hadoop-2.6.4.tar.gzhadoop-2.6.4.tar.gzhadoop-2.6.4.tar.gzhadoop-2.6.4.tar.gzhadoop-2.6.4.tar.gz

实验手册：搜狗搜索日志分析系统实现-Hadoop2.0-v1.2-noted

hadoop2.6.5对应hadoop.dll、winutils.exe（包含32与64位完整版）

hadoop2.7.4hadoop2.7.4hadoop2.7.4hadoop2.7.4hadoop2.7.4hadoop2.7.4hadoop2.7.4hadoop2.7.4hadoop2.7.4hadoop2.7.4

hadoop2 lzo 文件 ，编译好的64位 hadoop-lzo-0.4.20.jar 文件 ，在mac 系统下编译的，用法：解压后把hadoop-lzo-0.4.20.jar 放到你的hadoop 安装路径下的lib 下，把里面lib/Mac_OS_X-x86_64-64 下的所有文件 拷到 hadoop 安装路径下的lib/native ，再把core-site.xml 增加 io.compression.codecs org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec,org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec io.compression.codec.lzo.class com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec 看看hadoop jar /path/to/your/hadoop-lzo.jar com.hadoop.compression.lzo.LzoIndexer big_file.lzo 行不行，不行的话，重启一下hadoop 集群

自己编译的，亲测在windows 10 64位系统下，Hadoop 2.7.6可用，

Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。

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Hadoop在访问本地文件和hdfs文件系统时，需要使用本地库，本地库中使用了Windows的API来实现类posix的文件访问许可。而这个本地库的实现就是Hadoop.dll和winutils.exe 编译环境： hadoop2.7.7 - hadoop3.1.1 JDK1.7.0_80/JDK1.8.0_181 C# Compiler version 4.7.3062.0 maven 3.6.0 ProtocolBuffer 2.5.0 CMake 3.13.2 VS2010 mingw-w64 x86_64 8.1.0 请加星支持一下： https://github.com/caidaol/hadoopbuild

配合eclipse 3.7.2（eclipse-jee-indigo-SR2-linux-gtk-x86_64.tar.gz），hadoop 2.7.1使用的插件