摘要：
上一篇，我们从发展历程，架构，MapReduce等方面对比了Hadoop1.x与Hadoop2.x,特别是这这几年，2.x的发展已经可以适合很多的应用场景了。前面我们通过Eclipse插件来进行文件的上传，删除等，下面我们熟悉下Hadoop命令，从而更能直接，强力的对Hadoop进行操作。
下面，我们就开始对Hadoop命令进行粗略的解析。本文有些地方是自己翻译的，翻译的不好望见谅。本章节内容较多，还是分为上下两部分。 阅读全文
摘要：
上一篇，我们使用Maven构建了我的MapReduce程序，并且成功的运行了Job。那么大家可能会觉得为什么要这么做，有没有些理论依据，毕竟对hadoop的功能，特点有了了解后，做事情会心里稍微有点底。所以我们开始补些理论知识。
下面，我们就开始比较下Hadoop1.x与Hadoop2.x，感受下产品迭代的快乐。
申明，这一篇幅的图都是网上找的，就不打水印了，做人得厚道。 阅读全文
摘要：
上一篇，我们编写了第一个MapReduce，并且成功的运行了Job，Hadoop1.x是通过ant来管理工程的，后来到了2.x就开始使用maven来管理了。
那么我们就有理由用maven来构建我们的Hadoop工程。 阅读全文
摘要：
上一篇，我们的Eclipse插件搞定，那开始我们的MapReduce之旅。
在这里，我们先调用官方的wordcount例子，然后再手动创建个例子，这样可以更好的理解Job。 阅读全文
摘要：
上一篇，我们的第一个Cluster搞定了，按平常的搭建集群来说，应该是至少3个DataNode的，应为默认的一份HDFS文件分成3份，所以最少也得3个DataNode的服务器，但由于本机就一块硬盘，内存也不大，所以，勉强的用2份。
在这里我们开始使用MyCluster了，有个Eclipse的插件用上去后，对HDFS文件的处理就比较方便了，我们开始吧！ 阅读全文
摘要：
上一篇，我们把Ambari的环境基本搭建好了，那么我们趁热打铁，打造我们的第一个HDP集群，这样，离我们下一步就越来越近了，在安装中还是会碰到很多想不到的情况的。所以，注意分析，找到解决方法很重要。
对了，这里我们还是多搭建了一个机器H34,怕集群机器不够。大家按照原来的步骤在做一个吧。 阅读全文
摘要：
这里我们选择Ambari作为HDP的生产管理工具，如果我们一个个去配置HDP，很浪费时间，也很没有效率，成功率。生产环境也得尽量的自动化，让工具帮我们做大部分重复的工作，解放双手，解放时间，解放效率。
下面我们就Ambari的在线安装展开叙述,如果大家对离线安装感兴趣，到时候再加篇幅进行叙述。 阅读全文
摘要：
我们已经准备好了网络访问，防火墙，Hosts,SSH等设置,下面我们根据上篇中的检查列表处理下剩下的内容，包括yum,时间同步，本地仓库等。
我们开始吧。 阅读全文
摘要：
在上一步骤，我们已经准备了4台虚拟机，分别是H30,H31,H32,H33。其中H30为我们的Ambari服务器，H31为NameNode服务器，H32，H33为我们的DataNode服务器。
接下来，我们就得准备下这些虚拟机的Linux环境了。 阅读全文
摘要：
我们对Hadoop有了初步的认知，得有NameNode,DataNode,NameNode和DataNode可以在一个机器上，但这样效果不好。由于本人的机器只有8G内存，所以这里就创建4个虚拟机一个专门给Ambari使用，一个给NameNode,另外两个给DataNode。
我们开始迈出第一步了。 阅读全文