在Mac系统上使用Hadoop时，可能会遇到一个常见的问题，即“Unable to load native-hadoop library”。这个错误信息表明Hadoop在尝试加载本地库（native library）时失败，通常是由于缺少必要的依赖或配置不当导致的。针对这个问题，我们需要深入了解Hadoop的运行机制以及如何在MacOS环境下解决这个问题。 Hadoop是一个分布式计算框架，它使用Java编写，但为了提高性能，它依赖于一些本地库（如libhadoop.so），这些库提供了与操作系统进行底层交互的功能，如文件系统操作和内存管理。在MacOS上，Hadoop默认可能无法找到这些本地库，因此会抛出错误。 为了解决这个问题，首先需要确保你的Hadoop版本与你的系统兼容。例如，你提到的是Hadoop3.2.4，这是一个较新的版本，应该支持MacOS。如果遇到问题，可能是由于未正确安装或配置Hadoop导致的。 1. **安装OpenJDK**：Hadoop需要Java环境来运行，尽管MacOS通常预装了Java，但有时可能不是最新版本或者不被Hadoop识别。建议安装OpenJDK 8或更高版本，并将其设置为默认Java版本。 2. **构建本地库**：Hadoop的源代码包含编译本地库的选项。你可以从Apache Hadoop的官方网站下载源码，然后使用`./configure --with-native-libraries`命令来编译并生成适用于MacOS的本地库。这一步可能需要安装Xcode和相关开发者工具。 3. **配置环境变量**：在`~/.bashrc`或`~/.zshrc`（取决于你的Shell类型）文件中添加以下行来指定Hadoop的本地库路径： ``` export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=/path/to/your/native/libs" ``` 替换`/path/to/your/native/libs`为你的本地库实际路径。 4. **检查安全工具（SIP）**：MacOS的System Integrity Protection（SIP）可能会阻止Hadoop访问某些系统目录。如果你在开启SIP的情况下遇到问题，可以尝试暂时禁用SIP，但请注意这会降低系统的安全性。 5. **重新启动Hadoop**：完成上述步骤后，重启Hadoop服务以应用更改。你可以在Hadoop的sbin目录下使用`start-dfs.sh`和`start-yarn.sh`命令启动Hadoop。 6. **检查日志**：如果问题仍然存在，查看Hadoop的日志文件（如`$HADOOP_HOME/logs/*`）可以帮助你找出更具体的问题所在。 7. **社区资源**：如果以上步骤不能解决问题，可以查阅Apache Hadoop的官方文档，或者在相关的开发者论坛和社区（如Stack Overflow）寻求帮助。提供具体的错误信息和你已经尝试过的解决方案会有助于其他人更好地帮助你。 记住，处理这种问题通常需要耐心和细致，因为涉及到的操作系统、Java环境、编译和配置等多个环节都可能导致问题出现。通过逐步排查和适当地查阅资料，你应该能够解决“Unable to load native-hadoop library”的问题。

实验2 熟悉常用的HDFS操作 一、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。 二、实验平台 1. 操作系统：Linux（建议Ubuntu16.04或Ubuntu18.04）； 2. Hadoop版本：3.1.3； 3. JDK版本：1.8； 4. Java IDE：Eclipse。 三、实验步骤（每个步骤下均需有运行截图） （一）编程实现以下功能，并利用Hadoop提供的Shell命令完成相同任务： （1） 向HDFS中上传任意文本文件，如果指定的文件在HDFS中已经存在，则由用户来指定是追加到原有文件末尾还是覆盖原有的文件；（2） 从HDFS中下载指定文件，如果本地文件与要下载的文件名称相同，则自动对下载的文件重命名；（3） 将HDFS中指定文件的内容输出到终端中；（4） 显示HDFS中指定的文件的读写权限、大小、创建时间、路径等信息；

spark+hadoop大数据处理学习笔记

在本作业中，我们主要探讨了如何配置IntelliJ IDEA环境以及使用Scala和Apache Spark实现PageRank算法。PageRank是Google早期用于网页排名的核心算法，它通过迭代计算每个网页的重要性，从而提供搜索引擎的搜索结果排序。 首先，我们需要搭建一个win10系统上的开发环境，包括安装Scala、Spark和Hadoop。完成环境搭建后，可以通过访问`http://127.0.0.1:4040/jobs/`来监控Spark作业的运行状态，确保环境配置成功。 接着，我们需要配置IntelliJ IDEA，这是一个强大的Java开发集成环境，也支持Scala等其他编程语言。配置IDEA主要包括安装Scala插件，设置Scala SDK，创建新的Scala项目，并配置Spark相关依赖。这样，我们就可以在IDEA中编写、编译和运行Scala代码。 PageRank算法是基于迭代的过程，它涉及到两个关键数据集：links和ranks。links数据集存储了页面之间的链接关系，例如(A, [B, C, D])表示页面A链接到B、C和D。而ranks数据集则记录了每个页面的PageRank值，初始时所有页面的PageRank值都设为1.0。 PageRank算法的主要步骤如下： 1. 初始化：将每个页面的PageRank值设为1.0。 2. 迭代计算：在每一轮迭代中，每个页面会将其PageRank值按照链接数量平均分配给相连的页面。假设页面p的PageRank值为PR(p)，链接数为L(p)，则p会给每个相邻页面贡献PR(p)/L(p)的值。 3. 更新PageRank：每个页面的新PageRank值由0.15的“随机跳跃”因子加上接收到的贡献值的0.85倍计算得出。这个公式保证了即使没有被其他页面链接的页面也能获得一定的PageRank值。 4. 迭代直到收敛：算法会重复上述步骤，通常在10轮迭代后，PageRank值会趋于稳定。 在给出的Scala代码中，我们创建了一个SparkConf对象，设置了应用程序名和主节点，然后创建了SparkContext实例。接着，我们使用Spark的parallelize方法创建了一个links的RDD，表示页面间的链接关系。初始ranks RDD中的PageRank值被设为1.0。接下来的for循环进行PageRank迭代计算，使用join、flatMap、reduceByKey等操作处理数据，最后将计算结果保存到"result"文件夹下。 运行结果会被保存在名为"part-000000"的文件中，这是Spark默认的输出格式，包含了每个页面及其对应的PageRank值。在IDEA环境下，可以直接查看这些输出结果，以便分析和验证PageRank算法的正确性。 总之，本作业涵盖了环境配置、Scala编程以及PageRank算法的实现，提供了从理论到实践的完整体验。通过这个过程，我们可以深入理解分布式计算的基本操作，以及PageRank算法如何评估网页的重要性。

此套面试题来自于各大厂的真实面试题及常问的知识点，如果能理解吃透这些问题， 你的大数据能力将会大大提升，进入大厂指日可待，包含Hadoop spark flink hive hbase kafka doris clickhouse

随着大数据技术的发展,各大中型企业陆续建立起自己的大数据平台,依托大数据平台的海量数据存储处理能力和数据分析能力,研发各种大数据应用,但大数据平台与传统信息系统有着较大差异,需要对以往的运维体系进行调整,才能更好的适应大数据平台的运维需求.本文分析大数据平台运维体系工作,对比与传统信息系统的运维差异,关注大数据平台运维管理中的重点,为运维团队构建提出建议

基于Hadoop的MapReduce并行apriori算法，实验设计在3台虚拟机上，搭建步骤：（1） 虚拟机上安装ubuntu系统，安装JDK、SSH、Hadoop。 （2） 配置JDK、Hadoop环境变量及MapReduce组件。 （3） 配置SSH免密登录。 （4） 使用hadoop namenode -format命令格式化NameNode，使用start-all.sh命令启动所有Hadoop进程。 （5） 在各节点命令行输入jps检查是否启动成功，若成功，使用wordcount示例进行测试，Hadoop平台搭建完成。 （6） 将数据集从本地传输到HDFS上，使用hadoop jar命令，输入驱动类规定参数，使用Apriori.jar包，运行AprioriDriver驱动类，实现算法效果。 （7） 运行结束使用hadoop fs -cat /output命令查看结果。

hadoop-2.6.1.tar.gz

此文件为hadoop-2.7.7.tar.gz，可在linux下直接进行安装，如在windows上安装，则需要hadooponwindows-master.zip，用windows-master里的文件替换解压好后hadoop的bin和etc即可。 Hadoop 2.7.7是一款开源的分布式计算框架，由Apache基金会所开发。它的核心组件包括分布式文件系统HDFS和离线计算框架MapReduce。Hadoop 2.7.7支持完全分布式集群部署，具有高可靠性、高可扩展性、高容错性等特性。此外，该版本还提供了数据节点数据存储的节点位置定义功能，允许用户根据实际情况确定磁盘的挂载目录并进行分割。总的来说，Hadoop 2.7.7是一款适用于处理大规模数据的可靠工具。

1.# 基于docker技术搭建Hadoop与MapReduce分布式环境 2.# 基于hadoop与MapReduce的分布式编程 3.# HDFS基本操作实验 4.# 使用docker构建spark运行环境 5.# 使用mllib完成mnist手写识别任务