實戰：圖片伺服器(2)
> 使用Hadoop Java API實現讀取HDFS中的文件
> 使用Hadoop Java API實現獲取HDFS目錄列表
> 使用Hadoop Java API實現刪除HDFS中的文件

第6章節
> MapRece的基本原理
> MapRece的運行過程
> 搭建MapRece的java開發環境
> 使用MapRece的java介面實現WordCount

第7章節
> WordCount運算過程分析
> MapRece的biner
> 使用MapRece實現數據去重
> 使用MapRece實現數據排序
> 使用MapRece實現數據平均成績計算

第8章節
> HBase詳細介紹
> HBase的系統架構
> HBase的表結構，RowKey，列族和時間戳
> HBase中的Master，Region以及Region Server

第9章節
> 使用HBase實現微博應用（1）
> 用戶注冊，登陸和注銷的設計
> 搭建環境 struts2 + jsp + bootstrap + jquery + HBase Java API
> HBase和用戶相關的表結構設計
> 用戶注冊的實現

第10章節
> 使用HBase實現微博應用（2）
> 使用session實現用戶登錄和注銷
> 「關注"功能的設計
> 「關注"功能的表結構設計
> 「關注"功能的實現

第11章節
> 使用HBase實現微博應用（3）
> 「發微博"功能的設計
> 「發微博"功能的表結構設計
> 「發微博"功能的實現
> 展現整個應用的運行

第12章節
> HBase與MapRece介紹
> HBase如何使用MapRece

第13章節
> HBase應用實戰：話單查詢與統計（1）
> 應用的整體設計
> 開發環境搭建
> 表結構設計

第14章節
> HBase應用實戰：話單查詢與統計（2）
> 話單入庫單設計與實現
> 話單查詢的設計與實現

第15章節
> HBase應用實戰：話單查詢與統計（3）
> 統計功能設計
> 統計功能實現

第16章節
> 深入MapRece（1）
> split的實現詳解
> 自定義輸入的實現
> 實例講解

第17章節
> 深入MapRece（2）
> Rece的partition
> 實例講解

第18章節
> Hive入門
> 安裝Hive
> 使用Hive向HDFS存入結構化數據
> Hive的基本使用

第19章節
> 使用MySql作為Hive的元資料庫
> Hive結合MapRece

第20章節
> Hive應用實戰:數據統計（1）
> 應用設計，表結構設計

第21章節
> Hive應用實戰：數據統計（2）
> 數據錄入與統計的實現

4. 哪個課程題庫有hadoop的題

這是在一個平衡Hadoop集群中，為數據節點/任務追蹤器提供的規格：
在一個磁碟陣列中要有12到24個1~4TB硬碟
2個頻率為2~2.5GHz的四核、六核或八核CPU
64~512GB的內存
有保障的千兆或萬兆乙太網（存儲密度越大，需要的網路吞吐量越高）
名位元組點角色負責協調集群上的數據存儲，作業追蹤器協調數據處理（備用的名位元組點不應與集群中的名位元組點共存，並且運行在與之相同的硬體環境上。）。Cloudera客戶購買在RAID1或10配置上有足夠功率和級磁碟數的商用機器來運行名位元組點和作業追蹤器。

NameNode也會直接需要與群集中的數據塊的數量成比列的RAM。一個好的但不精確的規則是對於存儲在分布式文件系統裡面的每一個1百萬的數據塊，分配1GB的NameNode內存。於在一個群集裡面的100個DataNodes而言，NameNode上的64GB的RAM提供了足夠的空間來保證群集的增長。我們也把HA同時配置在NameNode和JobTracker上，
這里就是為NameNode／JobTracker／Standby NameNode節點群的技術細節。驅動器的數量或多或少，將取決於冗餘數量的需要。
4–6 1TB 硬碟驅動器 採用 一個 JBOD 配置 (1個用於OS, 2個用於文件系統映像[RAID 1], 1個用於Apache ZooKeeper, 1個用於Journal節點)
2 4-/16-/8-核心 CPUs, 至少運行於 2-2.5GHz
64-128GB 隨機存儲器
Bonded Gigabit 乙太網卡 or 10Gigabit 乙太網卡
記住, 在思想上，Hadoop 體系設計為用於一種並行環境。

5. 大數據的課程都有哪些

大數據本身屬於交叉學科，涵蓋計算機、統計學、數學三個學科的專業知識。所以大數據的課程內容，基本上也是圍繞著三個學科展開的。
數理統計方面：數學分析、統計學習、高等代數、離散數學、概率與統計等課程是基本配置。
計算機專業課程：數據結構、數據科學、程序設計、演算法分析與設計、數據計算智能、資料庫系統、計算機系統基礎、並行體系結構與編程、非結構化大數據分析等，也是必備課程。
而想要真正找到工作的話，大數據主流技術框架，也要去補充起來，這才是找工作當中能夠獲得競爭力的加分項。

6. hadoop 集群教程

要教程？不明白你這個啥意思

7. 有哪些好的hadoop學習資料

1."Hadoop.Operations.pdf.zip"//vdisk.weibo/s/vDOQs6xMAQH62
2."Hadoop權威指南(中文版)(帶書簽).pdf"Hadoop權威指南(中文版)(帶書簽).pdf
3."[Hadoop權威指南(第2版)].pdf"[Hadoop權威指南(第2版)].pdf
4."hadoop權威指南第3版2012.rar"hadoop權威指南第3版2012.rar

5.《Hadoop技術內幕：深入解析HadoopCommon和HDFS.pdf"《Hadoop技術內幕：深入解析Hadoop Common和HDFS.pdf
6."Hadoop技術內幕：深入解析MapRece架構設計與實現原理.pdf"Hadoop技術內幕：深入解析MapRece架構設計與實現原理.pdf

7."Hadoop實戰.pdf"Hadoop實戰.pdf
8."Hadoop實戰-陸嘉恆(高清完整版).pdf"Hadoop實戰-陸嘉恆(高清完整版).pdf
9."Hadoop實戰(第2版).pdf"Hadoop實戰(第2版).pdf
10."HadoopinAction.pdf"Hadoop in Action.pdf

11"Hadoop in practice.pdf"Hadoop in practice.pdf
12"HadoopThe.Definitive.Guide,3Ed.pdf"Hadoop The.Definitive.Guide,3Ed.pdf
13."O'Reilly.Hadoop.The.Definitive.Guide.3rd.Edition.May.2012.pdf"O'Reilly.Hadoop.The.Definitive.Guide.3rd.Edition.May.2012.pdf

14."hadoop入門實戰手冊.pdf"hadoop入門實戰手冊.pdf
15."Hadoop入門手冊.chm"Hadoop入門手冊.chm

16."windows下配置cygwin、hadoop等並運行maprece及maprece程序講解.doc"windows下配置cygwin、hadoop等並運行maprece及maprece程序講解.doc
17"在Windows上安裝Hadoop教程.pdf"在Windows上安裝Hadoop教程.pdf

18."Hadoop源代碼分析(完整版).pdf"Hadoop源代碼分析(完整版).pdf
19."hadoop-api.CHM"hadoop-api.CHM

20."HBase-Hadoop@小米.pptx" HBase-Hadoop@小米.pptx
21."但彬-Hadoop平台的大數據整合.pdf"但彬-Hadoop平台的大數據整合.pdf

22."QCon2013-羅李-Hadoop在阿里.pdf"QCon2013-羅李
23."網路hadoop計算技術發展.pdf"網路hadoop計算技術發展.pdf
24."QCon-吳威-基於Hadoop的海量數據平台.pdf"QCon-吳威-基於Hadoop的海量數據平台.pdf
25."8步安裝好你的hadoop.docx"8步安裝好你的hadoop.docx
26."hadoop運維經驗分享.ppsx"hadoop運維經驗分享.ppsx

27."PPT集萃：20位Hadoop專家分享大數據技術工具與最佳實踐.rar"PPT集萃：20位Hadoop專家分享大數據技術工具與最佳實踐.rar
28."Hadoop2.0基本架構和發展趨勢.pdf"Hadoop 2.0基本架構和發展趨勢.pdf
29."Hadoop與大數據技術大會PPT資料.rar"Hadoop與大數據技術大會PPT資料.rar
30."Hadoop2011雲計算大會.rar"Hadoop2011雲計算大會.rar

⑧ 搭建大數據分析平台，哪家公司做的比較好

隨著大數據應用成熟，越來越多的公司可以進行大數據平台的搭建，我們公司就是其回中之一答，那麼應該如何搭建呢？
（1）操作系統的選擇
操作系統一般使用開源版的RedHat、Centos或者Debian作為底層的構建平台，要根據大數據平台所要搭建的數據分析工具可以支持的系統，正確的選擇操作系統的版本。
（2）搭建Hadoop集群
Hadoop作為一個開發和運行處理大規模數據的軟體平台，實現了在大量的廉價計算機組成的集群中對海量數據進行分布式計算。
（3）選擇數據接入和預處理工具
面對各種來源的數據，數據接入就是將這些零散的數據整合在一起，綜合起來進行分析。
（4）數據存儲
除了Hadoop中已廣泛應用於數據存儲的HDFS，常用的還有分布式、面向列的開源資料庫Hbase
（5）選擇數據挖掘工具
Hive可以將結構化的數據映射為一張資料庫表，並提供HQL的查詢功能，它是建立在Hadoop之上的數據倉庫基礎架構，是為了減少MapRece編寫工作的批處理系統。
（6）數據的可視化以及輸出API

⑨ hadoop集群搭建（Hadoop 3.1.3 /Hive 3.1.2/Spark 3.0.0）

完全分布式HA

伺服器規劃

技術棧包含
hdfs
hive on spark
presto
doris
superset
azkaban
kafka
fluent\flume
sqoop\kettle\flink-cdc
atlas

禁用swap/selinux

修改 IP/修改主機名/及主機名和 IP 地址的映射

時間同步/設置時區/自動時間同步

關閉防火牆

關閉SELINUX

新建用戶

免密登錄（先升級openssh）

發送密鑰（dw01上執行）

授權

Tencent Kona v8.0.8-GA

騰訊開源的konaJDK，針對大數據場景下優化

解壓並重命名至安裝地址：/usr/local/java/

zookeeper-3.5.9

解壓並重命名至安裝地址：/usr/local/zookeeper

apache-hadoop-3.1.3 解壓至安裝地址：/usr/local/hadoop

修改環境變數

/usr/local/zookeeper/conf

啟動zookeeper集群（每台執行）

三台伺服器啟動

格式化namenode（dw01執行）

啟動namenode(dw01上執行)

在[nn2]和[nn3]上分別執行，同步 nn1 的元數據信息

啟動nn2 nn3，分別執行

所有節點上啟動datanode

將[nn1]切換為 Active

查看狀態

配置yarn-site.xml

配置mapred-site.xml

分發配置文件，啟動yarn(dw03 啟動)

dw03節點

dw01節點

dw01執行

dw03執行

測試樣例

啟動腳本

HA切換namenode手動

修改yarn顯示log的bug

⑩ 大數據平台建設有哪些步驟以及需要注意的問題

大數據平台的搭建步驟：

1、linux系統安裝
一般使用開源版的Redhat系統--CentOS作為底層平台。為了提供穩定的硬體基礎，在給硬碟做RAID和掛載數據存儲節點的時，需要按情況配置。
2、分布式計算平台/組件安裝
國內外的分布式系統的大多使用的是Hadoop系列開源系統。Hadoop的核心是HDFS，一個分布式的文件系統。在其基礎上常用的組件有Yarn、Zookeeper、Hive、Hbase、Sqoop、Impala、ElasticSearch、Spark等
使用開源組件的優點：1）使用者眾多，很多bug可以在網上找的答案（這往往是開發中最耗時的地方）。2）開源組件一般免費，學習和維護相對方便。3）開源組件一般會持續更新，提供必要的更新服務『當然還需要手動做更新操作』。4）因為代碼開源，若出bug可自由對源碼作修改維護。
3、數據導入
數據導入的工具是Sqoop。用它可以將數據從文件或者傳統資料庫導入到分布式平台『一般主要導入到Hive，也可將數據導入到Hbase』。
4、數據分析
數據分析一般包括兩個階段：數據預處理和數據建模分析。
數據預處理是為後面的建模分析做准備，主要工作時從海量數據中提取可用特徵，建立大寬表。這個過程可能會用到Hive SQL，Spark QL和Impala。
數據建模分析是針對預處理提取的特徵/數據建模，得到想要的結果。這一塊最好用的是Spark。常用的機器學習演算法，如樸素貝葉斯、邏輯回歸、決策樹、神經網路、TFIDF、協同過濾等，都已經在ML lib裡面，調用比較方便。
5、結果可視化及輸出API
可視化一般式對結果或部分原始數據做展示。一般有兩種情況，行數據展示，和列查找展示。要基於大數據平台做展示，會需要用到ElasticSearch和Hbase。Hbase提供快速『ms級別』的行查找。 ElasticSearch可以實現列索引，提供快速列查找。

大數據平台搭建中的主要問題
1、穩定性 Stability
理論上來說，穩定性是分布式系統最大的優勢，因為它可以通過多台機器做數據及程序運行備份以確保系統穩定。但也由於大數據平台部署於多台機器上，配置不合適，也可能成為最大的問題。
2、可擴展性 Scalability
如何快速擴展已有大數據平台，在其基礎上擴充新的機器是雲計算等領域應用的關鍵問題。在實際2B的應用中，有時需要增減機器來滿足新的需求。如何在保留原有功能的情況下，快速擴充平台是實際應用中的常見問題。