程序博客网 > 几米漫画推荐知乎

Install Hadoop1.2.1 in Ubuntu12.04

来源：互联网 发布：几米漫画推荐知乎 编辑：程序博客网 时间：2024/05/18 13:45

Install Hadoop1.2.1 in Ubuntu12.04

  • Install Hadoop121 in Ubuntu1204
      • 配置Java环境变量
    • 禁用ipv6
    • 配置 SSH
    • 下载解压hadoop-121
    • 配置Hadoop
    • Hadoop的运行
      • 运行Hadoop前要删除临时文件
      • 打开SSH
      • 格式化HDFS文件系统
      • 启动Hadoop环境
      • 执行Hadoop自带例子
      • 停止Hadoop守护进程
  • 进一步阅读
    • most relevant
    • less relevant

## 1.安装VirtualBox虚拟机这里用的版本是VirtualBox-4.3.20-96997-Win.exe。该虚拟机是开源的，安装文件只有100M多，与VMware相比，系统资源消耗得少。##2.安装Ubuntu在VirtualBox虚拟机上安装64位的Ubuntu12.04，具体版本 ubuntu-12.04.3-desktop-amd64。## 3.安装Java### 下载解压安装我这里的版本是jdk-7u51-linux-x64.tar.gz，将其解压到安装目录，安装后的目录如下：
root@jin-VirtualBox:~# ls /usr/java/jdk1.7.0_51/bin        jre      README.html                         THIRDPARTYLICENSEREADME.txtCOPYRIGHT  lib      releasedb         LICENSE  src.zipinclude    man      THIRDPARTYLICENSEREADME-JAVAFX.txt

配置Java环境变量

打开文件 /etc/profile ，在文件结尾处添加以下几行与上一步安装Java的目录相关的内容

JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_51CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jarPATH=$JAVA_HOME/bin:$PATHexport JAVA_HOME CLASSPATH PATH

以后每次可能用到JavaVM之前，要检查Java是否可用，可以通过打印JRE版本(java -version)和JDK版本(javac -version)的命令来达到这种效果

执行

java -version

如果打印出JRE版本信息，说明JRE环境变量有效，即类似下面的情况

root@jin-VirtualBox:/usr/local/hadoop# java -versionjava version "1.7.0_51"Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.7.0_51-b13)Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 24.51-b03, mixed mode)

执行

javac -version

如果打印出JDK的版本信息，说明JDK环境变量设置有效，即类似下面的情况

root@jin-VirtualBox:/usr/local/hadoop# javac -version1.7.0_51

其中任何一个的版本信息打印异常，就执行以下命令

source profile

然后再次检查Java是否可用，如果仍不能打印出Java版本信息，可能是/etc/profile 没有设置好，或者Java没有正确安装。查找原因，再次检查，直到其可用为止。

4.禁用ipv6

打开 /etc/sysctl.conf 文件，在文件末尾添加如下内容并保存

net.ipv6.conf.all.disable_ipv6 = 1net.ipv6.conf.default.disable_ipv6 = 1net.ipv6.conf.lo.disable_ipv6 = 1

重启Ubuntu系统，执行如下命令

cat$/proc/sys/net/ipv6/conf/all/disable_ipv6

如果打印 1 ，说明设置成功，ipv6已被禁用。

5.配置 SSH

  • 生成秘钥对

    root@jin-VirtualBox:/usr/local/hadoop# ssh-keygen -t rsa

  • 然后一直按键，就会按默认的选项将生成的秘钥对保存在 ~/.ssh/id_rsa 文件中。

  • 进入 .ssh目录，执行如下命令

    root@jin-VirtualBox:~/.ssh# cp id_rsa.pub authorized_keys

  • 然后执行如下命令

    ssh localhost

    如果不用输入密码，说明配置成功。
    配置SSH过程的屏幕输出记录如下：

root@jin-VirtualBox:/usr/local/hadoop# ssh-keygen -t rsaGenerating public/private rsa key pair.Enter file in which to save the key (/root/.ssh/id_rsa): Enter passphrase (empty for no passphrase): Enter same passphrase again: Your identification has been saved in /root/.ssh/id_rsa.Your public key has been saved in /root/.ssh/id_rsa.pub.The key fingerprint is:67:cc:ea:e5:a3:60:47:7f:cd:94:04:13:7d:dd:58:40 root@jin-VirtualBoxThe key's randomart image is:+--[ RSA 2048]----+|            ++E++||             oo +||              .. ||         o   . . ||        S =   o  ||       . =   +   ||      o o o . o  ||     . + o..     ||        o...     |+-----------------+root@jin-VirtualBox:/usr/local/hadoop# cd ~/.ssh/root@jin-VirtualBox:~/.ssh# lsid_rsa  id_rsa.pub  known_hostsroot@jin-VirtualBox:~/.ssh# cp id_rsa.pub authorized_keysroot@jin-VirtualBox:~/.ssh# cd root@jin-VirtualBox:~# ssh localhostWelcome to Ubuntu 12.04.3 LTS (GNU/Linux 3.8.0-29-generic x86_64) * Documentation:  https://help.ubuntu.com/388 packages can be updated.212 updates are security updates.New release '14.04.2 LTS' available.Run 'do-release-upgrade' to upgrade to it.Last login: Sun Mar 15 09:05:03 2015 from localhost

6.下载解压hadoop-1.2.1

这里给出个下载各个版本的Hadoop的安装文件的网址http://archive.apache.org/dist/hadoop/core/ ，我这里下载的是 hadoop-1.2.1.tar.gz。

下载后解压到安装目录，我的安装目录如下所示

root@jin-VirtualBox:/usr/local/hadoop# lsbin          google-chrome_amd64.deb       hadoop-tools-1.2.1.jar  logsbuild.xml    hadoop-ant-1.2.1.jar          input                   NOTICE.txtc++          hadoop-client-1.2.1.jar       ivy                     README.txtCHANGES.txt  hadoop-core-1.2.1.jar         ivy.xml                 sbinconf         hadoop-examples-1.2.1.jar     lib                     sharecontrib      hadoop-minicluster-1.2.1.jar  libexec                 srcdocs         hadoop-test-1.2.1.jar         LICENSE.txt             webapps

7.配置Hadoop

打开文件 /usr/local/hadoop/conf/hadoop-env.sh ，在文件末尾添加Java目录，内容如下

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_51

由于我要安装为分布式（Pseudo-Distributed）的Hadoop平台，所以需要配置conf/core-site.xml、conf/hdfs-site.xml和conf/mapred-site.xml，这三个文件都在Hadoop安装目录下。下面分别是配置后的这三个文件的内容

  • conf/core-site.xml：
<?xml version="1.0"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?><!-- Put site-specific property overrides in this file. --><configuration>     <property>         <name>fs.default.name</name>         <value>hdfs://localhost:9000</value>     </property></configuration>
  • conf/hdfs-site.xml：
<?xml version="1.0"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?><!-- Put site-specific property overrides in this file. --><configuration>     <property>         <name>dfs.replication</name>         <value>1</value>     </property></configuration>
  • conf/mapred-site.xml
<?xml version="1.0"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?><!-- Put site-specific property overrides in this file. --><configuration>     <property>         <name>mapred.job.tracker</name>         <value>localhost:9001</value>     </property></configuration>

8.Hadoop的运行

运行Hadoop前要删除临时文件

如果不是第一次运行，需要删除 /tmp/* 临时文件，否则一些进程如 datanode 可能无法启动。
如下所示，/tmp/ 目录下有之前启动Hadoop所产生的一些文件，将其删除即可

root@jin-VirtualBox:/usr/local/hadoop# ls /tmp/hadoop-root                        hsperfdata_roothadoop-root-datanode.pid           Jetty_0_0_0_0_50030_job____yn7qmkhadoop-root-jobtracker.pid         Jetty_0_0_0_0_50060_task____.2vcltfhadoop-root-namenode.pid           Jetty_0_0_0_0_50070_hdfs____w2cu08hadoop-root-secondarynamenode.pid  Jetty_0_0_0_0_50075_datanode____hwtdwqhadoop-root-tasktracker.pid        Jetty_0_0_0_0_50090_secondary____y6aanvroot@jin-VirtualBox:/usr/local/hadoop# rm -rf /tmp/*

打开SSH

执行命令

ssh localhost

屏幕输出：

root@jin-VirtualBox:~# ssh localhostWelcome to Ubuntu 12.04.3 LTS (GNU/Linux 3.8.0-29-generic x86_64) * Documentation:  https://help.ubuntu.com/388 packages can be updated.212 updates are security updates.New release '14.04.2 LTS' available.Run 'do-release-upgrade' to upgrade to it.Last login: Sun Mar 15 09:05:03 2015 from localhost

格式化HDFS文件系统

执行命令：

root@jin-VirtualBox:/usr/local/hadoop# bin/hadoop namenode -format

屏幕输出：

root@jin-VirtualBox:/usr/local/hadoop# bin/hadoop namenode -format15/03/15 09:21:44 INFO namenode.NameNode: STARTUP_MSG: /************************************************************STARTUP_MSG: Starting NameNodeSTARTUP_MSG:   host = jin-VirtualBox/127.0.1.1STARTUP_MSG:   args = [-format]STARTUP_MSG:   version = 1.2.1STARTUP_MSG:   build = https://svn.apache.org/repos/asf/hadoop/common/branches/branch-1.2 -r 1503152; compiled by 'mattf' on Mon Jul 22 15:23:09 PDT 2013STARTUP_MSG:   java = 1.7.0_51************************************************************/15/03/15 09:21:45 INFO util.GSet: Computing capacity for map BlocksMap15/03/15 09:21:45 INFO util.GSet: VM type       = 64-bit15/03/15 09:21:45 INFO util.GSet: 2.0% max memory = 101364531215/03/15 09:21:45 INFO util.GSet: capacity      = 2^21 = 2097152 entries15/03/15 09:21:45 INFO util.GSet: recommended=2097152, actual=209715215/03/15 09:21:45 INFO namenode.FSNamesystem: fsOwner=root15/03/15 09:21:45 INFO namenode.FSNamesystem: supergroup=supergroup15/03/15 09:21:45 INFO namenode.FSNamesystem: isPermissionEnabled=true15/03/15 09:21:45 INFO namenode.FSNamesystem: dfs.block.invalidate.limit=10015/03/15 09:21:45 INFO namenode.FSNamesystem: isAccessTokenEnabled=false accessKeyUpdateInterval=0 min(s), accessTokenLifetime=0 min(s)15/03/15 09:21:45 INFO namenode.FSEditLog: dfs.namenode.edits.toleration.length = 015/03/15 09:21:45 INFO namenode.NameNode: Caching file names occuring more than 10 times 15/03/15 09:21:46 INFO common.Storage: Image file /tmp/hadoop-root/dfs/name/current/fsimage of size 110 bytes saved in 0 seconds.15/03/15 09:21:46 INFO namenode.FSEditLog: closing edit log: position=4, editlog=/tmp/hadoop-root/dfs/name/current/edits15/03/15 09:21:46 INFO namenode.FSEditLog: close success: truncate to 4, editlog=/tmp/hadoop-root/dfs/name/current/edits15/03/15 09:21:46 INFO common.Storage: Storage directory /tmp/hadoop-root/dfs/name has been successfully formatted.15/03/15 09:21:46 INFO namenode.NameNode: SHUTDOWN_MSG: /************************************************************SHUTDOWN_MSG: Shutting down NameNode at jin-VirtualBox/127.0.1.1************************************************************/

启动Hadoop环境

执行命令：

root@jin-VirtualBox:/usr/local/hadoop# bin/start-all.sh

屏幕输出：

root@jin-VirtualBox:/usr/local/hadoop# bin/start-all.shstarting namenode, logging to /usr/local/hadoop/libexec/../logs/hadoop-root-namenode-jin-VirtualBox.outroot@localhost's password: localhost: starting datanode, logging to /usr/local/hadoop/libexec/../logs/hadoop-root-datanode-jin-VirtualBox.outroot@localhost's password: localhost: starting secondarynamenode, logging to /usr/local/hadoop/libexec/../logs/hadoop-root-secondarynamenode-jin-VirtualBox.outstarting jobtracker, logging to /usr/local/hadoop/libexec/../logs/hadoop-root-jobtracker-jin-VirtualBox.outroot@localhost's password: localhost: starting tasktracker, logging to /usr/local/hadoop/libexec/../logs/hadoop-root-tasktracker-jin-VirtualBox.out

然后可以用 jps 命令查看Hadoop进程启动情况，如下

root@jin-VirtualBox:/usr/local/hadoop# jps24194 JobTracker24430 TaskTracker23854 DataNode24111 SecondaryNameNode24557 Jps23618 NameNode

从 jps 命令的打印输出可以看到一共有6个进程，这六个进程缺一不可，否则就意味着启动Hadoop失败，意味着前边步骤有误。

Hadoop守护进程的日志目录是${HADOOP_LOG_DIR} ，即(默认是 ${HADOOP_HOME}/logs).
可以通过浏览器查看NameNode和JobTracker，默认情况下她们的地址:
NameNode - http://localhost:50070/
JobTracker - http://localhost:50030/
下面第一张截图为JobTracker的WEB接口页面
这里写图片描述

下面一张截图是NameNode的WEB接口页面
这里写图片描述

执行Hadoop自带例子

  • 将conf文件夹的内容拷贝到分布式文件系统 的input文件，作为样例程序的输入:
bin/hadoop fs -put conf input
  • 执行样例程序：
 bin/hadoop jar hadoop-examples-*.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'

我们执行的样例程序就是 hadoop-examples-1.2.1.jar，这是个编译好的jar包；参数input是输入，它位于的伪分布式文件系统中，供Hadoop程序调用，在本地文件是不能直接看到的；参数output是输出，它也位于分布式文件系统中，不能直接在本地系统看到。

Hadoop程序执行过程的屏幕输出内容如下：

root@jin-VirtualBox:/usr/local/hadoop# bin/hadoop jar hadoop-examples-*.jar grep input output 'dfs[a-z.]+' 15/03/15 09:23:15 INFO util.NativeCodeLoader: Loaded the native-hadoop library15/03/15 09:23:15 WARN snappy.LoadSnappy: Snappy native library not loaded15/03/15 09:23:15 INFO mapred.FileInputFormat: Total input paths to process : 1715/03/15 09:23:16 INFO mapred.JobClient: Running job: job_201503150922_000115/03/15 09:23:17 INFO mapred.JobClient:  map 0% reduce 0%15/03/15 09:23:52 INFO mapred.JobClient:  map 11% reduce 0%15/03/15 09:24:23 INFO mapred.JobClient:  map 23% reduce 0%15/03/15 09:24:34 INFO mapred.JobClient:  map 23% reduce 7%15/03/15 09:24:38 INFO mapred.JobClient:  map 35% reduce 7%15/03/15 09:24:47 INFO mapred.JobClient:  map 35% reduce 11%15/03/15 09:24:50 INFO mapred.JobClient:  map 41% reduce 11%15/03/15 09:24:52 INFO mapred.JobClient:  map 47% reduce 11%15/03/15 09:24:56 INFO mapred.JobClient:  map 47% reduce 15%15/03/15 09:25:02 INFO mapred.JobClient:  map 58% reduce 15%15/03/15 09:25:12 INFO mapred.JobClient:  map 58% reduce 19%15/03/15 09:25:15 INFO mapred.JobClient:  map 70% reduce 19%15/03/15 09:25:21 INFO mapred.JobClient:  map 82% reduce 19%15/03/15 09:25:27 INFO mapred.JobClient:  map 94% reduce 27%15/03/15 09:25:31 INFO mapred.JobClient:  map 100% reduce 27%15/03/15 09:25:36 INFO mapred.JobClient:  map 100% reduce 31%15/03/15 09:25:40 INFO mapred.JobClient:  map 100% reduce 100%15/03/15 09:25:43 INFO mapred.JobClient: Job complete: job_201503150922_000115/03/15 09:25:45 INFO mapred.JobClient: Counters: 3015/03/15 09:25:45 INFO mapred.JobClient:   Job Counters 15/03/15 09:25:45 INFO mapred.JobClient:     Launched reduce tasks=115/03/15 09:25:45 INFO mapred.JobClient:     SLOTS_MILLIS_MAPS=23015215/03/15 09:25:45 INFO mapred.JobClient:     Total time spent by all reduces waiting after reserving slots (ms)=015/03/15 09:25:45 INFO mapred.JobClient:     Total time spent by all maps waiting after reserving slots (ms)=015/03/15 09:25:45 INFO mapred.JobClient:     Launched map tasks=1715/03/15 09:25:45 INFO mapred.JobClient:     Data-local map tasks=1715/03/15 09:25:45 INFO mapred.JobClient:     SLOTS_MILLIS_REDUCES=9892115/03/15 09:25:45 INFO mapred.JobClient:   File Input Format Counters 15/03/15 09:25:45 INFO mapred.JobClient:     Bytes Read=3425115/03/15 09:25:45 INFO mapred.JobClient:   File Output Format Counters 15/03/15 09:25:45 INFO mapred.JobClient:     Bytes Written=18015/03/15 09:25:45 INFO mapred.JobClient:   FileSystemCounters15/03/15 09:25:45 INFO mapred.JobClient:     FILE_BYTES_READ=8215/03/15 09:25:45 INFO mapred.JobClient:     HDFS_BYTES_READ=3608515/03/15 09:25:45 INFO mapred.JobClient:     FILE_BYTES_WRITTEN=98554615/03/15 09:25:45 INFO mapred.JobClient:     HDFS_BYTES_WRITTEN=18015/03/15 09:25:45 INFO mapred.JobClient:   Map-Reduce Framework15/03/15 09:25:45 INFO mapred.JobClient:     Map output materialized bytes=17815/03/15 09:25:45 INFO mapred.JobClient:     Map input records=95915/03/15 09:25:45 INFO mapred.JobClient:     Reduce shuffle bytes=17815/03/15 09:25:45 INFO mapred.JobClient:     Spilled Records=615/03/15 09:25:45 INFO mapred.JobClient:     Map output bytes=7015/03/15 09:25:45 INFO mapred.JobClient:     Total committed heap usage (bytes)=236340838415/03/15 09:25:45 INFO mapred.JobClient:     CPU time spent (ms)=1502015/03/15 09:25:45 INFO mapred.JobClient:     Map input bytes=3425115/03/15 09:25:45 INFO mapred.JobClient:     SPLIT_RAW_BYTES=183415/03/15 09:25:45 INFO mapred.JobClient:     Combine input records=315/03/15 09:25:45 INFO mapred.JobClient:     Reduce input records=315/03/15 09:25:45 INFO mapred.JobClient:     Reduce input groups=315/03/15 09:25:45 INFO mapred.JobClient:     Combine output records=315/03/15 09:25:45 INFO mapred.JobClient:     Physical memory (bytes) snapshot=292294656015/03/15 09:25:45 INFO mapred.JobClient:     Reduce output records=315/03/15 09:25:45 INFO mapred.JobClient:     Virtual memory (bytes) snapshot=1754535116815/03/15 09:25:45 INFO mapred.JobClient:     Map output records=315/03/15 09:25:46 INFO mapred.FileInputFormat: Total input paths to process : 115/03/15 09:25:49 INFO mapred.JobClient: Running job: job_201503150922_000215/03/15 09:25:50 INFO mapred.JobClient:  map 0% reduce 0%15/03/15 09:25:59 INFO mapred.JobClient:  map 100% reduce 0%15/03/15 09:26:13 INFO mapred.JobClient:  map 100% reduce 100%15/03/15 09:26:15 INFO mapred.JobClient: Job complete: job_201503150922_000215/03/15 09:26:15 INFO mapred.JobClient: Counters: 3015/03/15 09:26:15 INFO mapred.JobClient:   Job Counters 15/03/15 09:26:15 INFO mapred.JobClient:     Launched reduce tasks=115/03/15 09:26:15 INFO mapred.JobClient:     SLOTS_MILLIS_MAPS=958515/03/15 09:26:15 INFO mapred.JobClient:     Total time spent by all reduces waiting after reserving slots (ms)=015/03/15 09:26:15 INFO mapred.JobClient:     Total time spent by all maps waiting after reserving slots (ms)=015/03/15 09:26:15 INFO mapred.JobClient:     Launched map tasks=115/03/15 09:26:15 INFO mapred.JobClient:     Data-local map tasks=115/03/15 09:26:15 INFO mapred.JobClient:     SLOTS_MILLIS_REDUCES=1374415/03/15 09:26:15 INFO mapred.JobClient:   File Input Format Counters 15/03/15 09:26:15 INFO mapred.JobClient:     Bytes Read=18015/03/15 09:26:15 INFO mapred.JobClient:   File Output Format Counters 15/03/15 09:26:15 INFO mapred.JobClient:     Bytes Written=5215/03/15 09:26:15 INFO mapred.JobClient:   FileSystemCounters15/03/15 09:26:15 INFO mapred.JobClient:     FILE_BYTES_READ=8215/03/15 09:26:15 INFO mapred.JobClient:     HDFS_BYTES_READ=29515/03/15 09:26:15 INFO mapred.JobClient:     FILE_BYTES_WRITTEN=10794115/03/15 09:26:15 INFO mapred.JobClient:     HDFS_BYTES_WRITTEN=5215/03/15 09:26:15 INFO mapred.JobClient:   Map-Reduce Framework15/03/15 09:26:15 INFO mapred.JobClient:     Map output materialized bytes=8215/03/15 09:26:15 INFO mapred.JobClient:     Map input records=315/03/15 09:26:15 INFO mapred.JobClient:     Reduce shuffle bytes=8215/03/15 09:26:15 INFO mapred.JobClient:     Spilled Records=615/03/15 09:26:15 INFO mapred.JobClient:     Map output bytes=7015/03/15 09:26:15 INFO mapred.JobClient:     Total committed heap usage (bytes)=12327731215/03/15 09:26:15 INFO mapred.JobClient:     CPU time spent (ms)=208015/03/15 09:26:15 INFO mapred.JobClient:     Map input bytes=9415/03/15 09:26:15 INFO mapred.JobClient:     SPLIT_RAW_BYTES=11515/03/15 09:26:15 INFO mapred.JobClient:     Combine input records=015/03/15 09:26:15 INFO mapred.JobClient:     Reduce input records=315/03/15 09:26:15 INFO mapred.JobClient:     Reduce input groups=115/03/15 09:26:15 INFO mapred.JobClient:     Combine output records=015/03/15 09:26:15 INFO mapred.JobClient:     Physical memory (bytes) snapshot=24789811215/03/15 09:26:15 INFO mapred.JobClient:     Reduce output records=315/03/15 09:26:15 INFO mapred.JobClient:     Virtual memory (bytes) snapshot=195495526415/03/15 09:26:15 INFO mapred.JobClient:     Map output records=3

  • 查看Hadoop程序的输出文件内容
    有两种方法，一个是在本地文件系统上查看，一个是直接在分布式文件系统上查看。

    • 把程序输出从分布式文件系统拷贝到本地系统，然后在本地系统查看文件内容

      bin/hadoop fs -get output output
      cat output/*

    • 直接在分布式文件系统查看

      bin/hadoop fs -cat output/*

    文件内容如下：

    cat: output/_logs: Is a directory
    1 dfs.replication
    1 dfs.server.namenode.
    1 dfsadmin

停止Hadoop守护进程

每次使用Hadoop结束后不要忘了关闭Hadoop程序，命令：

root@jin-VirtualBox:/usr/local/hadoop# bin/stop-all.sh

屏幕输出：

root@jin-VirtualBox:/usr/local/hadoop# bin/stop-all.shstopping jobtrackerroot@localhost's password: localhost: stopping tasktrackerstopping namenoderoot@localhost's password: localhost: stopping datanoderoot@localhost's password: localhost: stopping secondarynamenode

进一步阅读

most relevant

  • Cluster Setup
    http://hadoop.apache.org/docs/r1.2.1/cluster_setup.html
  • Single Node Setup
    http://hadoop.apache.org/docs/r1.2.1/single_node_setup.html
  • HADOOP TUTORIALS
    http://hadooptutorials.co.in/index.html
  • INSTALL HADOOP ON UBUNTU
    http://hadooptutorials.co.in/tutorials/hadoop/install-hadoop-on-ubuntu.html#

less relevant

  • 用MapReduce实现矩阵乘法
    http://blog.fens.me/hadoop-mapreduce-matrix/
  • MapReduce实现大矩阵乘法
    http://blog.csdn.net/xyilu/article/details/9066973
  • PageRank算法并行实现
    http://blog.fens.me/algorithm-pagerank-mapreduce/
  • Ubuntu上搭建Hadoop环境（单机模式+伪分布模式）
    http://blog.csdn.net/hitwengqi/article/details/8008203
  • 运行Hadoop遇到的问题
    http://www.cnblogs.com/liangzh/archive/2012/04/06/2434602.html
  • hadoop 配置中的几个小笔记
    http://blog.csdn.net/shomy_liu/article/details/43192231
  • hadoop-2.6.0集群环境搭建
    http://blog.csdn.net/fteworld/article/details/41944597
  • Hadoop-2.6.0环境搭建精简极致指导
    http://www.linuxidc.com/Linux/2015-01/111258.htm
1 0
几米漫画推荐知乎 几米漫画推荐知乎
原创粉丝点击
热门IT博客
公牛网络面板接线图公牛网络面板接线图
sql语句执行顺序limitsql语句执行顺序limit
淘宝api转换淘口令
启航网络兼职
广州水禾田软件科技
数据分析培训班
申请淘宝号有几种方法
php查询mysql数据库
手机点菜软件
网络直播市场能火几年
ubuntu进入单用户模式
国际排联中文官网数据
js循环json对象
网络连通测试命令ping
网络销售授权
影楼设计软件
推理游戏 知乎
手机处理数据作图软件
网络综合布线公司转让
铜山农商银行网络
热门问题 老师的惩罚 人脸识别 我在镇武司摸鱼那些年 重生之率土为王 我在大康的咸鱼生活 盘龙之生命进化 天生仙种 凡人之先天五行 春回大明朝 姑娘不必设防，我是瞎子 次新股龙头 次新股解禁 次新股一览 跌破发行价的次新股 打开涨停板的次新股 次日 次日是什么意思 老卫二次日舒容 卫老2次日淑容 老卫二次日舒容免费阅读 刘睿第二次日兰静 次日的那个下午 见前女友见一次日一次 次日达 次日达物流 淘宝次日达怎么找 京东次日达超时会有赔偿吗 次时代3d 次时代原画 次时代主机 元气骑士次次次时代冲锋 文豪少女的二次元时代 次晨达单号查询 次晨达 次晨达物流电话 次氯酸 次氯酸分解 次氯酸钠消毒原理 次氯酸钠溶液 次氯酸根 次氯酸钾 次氯酸钠电子式 次氯酸钠 价格 次氯酸钠消毒 次氯酸钠是什么 次氯酸钠厂 次氯酸钠固体 次氯酸电子式 次氯酸钠浓度 次氯酸钠分解 次氯酸钠有毒吗

程序博客网，程序员的互联网技术博客家园。csdn论坛精品 msdn技术资料都在这里