大数据之Hadoop目录
说在前面的话适合有java基础、Linux基础、具有一定java开发经验的人!参考的资料Hadoop官方参考资料:https://blog.csdn.net/qq_39657909/article/details/84581147如果你想学习Hadoop并且官网看不懂,那么请务必先看看这份资料:h...
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说在前面的话
适合有java基础、Linux基础、具有一定java开发经验的人!
参考的资料
Hadoop官方参考资料:https://blog.csdn.net/qq_39657909/article/details/84581147
有个大概的了解后在开始这段旅程!!!
大概的环境介绍
- Windows10 专业版机器
- 虚拟机:VMware-workstation-full-10.0.4-2249910
- 虚拟机安装系统:CentOS-6.8
- 连接工具:Xshell
- 文件上传工具:Xftp_5.0.543
- JDK:jdk-8u144-linux-x64.tar.gz
- 编译过的hadoop:hadoop-2.7.2
.....................等等,后面如果有用到会在用到的地方提到!!!
目录一 Hadoop简介
目录二 某些最基础的搭建
目录三 你不得不会的Hadoop源码编译
目录四 Hadoop之HDFS详解
- HDFS简介
- HDFS需要了解的思想
- 集群HDFS文件的操作(Shell)
- 集群HDFS文件操作(客户端开发java)
- 初始java集群操作遇到的bug1
- 初始java集群操作遇到的bug2
- 常用JAVA操作HDFS集群的API开发
- HDFS读写文件的具体流程
- HDFS中的DataNode工作机制
- NameNode 和 SecondaryNameNode 工作机制
- NameNode 故障处理之数据恢复
- HDFS2.X 特性
- 集群安全模式
- DataNode服务新节点
- DataNode退役旧节点
- NameNode与DataNode的多目录配置
目录五 Hadoop之MapReduce详解
- Hadoop之MapReduce简介
- MapReduce练习之WordCount案例实操
- Hadoop序列化
- Hadoop序列化的例子
- MapReduce 流程介绍
- MapTask阶段简介
- MapReduce之job提交
- 切片与MapTask并行决定机制
- 第一种切片机制——FileInputFormat
- 第二种切片机制-----combineTextInputFormat切片
- Shuffle机制
- ReduceTask工作机制
版权声明:本博客为记录本人自学感悟,转载需注明出处!
https://me.csdn.net/qq_39657909
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