hdfs命令行

㈠ 怎麼用命令行刪除hdfs上的文件

命令：hadoop fs -rmr /home/mm/lily2(要求是你把hadoop的bin加到PATH中，並開啟hadoop)

rm -rf /home/mm/lily2（這是刪除linux文件系統的文件夾）。
刪除目錄
rd /s /q "c:\hello"
rem 加引號可以防止因路徑中有空格而出錯
rem 上面的代碼意為：刪除c:\hello目錄下所有的內容(包括"c:\hello")
刪除文件
del /f /q /s "c:\hello\*.*"
rem 刪除c;\hello文件夾下所有的文件，包括子文件夾的內容，（不包括子文件夾，也不包括c:\hello文件夾）
rem 文件夾=目錄

㈡ 發現公司里的大數據開發掙得很多，想轉行，

轉行這個詞彙，一直是職場上此起彼伏的一個熱門話題，相信很多朋友都想過或已經經歷過轉行。工作可謂是我們生存乃至生活的主要收入來源，誰都希望擁有一份高薪又穩定的工作，以此來改善自己的生活和實現自己的大大小小的夢想!但又擔心轉行後的工作待遇達不到自己的預期，顧慮重重……

不少想進入大數據分析行業的零基礎學員經常會有這樣一些疑問：大數據分析零基礎應該怎麼學習?自己適合學習大數據分析嗎?人生，就是在不斷地做選擇，然後在這個選擇過程中成長，讓自己從一棵小樹苗變成參天大樹。就是我們每個對大數據充滿幻想終於下定決心行動的學員的選擇，我們給了自己4個月的時間，想要在大數據分析這個領域汲取養分，讓自己壯大成長。

【明確方向】

通過國家的戰略規劃，看到BAT的大牛們都在大數據行業布局，新聞媒體追捧這大數據分析行業的項目和熱點，我想如果我還沒有能力獨立判斷的時候，跟著國家政策和互聯網大佬們的步調走，這應該是錯不了的。

【付諸行動】

明確了方向之後，我就整裝待發，剛開始是在網路上購買了很多的視頻教程，也買了很多書籍，但是最大的問題就在於，我不知道怎麼入手，沒關系，有信心有耐心肯定能戰勝困難，我堅持了一個月，學習的節奏越來越亂，陸陸續續出現了很多的問題，沒人指導，請教了幾個業內的朋友，但對方工作繁忙，問了幾次之後就不好意思了，自學陷入了死循環。

意識到我學習效率的低下，以及無人指導的問題想想未來的康莊大道，咬咬牙告訴自己，一定好好好學，不然就浪費太多時間最後還會是一無所獲。最後找到組織(AAA教育)一起學習進步!

大數據分析零基礎學習路線，有信心能堅持學習的話，那就當下開始行動吧!

一、大數據技術基礎

1、linux操作基礎

linux系統簡介與安裝

linux常用命令–文件操作

linux常用命令–用戶管理與許可權

linux常用命令–系統管理

linux常用命令–免密登陸配置與網路管理

linux上常用軟體安裝

linux本地yum源配置及yum軟體安裝

linux防火牆配置

linux高級文本處理命令cut、sed、awk

linux定時任務crontab

2、shell編程

shell編程–基本語法

shell編程–流程式控制制

shell編程–函數

shell編程–綜合案例–自動化部署腳本

3、內存資料庫redis

redis和nosql簡介

redis客戶端連接

redis的string類型數據結構操作及應用-對象緩存

redis的list類型數據結構操作及應用案例-任務調度隊列

redis的hash及set數據結構操作及應用案例-購物車

redis的sortedset數據結構操作及應用案例-排行榜

4、布式協調服務zookeeper

zookeeper簡介及應用場景

zookeeper集群安裝部署

zookeeper的數據節點與命令行操作

zookeeper的java客戶端基本操作及事件監聽

zookeeper核心機制及數據節點

zookeeper應用案例–分布式共享資源鎖

zookeeper應用案例–伺服器上下線動態感知

zookeeper的數據一致性原理及leader選舉機制

5、java高級特性增強

Java多線程基本知識

Java同步關鍵詞詳解

java並發包線程池及在開源軟體中的應用

Java並發包消息隊里及在開源軟體中的應用

Java JMS技術

Java動態代理反射

6、輕量級RPC框架開發

RPC原理學習

Nio原理學習

Netty常用API學習

輕量級RPC框架需求分析及原理分析

輕量級RPC框架開發

二、離線計算系統

1、hadoop快速入門

hadoop背景介紹

分布式系統概述

離線數據分析流程介紹

集群搭建

集群使用初步

2、HDFS增強

HDFS的概念和特性

HDFS的shell(命令行客戶端)操作

HDFS的工作機制

NAMENODE的工作機制

java的api操作

案例1：開發shell採集腳本

3、MAPREDUCE詳解

自定義hadoop的RPC框架

Maprece編程規范及示例編寫

Maprece程序運行模式及debug方法

maprece程序運行模式的內在機理

maprece運算框架的主體工作流程

自定義對象的序列化方法

MapRece編程案例

4、MAPREDUCE增強

Maprece排序

自定義partitioner

Maprece的combiner

maprece工作機制詳解

5、MAPREDUCE實戰

maptask並行度機制-文件切片

maptask並行度設置

倒排索引

共同好友

6、federation介紹和hive使用

Hadoop的HA機制

HA集群的安裝部署

集群運維測試之Datanode動態上下線

集群運維測試之Namenode狀態切換管理

集群運維測試之數據塊的balance

HA下HDFS-API變化

hive簡介

hive架構

hive安裝部署

hvie初使用

7、hive增強和flume介紹

HQL-DDL基本語法

HQL-DML基本語法

HIVE的join

HIVE 參數配置

HIVE 自定義函數和Transform

HIVE 執行HQL的實例分析

HIVE最佳實踐注意點

HIVE優化策略

HIVE實戰案例

Flume介紹

Flume的安裝部署

案例：採集目錄到HDFS

案例：採集文件到HDFS

三、流式計算

1、Storm從入門到精通

Storm是什麼

Storm架構分析

Storm架構分析

Storm編程模型、Tuple源碼、並發度分析

Storm WordCount案例及常用Api分析

Storm集群部署實戰

Storm+Kafka+Redis業務指標計算

Storm源碼下載編譯

Strom集群啟動及源碼分析

Storm任務提交及源碼分析

Storm數據發送流程分析

Storm通信機制分析

Storm消息容錯機制及源碼分析

Storm多stream項目分析

編寫自己的流式任務執行框架

2、Storm上下游及架構集成

消息隊列是什麼

Kakfa核心組件

Kafka集群部署實戰及常用命令

Kafka配置文件梳理

Kakfa JavaApi學習

Kafka文件存儲機制分析

Redis基礎及單機環境部署

Redis數據結構及典型案例

Flume快速入門

Flume+Kafka+Storm+Redis整合

四、內存計算體系Spark

1、scala編程

scala編程介紹

scala相關軟體安裝

scala基礎語法

scala方法和函數

scala函數式編程特點

scala數組和集合

scala編程練習(單機版WordCount)

scala面向對象

scala模式匹配

actor編程介紹

option和偏函數

實戰：actor的並發WordCount

柯里化

隱式轉換

2、AKKA與RPC

Akka並發編程框架

實戰：RPC編程實戰

3、Spark快速入門

spark介紹

spark環境搭建

RDD簡介

RDD的轉換和動作

實戰：RDD綜合練習

RDD高級運算元

自定義Partitioner

實戰：網站訪問次數

廣播變數

實戰：根據IP計算歸屬地

自定義排序

利用JDBC RDD實現數據導入導出

WorldCount執行流程詳解

4、RDD詳解

RDD依賴關系

RDD緩存機制

RDD的Checkpoint檢查點機制

Spark任務執行過程分析

RDD的Stage劃分

5、Spark-Sql應用

Spark-SQL

Spark結合Hive

DataFrame

實戰：Spark-SQL和DataFrame案例

6、SparkStreaming應用實戰

Spark-Streaming簡介

Spark-Streaming編程

實戰：StageFulWordCount

Flume結合Spark Streaming

Kafka結合Spark Streaming

窗口函數

ELK技術棧介紹

ElasticSearch安裝和使用

Storm架構分析

Storm編程模型、Tuple源碼、並發度分析

Storm WordCount案例及常用Api分析

7、Spark核心源碼解析

Spark源碼編譯

Spark遠程debug

Spark任務提交行流程源碼分析

Spark通信流程源碼分析

SparkContext創建過程源碼分析

DriverActor和ClientActor通信過程源碼分析

Worker啟動Executor過程源碼分析

Executor向DriverActor注冊過程源碼分析

Executor向Driver注冊過程源碼分析

DAGScheler和TaskScheler源碼分析

Shuffle過程源碼分析

Task執行過程源碼分析

五、機器學習演算法

1、python及numpy庫

機器學習簡介

機器學習與python

python語言–快速入門

python語言–數據類型詳解

python語言–流程式控制制語句

python語言–函數使用

python語言–模塊和包

phthon語言–面向對象

python機器學習演算法庫–numpy

機器學習必備數學知識–概率論

2、常用演算法實現

knn分類演算法–演算法原理

knn分類演算法–代碼實現

knn分類演算法–手寫字識別案例

lineage回歸分類演算法–演算法原理

lineage回歸分類演算法–演算法實現及demo

樸素貝葉斯分類演算法–演算法原理

樸素貝葉斯分類演算法–演算法實現

樸素貝葉斯分類演算法–垃圾郵件識別應用案例

kmeans聚類演算法–演算法原理

kmeans聚類演算法–演算法實現

kmeans聚類演算法–地理位置聚類應用

決策樹分類演算法–演算法原理

決策樹分類演算法–演算法實現

時下的大數據分析時代與人工智慧熱潮，相信有許多對大數據分析師非常感興趣、躍躍欲試想著轉行的朋友，但面向整個社會，最不缺的其實就是人才，對於是否轉行大數據分析行列，對於能否勇敢一次跳出自己的舒適圈，不少人還是躊躇滿志啊!畢竟好多決定，一旦做出了就很難再回頭了。不過如果你已經轉行到大數據分析領域，就不要後悔，做到如何脫穎而出才是關鍵。因此本文給出一些建議，針對想要轉行大數據分析行列且是零基礎轉行的小夥伴們，希望對你們有所裨益，也希望你們將來學有所成，不後悔，更不灰心!

相關推薦：

《轉行大數據分析師後悔了》、《ui設計培訓四個月騙局大爆料》、《零基礎學大數據分析現實嗎》、《大數據分析十八般工具》

㈢ 怎樣使用命令行將hdfs上面的目錄刪除

命令：hadoop
fs
-rmr
/home/mm/lily2(要求是你把hadoop的bin加到path中，並開啟hadoop)
rm
-rf
/home/mm/lily2（這是刪除linux文件系統的文件夾）。
刪除目錄
rd
/s
/q
"c:\hello"
rem
加引號可以防止因路徑中有空格而出錯
rem
上面的代碼意為：刪除c:\hello目錄下所有的內容(包括"c:\hello")
刪除文件
del
/f
/q
/s
"c:\hello\*.*"
rem
刪除c;\hello文件夾下所有的文件，包括子文件夾的內容，（不包括子文件夾，也不包括c:\hello文件夾）
rem
文件夾=目錄

㈣ 怎樣復制文檔到hdfs默認目錄

在Hadoop中用作文件操作的主類位於org.apache.hadoop.fs包中。基本的文件操作有open、read、write和close。實際上，Hadoop的文件API是通用的，可用於HDFS以外的文件系統。
Hadoop文件API的起點是FileSystem類，這是一個與文件系統交互的抽象類，存在不同的具體實現子類來處理HDFS和本地文件系統，可以通過調用factory方法FileSystem.get(Configuration conf)來得到所需的FileSystem實例。Configuration類適用於保留鍵/值配置參數的特殊類。它的默認實例化方法是以HDFS系統的資源配置為基礎的。
如下，可以得到與HDFS介面的FileSystem對象：
Configuration conf = new Configuration();
FileSystem hdfs = FileSystem.get(conf);
要得到一個專用於本地文件系統的FileSystem對象：
FileSystem local = FileSystem.getLocal(conf);
Hadoop文件API用Path對象來編制文件和目錄名，使用FileStatus對象來存儲文件和目錄的元數據。使用listStatus()方法得到一個目錄中的文件列表：
Path inputDir = new Path(args[0]);
FileStatus[] inputFiles = local.listStatus(inputDir);
數組inputFiles的長度等於指定目錄中文件的個數，在inputFiles中每一個FileStatus對象均有元數據信息，如文件長度、許可權、修改時間等。

可以用命令行bin/hadoop fs -put 把本地文件復制到HDFS,也可以自己實現。

下面的程序編譯打包後，可以直接運行如下的命令，實現自己的上傳功能：
hadoop jar file.jar FileCopy cite2.txt cite2.txt

下面是FileCopy的代碼。
[java] view plain
<span style="font-size:18px;">import java.net.URI;
import java.io.InputStream;
import java.io.OutputStream;
import java.io.BufferedInputStream;
import java.io.FileInputStream;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
public class FileCopy
{
public static void main(String[] args) throws Exception
{
if(args.length != 2){
System.err.println("Usage : file <source> <target>");
System.exit(2);
}
Configuration conf = new Configuration();
InputStream input = new BufferedInputStream(new FileInputStream(args[0]));
FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(args[1]),conf);
OutputStream output = fs.create(new Path(args[1]));
IOUtils.Bytes(input,output,4096,true);
}
}</span>

㈤ 如何在hadoop2.5.2使用命令行編譯打包運行自己的maprece程序

網上的 MapRece WordCount 教程對於如何編譯 WordCount.Java 幾乎是一筆帶過… 而有寫到的，大多又是 0.20 等舊版本版本的做法，即 javac -classpath /usr/local/Hadoop/hadoop-1.0.1/hadoop-core-1.0.1.jar WordCount.java，但較新的 2.X 版本中，已經沒有 hadoop-core*.jar 這個文件，因此編輯和打包自己的 MapRece 程序與舊版本有所不同。
本文以 Hadoop 2.7.2 環境下的 WordCount 實例來介紹 2.x 版本中如何編輯自己的 MapRece 程序。

編譯、打包 Hadoop MapRece 程序
我們將 Hadoop 的 classhpath 信息添加到 CLASSPATH 變數中，在 ~/.bashrc 中增加如下幾行：

[html] view plain
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export CLASSPATH=$($HADOOP_HOME/bin/hadoop classpath):$CLASSPATH

別忘了執行 source ~/.bashrc 使變數生效，接著就可以通過 javac 命令編譯 WordCount.java 了（使用的是 Hadoop 源碼中的 WordCount.java，源碼在文本最後面）：javac WordCount.java

編譯時會有警告，可以忽略。編譯後可以看到生成了幾個 .class 文件。

接著把 .class 文件打包成 jar，才能在 Hadoop 中運行：

[html] view plain
jar -cvf WordCount.jar ./WordCount*.class

開始運行：
[html] view plain
hadoop jar WordCount.jar WordCount input output//hdfs上的input文件夾，命令執行所在位置為WordCount.jar同一目錄

因為程序中聲明了
package ，所以在命令中也要 org.apache.hadoop.examples 寫完整：

[html] view plain
hadoop jar WordCount.jar org.apache.hadoop.examples.WordCount input output

查看：
[html] view plain
hadoop fs -cat /output/part-r-00000
WordCount.java 源碼

package org.apache.hadoop.examples;

import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.maprece.Job;
import org.apache.hadoop.maprece.Mapper;
import org.apache.hadoop.maprece.Recer;
import org.apache.hadoop.maprece.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.maprece.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;

public class WordCount {

public static class TokenizerMapper
extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{

private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();

public void map(Object key, Text value, Context context
) throws IOException, InterruptedException {
StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
while (itr.hasMoreTokens()) {
word.set(itr.nextToken());
context.write(word, one);
}
}
}

public static class IntSumRecer
extends Recer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
private IntWritable result = new IntWritable();

public void rece(Text key, Iterable<IntWritable> values,
Context context
) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for (IntWritable val : values) {
sum += val.get();
}
result.set(sum);
context.write(key, result);
}
}

public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
if (otherArgs.length != 2) {
System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");
System.exit(2);
}
Job job = new Job(conf, "word count");
job.setJarByClass(WordCount.class);
job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
job.setCombinerClass(IntSumRecer.class);
job.setRecerClass(IntSumRecer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}

㈥ hive中怎麼刪除表中的部分數據

工具：（1）HIVE；

（2）電腦；

（3）Xshell；

採用hdfs命令進行刪除表中的部分數據：

1、先使用hdfs查看該表實際分區以及數據目錄位置

hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse/tbdata.db/表名小寫/；

㈦ 怎樣將hdfs中的數據導入到mysql中 命令

您好，很高興為您解答。
通過map/rece進行批處理遞送到apache
hadoop仍然是中樞環節。,但隨著要從「超思維速度「分析方面獲取競爭優勢的壓力遞增，因此hadoop(分布式文件系統)自身經歷重大的發展。科技的發展允許實時查詢，如apache
drill,cloudera
impala和stinger
initiative正脫穎而出，新一代的資源管理apache
yarn
支持這些。
為了支持這種日漸強調實時性操作,發布一個新mysql
applier
for
hadoop(用於hadoop的mysql
applier)組件。它能夠把mysql中變化的事務復制到hadoop
/
hive
/
hdfs。applier
組件補充現有基於批處理apache
sqoop的連接性。
這個組件(mysql
applier
for
hadoop)的復制是通過連接mysql主服務，一旦二進制日誌被提交，就讀取二進制日誌事務，並且把它們寫到hdfs.
這個組件使用libhdfs提供的api，一個c庫操作hdfs中的文件。這庫由hadoop版本預編譯生成的。
它連接mysql主服務讀二進制日誌，然後提取發生在主服務上的行插入事件，解碼事件,提取插入到行的每個欄位的數據,並使用滿意的處理程序得到被要求的格式數據。把它追加到hdfs
中一個文本文件。
資料庫被映射為單獨的目錄,它們的表映射為子目錄，保存在數據倉庫目錄。每個表的數據被寫到hive/
hdfs中文本文件(稱為datafile1.txt)。數據可以用逗號格式分隔;或其他格式,那可用命令行參數來配置的。
如若滿意，請點擊右側【採納答案】，如若還有問題，請點擊【追問】
希望我的回答對您有所幫助，望採納！
~
o(∩_∩)o~

㈧ 如何將hdfs上的文件存儲到db2

HDFS是一種文件系統，存儲著Hadoop應用將要處理的數據，類似於普通的Unix和linux文件系統，不同的是他是實現了google的GFS文件系統的思想，是適用於大規模分布式數據處理相關應用的、可擴展的分布式文件系統。它有以下優點：
1、在分布式存儲中，經常會出現節點失效的情況，HDFS可以持續監視，錯誤檢查，容錯處理，自動恢復；
2、分布式存儲的文件都是非常巨大的，HDFS重新規定了每次I/O的塊的大小；
3、對於搜索引擎的業務，大部分都只會在文件尾添加新數據，很少修改已有數據。HDFS做了優化；
4、與應用一起設計的文件系統API對整個系統的彈性和適用性有很大好處；
5、有效的支持多個客戶端並行添加同一個文件。
雖然HDFS實現了這么多的功能，但是因為它已經實現為一個開源框架，所以對於程序開發者來說，並不需要了解其底層的文件操作，我們可以通過其提供的一套與linux文件命令類似的命令行工具來進行文件操作。

基本文件命令：
格式為：hadoop fs -cmd <args>
cmd的命名通常與unix對應的命令名相同。例如，文件列表命令： hadoop fs -ls
1、添加目錄和文件
HDFS有一個默認的工作目錄 /user/$USER，其中$USER是你的登錄用戶名。不過目錄不會自動建立，我們現在用mkdir建立它，我使用的是chen作為用戶名。
hadoop fs -mkdir /user/chen
(hadoop的mkdir命令會自動創建父目錄，類似於帶-p的unix命令)
我們現在放本地文件系統的一個文件進去。
hadoop fs -put example.txt .
最後一個參數是句點，相當於放入了默認的工作目錄，等價於 hadoop fs -put example.txt /user/chen
當你把文件放入HDFS上後，你就可以運行Hadoop程序來處理它。

2、檢索文件
get命令與put命令相反，它從HDFS復制文件回到本地文件系統。
hadoop fs -get example.txt .
復制到本地的當前工作目錄中。
另一種是顯示數據,用cat
hadoop fs -cat example.txt

3、刪除文件
rm命令
hadoop fs -rm example.txt
也可以用來刪除空目錄

編程讀寫HDFS
利用HDFS給我們提供的API，我們同樣可以訪問它。
在Hadoop中用作文件操作的主類位於org.apache.hadoop.fs軟體包中。包括常見的open、read、write、close。Hadoop文件的API起點是FileSystem類，這是一個與文件系統交互的抽象類，我們通過調用factory的方法FileSystem.get(Configuration conf)來取得所需的FileSystem實例，如下我們可以獲得與HDFS介面的FileSystem對象：
Configuration conf = new Configuration();
FileSystem hdfs = FileSystem.get(conf);//獲得HDFS的FileSystem對象
如果我們要實現HDFS與本地文件系統的交互，我們還需要獲取本地文件系統的FileSystem對象
FileSystem local = FileSystem.getLocal(conf);//獲得本地文件系統的FileSystem對象
以下代碼講解了一個例子，我們開發一個PutMerge程序，用於合並本地文件後放入HDFS，因為大文件HDFS處理起來比較容易，所以這個程序經常會在以後的開發中用到
[java] view plain
import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;

public class PutMerge {

public static void main(String[] args) throws IOException {
[java] view plain
Configuration conf = new Configuration();
FileSystem hdfs =FileSystem.get(conf); //獲得HDFS文件系統的對象
FileSystem local = FileSystem.getLocal(conf);//獲得本地文件系統的對象
[java] view plain
Path inputDir = new Path(args[0]);//設定輸入目錄
Path hdfsFile = new Path(args[1]);//設定輸出目錄

try{
FileStatus[] inputFiles = local.listStatus(inputDir);//FileStatus的listStatus()方法獲得一個目錄中的文件列表
FSDataOutputStream out = hdfs.create(hdfsFile);//生成HDFS輸出流

for(int i = 0; i < inputFiles.length; i ++){
System.out.println(inputFiles[i].getPath().getName());
[java] view plain
FSDataInputStream in = local.open(inputFiles[i].getPath());//打開本地輸入流
byte[] buffer = new byte[256];
int bytesRead = 0;
while((bytesRead = in.read(buffer))>0){
out.write(buffer,0,bytesRead);//通過一個循環來寫入
}
in.close();
}
out.close();

}catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}

㈨ 請問哪位有《深入淺出Hadoop實戰開發》的視頻教程

Hadoop是什麼，為什麼要學習Hadoop?

Hadoop是一個分布式系統基礎架構，由Apache基金會開發。用戶可以在不了解分布式底層細節的情況下，開發分布式程序。充分利用集群的威力高速運算和存儲。Hadoop實現了一個分布式文件系統（Hadoop Distributed File System），簡稱HDFS。HDFS有著高容錯性的特點，並且設計用來部署在低廉的（low-cost）硬體上。而且它提供高傳輸率（high throughput）來訪問應用程序的數據，適合那些有著超大數據集（large data set）的應用程序。HDFS放寬了（relax）POSIX的要求（requirements）這樣可以流的形式訪問（streaming access）文件系統中的數據。
Hadoop 是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。Hadoop 是可靠的，因為它假設計算元素和存儲會失敗，因此它維護多個工作數據副本，確保能夠針對失敗的節點重新分布處理。Hadoop 是高效的，因為它以並行的方式工作，通過並行處理加快處理速度。Hadoop 還是可伸縮的，能夠處理 PB 級數據。此外，Hadoop 依賴於社區伺服器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。
Hadoop帶有用Java 語言編寫的框架，因此運行在 Linux 生產平台上是非常理想的。本課程的講解是採用linux平台進行模擬講解，完全基於真實場景進行模擬現實

亮點一:技術點全面,體系完善
本課程在兼顧Hadoop課程知識體系完善的前提下，把實際開發中應用最多、最深、最實用的技術抽取出來，通過本課程，你將達到技術的新高點，進入雲計算的美好世界。在技術方面你將徹底掌握基本的Hadoop集群；Hadoop HDFS原理；Hadoop HDFS基本的命令；Namenode的工作機制；HDFS基本配置管理；MapRece原理； HBase的系統架構；HBase的表結構；HBase如何使用MapRece；MapRece高級編程；split的實現詳解；Hive入門；Hive結合MapRece；Hadoop的集群安裝等眾多知識點。

亮點二:基礎+實戰=應用,兼顧學與練
課程每階段都安排了實戰應用項目,以此方便學生能更快的掌握知識點的應用，如在第一階段,課程結合HDFS應用,講解了圖片伺服器的設計、以及如何利用Java API去對HDFS操作、在第二階段;課程結合HBase實現微博項目的各種功能，使學員可以活學活用。在第三階段:HBase和MapRece結合時下了實現話單查詢與統計系統，在第四階段，Hive實戰部分，通過實戰數據統計系統，使學員在最短的時間內掌握Hive的高級應用。

亮點三:講師豐富的電信集團雲平台運作經驗
講師robby擁有豐富的電信集團工作經驗，目前負責雲平台的各方面工作，並擁有多年的企業內部培訓經驗。講課內容完全貼近企業需求，絕不紙上談兵。

更多技術亮點參考課程大綱:（本大綱以章節形式命名要為防止某些章節1章節內容超過1課時)

第1章節:
> Hadoop背景
> HDFS設計目標
> HDFS不適合的場景
> HDFS架構詳盡分析
> MapRece的基本原理

第2章節
> Hadoop的版本介紹
> 安裝單機版Hadoop
> 安裝Hadoop集群

第3章節
> HDFS命令行基本操作
> Namenode的工作機制
> HDFS基本配置管理

第4章節
> HDFS應用實戰：圖片伺服器(1) - 系統設計
> 應用的環境搭建 php + bootstrap + java
> 使用Hadoop Java API實現向HDFS寫入文件

第5章節
> HDFS應用實戰：圖片伺服器(2)
> 使用Hadoop Java API實現讀取HDFS中的文件
> 使用Hadoop Java API實現獲取HDFS目錄列表
> 使用Hadoop Java API實現刪除HDFS中的文件

第6章節
> MapRece的基本原理
> MapRece的運行過程
> 搭建MapRece的java開發環境
> 使用MapRece的java介面實現WordCount

第7章節
> WordCount運算過程分析
> MapRece的combiner
> 使用MapRece實現數據去重
> 使用MapRece實現數據排序
> 使用MapRece實現數據平均成績計算

第8章節
> HBase詳細介紹
> HBase的系統架構
> HBase的表結構，RowKey，列族和時間戳
> HBase中的Master，Region以及Region Server

第9章節
> 使用HBase實現微博應用（1）
> 用戶注冊，登陸和注銷的設計
> 搭建環境 struts2 + jsp + bootstrap + jquery + HBase Java API
> HBase和用戶相關的表結構設計
> 用戶注冊的實現

第10章節
> 使用HBase實現微博應用（2）
> 使用session實現用戶登錄和注銷
> 「關注"功能的設計
> 「關注"功能的表結構設計
> 「關注"功能的實現

第11章節
> 使用HBase實現微博應用（3）
> 「發微博"功能的設計
> 「發微博"功能的表結構設計
> 「發微博"功能的實現
> 展現整個應用的運行

第12章節
> HBase與MapRece介紹
> HBase如何使用MapRece

第13章節
> HBase應用實戰：話單查詢與統計（1）
> 應用的整體設計
> 開發環境搭建
> 表結構設計

第14章節
> HBase應用實戰：話單查詢與統計（2）
> 話單入庫單設計與實現
> 話單查詢的設計與實現

第15章節
> HBase應用實戰：話單查詢與統計（3）
> 統計功能設計
> 統計功能實現

第16章節
> 深入MapRece（1）
> split的實現詳解
> 自定義輸入的實現
> 實例講解

第17章節
> 深入MapRece（2）
> Rece的partition
> 實例講解

第18章節
> Hive入門
> 安裝Hive
> 使用Hive向HDFS存入結構化數據
> Hive的基本使用

第19章節
> 使用MySql作為Hive的元資料庫
> Hive結合MapRece

第20章節
> Hive應用實戰:數據統計（1）
> 應用設計，表結構設計

第21章節
> Hive應用實戰：數據統計（2）
> 數據錄入與統計的實現

㈩ hadoop2.7.3版本用命令行如何格式化hdfs

在Master節點上執行 hdfs namenode -format ，如果沒有error和Exception 表示格式化成功，這個命令如果剛開始的話可以用，而且不能使用多次，後面最好不要用這個命令，比如我新增加一個slave節點以後，使用兩次這個命令之後，發現文件系統壞掉了， 最後發現在格式化的時候，把 hdfs元數據存放的地點文件裡面的版本池ID改變了， 於是我將這兩個ID改為相同之後才可以用， 所以你搭建集群時用這個命令就可以了， 以後用到的話，有可能造成文件的丟失，和文件系統的異常。