大数据hadoop虚拟机

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一、大数据｜Hadoop简介及两大功能三大核心组件（二）1.为什么需要hadoop？
在大数据量的情况下，单机的处理能力不够，必须使用分布式集群来处理，但是使用分布式集群处理数据时实现复杂度增加。因此，在海量数据处理的需求下，通用的分布式数据处理技术框架可以大大降低应用开发的难度，减少工作量。
我们先看一个例子：我们想从使用该应用程序的用户的日志数据中统计每个用户搜索了哪些关键字这个日志文件有21G大，而我们的其中一台服务器只有8G内存的服务器显然无法完成这项工作。那么我们的解决方案应该是这样的，见图1：
从图1中，我们知道要成功完成这样的聚类工作存在一些问题：
因为这是极其困难的对于我们编写一个程序来处理上述问题来说是很复杂的。
Hadoop可以帮助我们处理以上所有问题，我们只需要编写我们的业务程序即可。
2什么是hadoop？
Hadoop是一个处理海量数据（计算机分析）的技术平台，采用分布式集群。
Hadoop有两个主要功能：
Hadoop有三个核心组件：
Hadoop有两个主要使用角度：

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二、简述hadoop大数据平台搭建的主要步骤构建Hadoop大数据平台的关键步骤包括准备环境、安装和配置Hadoop、搭建集群、测试和验证。
准备环境
在搭建Hadoop大数据平台之前，首先要准备好相应的软硬件环境。硬件环境通常包括用于构建Hadoop分布式集群的多个服务器或虚拟机。软件环境包括操作系统、Java运行环境等。例如，您可以选择CentOS、Ubuntu等Linux发行版作为操作系统，并安装JDK（JavaDevelopmentKit）来提供Java执行环境。
安装和配置Hadoop
接下来，您需要在每个节点上安装Hadoop。这通常涉及下载Hadoop的二进制发行版，将其解压到适当的目录，并配置相关的环境变量。安装过程中，您需要根据实际需要修改和定义Hadoop配置文件，例如``、``、``等。Hadoop集群的基本属性和属性。
设置集群
安装并配置Hadoop后，您需要设置集群。这涉及到定义集群中的各种角色，例如NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager等，并配置它们的通信和协作方式。例如，在HDFS（Hadoop分布式文件系统）中，NameNode负责管理文件系统的元数据，DataNode负责存储实际的数据块。在YARN（YetAnotherResourceNegotiator）中，ResourceManager负责资源的全局管理和调度，NodeManager负责管理各个节点上的资源。
测试和验证
最后，对搭建的Hadoop大数据平台进行测试和验证。这可以通过执行一些简单的任务或任务来完成，例如使用Hadoop的命令行工具上传、下载和浏览文件，或者提交MapReduce作业来观察活动。测试和验证的目的是确保Hadoop集群正常运行并能够满足实际应用需求。
综上所述，构建Hadoop大数据平台是一个多步骤的过程，需要综合考虑硬件、软件、配置和测试。通过合理规划和实施，可以建立高效、稳定、可靠的Hadoop大数据平台，支持各种大数据应用和分析任务。