作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
随着互联网、移动互联网、物联网等新型设备的广泛普及，以及各种应用系统的不断发展，越来越多的数据产生出来，而这些数据将会对我们带来巨大的商业价值。如何有效地从海量数据中挖掘商业价值，是企业面临的一项重要课题。 大数据的处理方法可以分为三个阶段：数据采集、数据存储、数据分析。在这三步流程中，Hadoop就是在第二个环节——数据存储方面的关键组件。Hadoop是一个开源的框架，是用于分布式存储和处理大规模数据的工具。它的特点是高容错性、高扩展性、高可用性和易用性。它能够自动化海量数据的存储、分析和处理，并提供高效查询能力。本文将从Hadoop的安装配置、基础概念和术语、Hadoop MapReduce计算模型、HBase数据库、Hive查询语言、Storm实时流处理平台、Pig流处理脚本语言、Sqoop导入导出工具四个方面详细介绍Hadoop的使用方法。最后还将讨论Hadoop的未来发展趋势和挑战。
2.Hadoop的安装配置
2.1 安装Hadoop环境
Hadoop可以从官网下载，这里我们以Hadoop-2.7.7版本为例演示安装过程。 下载地址：http://hadoop.apache.org/releases.html#download 选择适合自己操作系统的安装包下载即可。下载完成后，解压到指定目录，然后进入bin目录下，执行以下命令启动服务：
./start-all.sh #启动namenode,datanode,secondarynamenode
此时如果出现以下信息，则证明启动成功。
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本文转载自: https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/132914012
版权归原作者 禅与计算机程序设计艺术 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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