大数据集群规划 hadoop集群软件硬件规划，报告一个规模超上千个节点Hadoop集群的【硬件规划,软件规划, 网络规划,应用规划】设计,综合考虑了集群头节点的高可用设计, 元数据的备份恢复设计，读写流量分离,多租户,安全审计设计,集 群冗余设,结合应用场景，结构化(文本和数据表)和非结构化数据 (影像)的等不同并行处理方式,并探索深度学习和Hadoop分布式融 合等规划。

A.3实验三:熟悉常用的HBase操作 本实验对应第5章的内容。 A.3.1 实验目的 (1)理解HBase在Hadoop体系结构中的角色。(2）熟练使用HBase操作常用的 Shell命令。(3）熟悉HBase操作常用的 Java API。 A.3.2 实验平台 （1）操作系统:Linux。 (2）Hadoop 版本:2.7.1或以上版本。（3）HBase版本:1.1.2或以上版本。(4） JDK 版本:1.7或以上版本。(5） Java IDE:Eclipse。

hadoop 3.3.2源码包

hadoop3.0.0版本 winUtils 。如果本机操作系统是 Windows，在程序中使用了 Hadoop 相关的东西，比如写入文件到HDFS，则会遇到如下异常：could not locate executable null\bin\winutils.exe ，使用这个包，设置一个 HADOOP_HOME 环境变量，即可解决了。

A.2实验二:熟悉常用的HDFS操作 本实验对应第4章的内容。 A.2.1 实验目的 (1)理解 HDFS在Hadoop体系结构中的角色。(2）熟练使用HDFS操作常用的 Shell命令。(3)熟悉HDFS操作常用的Java API。 A.2.2 实验平台 (1）操作系统:Linux(建议Ubuntu 16.04）。(2) Hadoop版本:2.7.1。 (3）JDK版本:1.7或以上版本。(4) Java IDE:Eclipse。

windows10版本下运行的hadoop2.7.7 解决spark启动问题 包含可执行的winutils.exe文件，解决spark-shell命令的问题

如何编写自己的Hadoop调度器 步骤1 编写JobInProgressListener 步骤2 编写调度器类，继承抽象类TaskScheduler 步骤3 配置并启用Hadoop调度器 //编写自己的 JobInProgressListener 抽象类 abstract class JobInProgressListener { public abstract void jobAdded(JobInProgress job) throws IOException; public abstract void jobRemoved(JobInProgress job); public abstract void jobUpdated(JobChangeEvent event); }

大数据技术与应用+电子课件，该书可作为云计算、大数据领域的初学者教材，内容较为全面，技术细节详细，与同道者共享此资源。

《Hadoop 2.X HDFS源码剖析》以Hadoop 2.6.0源码为基础，深入剖析了HDFS 2.X中各个模块的实现细节，包括RPC框架实现、Namenode实现、Datanode实现以及HDFS客户端实现等。《Hadoop 2.X HDFS源码剖析》一共有5章，其中第1章从总体上介绍了HDFS的组件、概念以及典型的流程，同时详细介绍了HDFS各个组件间RPC接口的定义。第2章介绍了Hadoop RPC框架的实现，Hadoop RPC是HDFS各个组件间通信所依赖的底层框架，可以理解为HDFS的神经系统。第3~5章分别介绍了Namenode、Datanode以及HDFS客户端这三个组件的实现细节，同时穿插介绍了HDFS 2.X的新特性，例如Namenode HA、Federation Namenode等。 阅读《Hadoop 2.X HDFS源码剖析》可以帮助读者从架构设计与源码实现角度了解HDFS 2.X，同时还能学习HDFS 2.X框架中优秀的设计思想、设计模式、Java语言技巧以及编程规范等。这些对于读者全面提高自己的技术水平有很大的帮助。

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