随着大数据技术的发展,各大中型企业陆续建立起自己的大数据平台,依托大数据平台的海量数据存储处理能力和数据分析能力,研发各种大数据应用,但大数据平台与传统信息系统有着较大差异,需要对以往的运维体系进行调整,才能更好的适应大数据平台的运维需求.本文分析大数据平台运维体系工作,对比与传统信息系统的运维差异,关注大数据平台运维管理中的重点,为运维团队构建提出建议

基于Hadoop的MapReduce并行apriori算法，实验设计在3台虚拟机上，搭建步骤：（1） 虚拟机上安装ubuntu系统，安装JDK、SSH、Hadoop。 （2） 配置JDK、Hadoop环境变量及MapReduce组件。 （3） 配置SSH免密登录。 （4） 使用hadoop namenode -format命令格式化NameNode，使用start-all.sh命令启动所有Hadoop进程。 （5） 在各节点命令行输入jps检查是否启动成功，若成功，使用wordcount示例进行测试，Hadoop平台搭建完成。 （6） 将数据集从本地传输到HDFS上，使用hadoop jar命令，输入驱动类规定参数，使用Apriori.jar包，运行AprioriDriver驱动类，实现算法效果。 （7） 运行结束使用hadoop fs -cat /output命令查看结果。

hadoop-2.6.1.tar.gz

此文件为hadoop-2.7.7.tar.gz，可在linux下直接进行安装，如在windows上安装，则需要hadooponwindows-master.zip，用windows-master里的文件替换解压好后hadoop的bin和etc即可。 Hadoop 2.7.7是一款开源的分布式计算框架，由Apache基金会所开发。它的核心组件包括分布式文件系统HDFS和离线计算框架MapReduce。Hadoop 2.7.7支持完全分布式集群部署，具有高可靠性、高可扩展性、高容错性等特性。此外，该版本还提供了数据节点数据存储的节点位置定义功能，允许用户根据实际情况确定磁盘的挂载目录并进行分割。总的来说，Hadoop 2.7.7是一款适用于处理大规模数据的可靠工具。

1.# 基于docker技术搭建Hadoop与MapReduce分布式环境 2.# 基于hadoop与MapReduce的分布式编程 3.# HDFS基本操作实验 4.# 使用docker构建spark运行环境 5.# 使用mllib完成mnist手写识别任务

Centos+Hadoop+Hive+HBase

是大数据课程大作业，基于Hadoop的电影影评数据分析，需要安装Hadoop，了解MapReduce 和HDFS。

Hadoop大数据开发案例教程与项目实战

如果你的计算机上已经安装了Hadoop，本步骤可以略过。这里假设没有安装。如果没有安装Hadoop，请访问Hadoop安装教程_单机/伪分布式配置_Hadoop2.6.0/Ubuntu14.04,依照教程学习安装即可。注意，在这个Hadoop安装教程中，就包含了Java的安装，所以，按照这个教程，就可以完成JDK和Hadoop这二者的安装。

文档非常详细，分为四个部分： ①VMware的安装 ②VMware下安装Ubuntu ③Hadoop的安装与配置 ④Spark的安装配置