本文的目的是讨论Hadoop3.0的优缺点。随着Hadoop3.0中引入了许多更改，它已成为更好的产品。Hadoop3的主要优缺点Hadoop旨在存储和管理大量数据。

我这边是windows1064位编译hadoop3.0源码1.安装protobuffer，主要是下载protoc-2.5.0-win32，并将其解压，添加到环境变量Path中。

1.下载，解压，配置环境变量，不用多说2.配置相关文件（Hadoop3.0版本）进入解压目录执行如下命令，创建一些数据缓存的文件夹：mkdirhdfsmkdirtmpmkdir/hdfs/namemkd

4月6日，ApacheHadoop正式发布了3.1.0版本，这是2018年Hadoop3.x系列的第一个小版本，较之前的Hadoop3.0有了一些重大改变。

hadoop3.0新特性介绍1.基于jdk1.8（最低版本要求）2.mr采用基于内存的计算，提升性能（快spark10倍）3.hdfs通过最近black块计算，加快数据获取速度(块大小：256M)4.支持多

StringBuilder与StringBuffer的区别HashMap与Hashtable的区别谈谈你对数的理解数据库索引的实现jvm的内存模型jvm的垃圾收集器jvm的垃圾收集算法HDFS架构HDFS读写流程Hadoop3.0

安装调试了两个晚上，终于在虚拟机上把hadoop的环境搭建好了，中间遇到一些问题这里一并记录一下。1.文档安装hadoop的首要任务当然是打开官网看文档中的安装指南。中文的资料也有，但是还是会因为版本和系统问题遇到一些坑，这里统一使用官网的推荐的各版本搭配使用，效果更佳。官网文档地址>>>Go!2.系统和软件依赖2.1环境和依赖如下：系统：ubuntu16.04依赖：ssh、pdsh、jdk-8、

近几个月主要参与一个分布式存储系统的纠删码部分（用于数据容错），纠删码在学术界出现比较早，现在ceph，微软的存储系统，Hadoop3.0等都用了EC。

最后想到用cdh吧，然后看了一下，cdh6.2的配套版本用的是hadoop3.0和hive2.1.1和hbase2.1.2。这个时候想的就是能配完整一套就行了。

Apachehadoop项目组最新消息，hadoop3.x以后将会调整方案架构，将Mapreduce基于内存+io+磁盘，共同处理数据。其实最大改变的是hdfs,hdfs通过最近black块计算，根据最近计算原则，本地black块，加入到内存，先计算，通过IO，共享内存计算区域，最后快速形成计算结果。1.Hadoop3.0简介Hadoop2.0是基于JDK1.7开发的，而JDK1.7在2015年4

pom文件FlinkQuickstartJobhttp://www.myorganization.orgapache.snapshotsApacheDevelopmentSnapshotRepositoryhttps://repository.apache.org/content/repositories/snapshots/falsetrueUTF-8yyyyMMddHHmmss2.11.112

0.开发环境概述客户端环境Windows764位OracleJDK864位Eclipse4.7服务器伪分布式安装部署Hadoop31.Windows平台下Hadoop客户端运行环境搭建-下载winutils-解压缩到任意文件夹下-新建环境变量HADOOP_HOME-在环境变量PATH中添加%HADOOP_HOME%\bin2.建立客户端工程-新建Maven项目，POM文件如下:jdk.toolsj

2017年年初apache发行了Hadoop3.0，也意味着一直有一群人在对Hadoop不断的做优化，不仅如此，各个Hadoop的商业版本也有好多公司正在使用，这也印证了它的商业价值。

背景在编译Hadoop3.0的时候，在cmake编译阶段失败，错误如下：[WARNING]CMakeErroratCMakeLists.txt:23(cmake_minimum_required):[WARNING

2017年年初apache发行了Hadoop3.0，也意味着一直有一群人在对Hadoop不断的做优化，不仅如此，各个Hadoop的商业版本也有好多公司正在使用，这也印证了它的商业价值。

)：第二名称节点；2.Block数据块大小：旧版本：64M新版本：128M参数：dfs.blocksize3.副本数dfs.replication:3一个块会变为3个块hadoop2.x一般公司就3个hadoop3.0

2017年年初apache发行了Hadoop3.0，也意味着一直有一群人在对Hadoop不断的做优化，不仅如此，各个Hadoop的商业版本也有好多公司正在使用，这也印证了它的商业价值。

前言该部署文档是笔者在一台配置稍微较高的笔记本电脑上利用虚拟化技术(VMware)创建3台linux操作系统虚拟机作为分布式搭建基础来操练大数据hadoop框架搭建，高度模拟出符合/类似生产环境的搭建方式进行部署，为在生产环境使用提供更真实的参考价值!附录A中简单列出了真实生产环境部署的方式建议供参考改文章属于笔记性文章，这里笔者只是纯属记录方便以后查阅。HDFS原理NameNode和DataNo

目的复制是昂贵的-HDFS中的默认3x复制方案在存储空间和其他资源（例如网络带宽）上具有200％的开销。但是，对于I/O活动相对较低的热数据集和冷数据集，在正常操作期间很少访问额外的块副本，但仍占用与第一个副本相同数量的资源。因此，自然的改进是使用擦除编码（EC）来代替复制，这提供了相同级别的容错性以及更少的存储空间。在典型的擦除编码（EC）设置中，存储开销不超过50％。EC文件的复制因素是没有意

一、安装前准备1、下载ambari和hadoop的包，从https://docs.hortonworks.com/HDPDocuments/下载到ambari和hdp的安装包,文件如下：ambari-2.7.1.0-ubuntu16.tar.gzHDP-UTILS-1.1.0.22-ubuntu16.tar.gzHDP-3.0.1.0-ubuntu16-deb.tar.gzHDP-GPL-3.0.

指定版本的配置2.3通过ClusterMetricsAPI获取yarn可分配资源2.4修改配置2.5刷新队列配置2.6获取schedulerInfo,查看各队列使用情况3hdp3与2版本API差异：1.介绍hadoop3.0

Hadoop3.0集群搭建目录Hadoop3.0集群搭建一、hadoop搭建二、zookeeper搭建三、hbase搭建四、Spark安装五、安装hive六、搭建scala一、hadoop搭建机器信息机器

在hadoop3.0版本中增添了一些新的特性,比如NameNode联邦,纠删码,yarn时间线服务等。纠删码可以将HDFS的存储开销降低约50%，同时与三分本策略一样，还可以保证数据的可用性。

本文主要参考的是hadoop3.0的官方文档。链接：http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-pro

本文主要参考的是hadoop3.0的官方文档。链

hadoop2.0采用副本冗余(一般是3副本)策略而hadoop3.0引入了纠删码技术，现在就来分析两者的差别。

参考资料：学习Hadoop3.0一、Hadoop3.0的安装与配置hadoop安装和配置hadoop详细安装及配置Hadoop:SettingupaSingleNodeCluster安装hadoop3.0

1.Hadoop3.0简介Hadoop2.0是基于JDK1.7开发的，而JDK1.7在2015年4月已停止更新，这直接迫使Hadoop社区基于JDK1.8重新发布一个新的Hadoop版本，而这正是hadoop3.0

但是，添加或者更换磁盘将会导致DataNode磁盘用量严重不均衡，传统的HDFS均衡器关注点是DataNode之间（inter-）而不是intra-，但是Hadoop3.0及以上版本中，新的HDFSIntra-DataNode

但是，添加或者更换磁盘将会导致DataNode磁盘用量严重不均衡，传统的HDFS均衡器关注点是DataNode之间（inter-）而不是intra-，但是Hadoop3.0及以上版本中，新的HDFSIntra-DataNode

问题导读1.cloudera集成了哪些新的组件？2.ClouderaManager可以管理多少节点？3.升级版本有哪些条件？看到同行Fayson文章，公众号为Hadoop实操，发布了关于ClouderaEnterprise6.0文章，非常的兴奋，这里根据英文原文翻译，分享给大家。Cloudera宣布ClouderaEnterprise6.0发布，其中包含许多增强功能，可提高工作负载性能，并以企业级

个人博客原文链接hadoop3.0的全分布式搭建折腾了好久，因为网上基本上都是2.x的搭建教程，期间有好几个坑比较难弄，不过最后还是都解决了，下面简要记录笔者的搭建过程，以及遇到的坑。

一、创建新用户sudouseradd-d/home/hadoop3.0-mhadoop3.0//－d设置用户目录路径，－m设置登录名passwdhadoop3.0//设置密码然后使用切换至hadoop3.0

一、环境准备1、版本选择Hbase2.0不能跟Hadoop3.0官方不推荐目前，还是NT状态，2.8.3是S支持状态。

一、搭建Hadoop3.X1.1配置服务器1个主节点：centos100(192.168.65.128)，2个（从）子节点：centos101(192.168.65.129)，centos102(192.168.65.130)1.2配置主节点名(192.168.65.128)vi/etc/sysconfig/network添加内容：NETWORKING=yesHOSTNAME=centos1001

阅读更多问题描述：hadoop-3.0.0搭建HA启动start-yarn.sh脚本之后，ResourceManager并未启动分析：执行start-yarn.sh脚本启动yarn，log如下：jps查看ResourceManger并没有启动起来，查看启动脚本，发现需要配置yarn.resourcemanager.hostname.${id}参数在yarn-site.xml中配置一下，重启启动jp

不过我会用最通俗的语言还原搭建Hadoop3.0集群的流程，尽可能保证所有读者在看了我的文章后可以成功搭建出Hadoop集群。2准备工作集群中两个节点（mpi-1和mpi-2），

【免费技术公开课】Hadoop3.0新特性原理及架构深度剖析Hadoop3.0在HDFS，Yarn，MapReduce核心部分有哪些变化呢？

【免费技术公开课】Hadoop3.0新特性原理及架构深度剖析Hadoop3.0在HDFS，Yarn，MapReduce核心部分有哪些变化呢？

系统：centos7.064位minimal虚拟机：VmwareWorkstation14Promaster：192.168.1.3slave：192.168.1.4安装系统点开，直接设置好网络设置密码（slave与master同样设置）安装JDK环境1>进入/usr/ocal文件夹[root@localhostmaster]#cd/usr/local2>创建tools文件夹[root@local

机器：一台6年前的旧笔记本，舍不得扔，让它发挥余热^_^软件安装在ubuntusoftware里安装virtualbox在virtualbox安装虚拟机由于笔记本内存较小，所以安装非桌面版本的linux，我安装的是centos7，有兴趣的同学可以试试ubuntu的server版本。如果你的机器配置较好，就适当调大虚拟内存和硬盘，最好每台虚拟机2G内存以上。创建虚拟机选择虚拟硬盘硬盘大小20G挂载c

基础环境：1、win10、hadoop3.0jdk1.8.02、Ubuntu16、hadoop3.0、jdk1.8.0Hadoop下载地址：http://hadoop.apache.org/releases.html

摘要：运行于云端的Hadoop——数据即服务的论证，预先知晓Hadoop3.0新特性。

摘要：本周关注：意图搜索、hadoop3.0、大数据架构BI、大数据农业应用阿里云E-Mapreduce动态E-Mapreduce团队1.5.0版本（已经发布）emr控制台增加可概览页面emr控制台增加用户查看集群进程状态功能

摘要：本期关注：梨视频基于阿里云E-MapReduce搭建视频推荐系统的实践，ApacheEagle成为新的顶级项目，英特尔开源的分布式深度学习库BigDL，Hadoop3.0新功能测评阿里云E-Mapreduce

准备工作下面两步为安装的必要条件1、centos7.0操作系统，配置好yum源Centos6系统大体流程差不多，可能细节存在一些问题2、jdk1.8，并且配置好环境变量2.编译详细流程1、安装包获取，可以从如下地址，下载hadoop3.0

我使用的是hadoop3.0，配置文件如下：site-core.xmlfs.defaultFShdfs://localhost:9000hdfs.xmldfs.replication1使用如下可以生成谜钥免密码登录

问题导读1.本文是如何定义master的？2.如何配置hadoop守护进程环境？3.配置Hadoop守护进程需要哪些配置文件？4.yarn-site配置文件，主要配置哪两个进程？5.mapred-site.xml配置文件，配置哪些内容？6.hadoop如何配置监测NodeManagers的健康状况？7.hadoop3.0slaves做了什么更改？8.如何单独启动DataNode？9.访问hadoo

简单提提：Hive是一个仓储结构的工具，能对hadoop中的文件以类sql的方式查询出来，也可以让熟悉mapper/reduce的开发者进行自定义操作，单总归而言，它只是一个解析引擎，将HiveQL语句解析成job任务让hadoop执行操作；HDFS的目录/文件，按表名把文件夹分开。如果是分区表，则分区值是子文件夹，可以直接在M/RJob里使用这些数据特别注意：包含*的查询，比如select*fr

简单提提：Hive是一个仓储结构的工具，能对hadoop中的文件以类sql的方式查询出来，也可以让熟悉mapper/reduce的开发者进行自定义操作，单总归而言，它只是一个解析引擎，将HiveQL语句解析成job任务让hadoop执行操作；HDFS的目录/文件，按表名把文件夹分开。如果是分区表，则分区值是子文件夹，可以直接在M/RJob里使用这些数据特别注意：包含*的查询，比如select*fr