hadoop实战(hadoop在日常工作中应用？)
hadoop命令及使用方法？
hadoop的常用命令
1.关闭安全模式。
Hadoop DFS admin-安全模式离开
2.修改根目录的权限
hadoop fs -chmod -R 777 /
3.上传文件
Hadoop fs-put words . txt/user/words . txt
4.拿到文件
5.检查文件
hadoop dfs -cat /user/words.txt
6.检查当前目录。
hadoop dfs -ls /temp202
6.检查任务执行日志。
纱线日志-应用Id
7.执行hadoop的默认演示
hadoop jar jar包路径函数Hadoop存储的源文件目录(现有)Hadoop存储的目标路径(执行时自动创建，不能存在)
Hadoop jar share/Hadoop/MapReduce/Hadoop-MapReduce-examples-3 . 1 . 3 . jar word count/user/words . txt/result 1
8.格式化hdfs
hadoop在日常工作中应用？
Hadoop概述
1.1简介。Hadoop
Hadoop是Apache的开源软件框架，用java语言实现。它是一个开发和运行大规模数据的软件平台。允许使用简单的编程模型在大量计算机集群上分布式处理大型数据集。
狭义的Hadoop指的是Apache，一个开源框架。其核心组件是：
HDFS:解决海量数据存储问题
YARN(作业调度和集群资源管理框架):解决资源任务调度。
hadoop的使用？
Hadoop用于分布式数据存储、日志处理、ETL、机器学习、搜索引擎、数据挖掘等。Hadoop是专门为离线和大规模数据分析而设计的。它是一种处理实际问题的编程模型，它提供了一些基本的模块或软件来支持它。
与传统数据相比，处理大数据需要大量的存储和计算。除了数字、文字、声音、视频、网络日志、视频、图片、地理位置信息等数据，还需要Hadoop技术来处理这些数据。Hadoop作为大数据处理的主流分布式架构之一，基于大规模数据处理任务的满足。而且，与其他分布式处理架构相比，Hadoop具有明显的优势：
Hadoop具有很强的可扩展性，可以在一组计算机集群之间分发任务完成数据计算，可以更方便地扩展到上千个节点。
高效，Hadoop分布式文件系统可以保证高效的数据交互，通过并行处理加快数据处理速度。
高可靠性，Hadoop的分布式文件系统分块存储数据，每个数据块按照一定的策略冗余存储在集群节点上，保证了失效节点可以重新分配处理，从而保证了数据的可靠性。
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