《Hadoop大数据分析与挖掘实战》——2.2节安装与配置-低调大师

《Hadoop大数据分析与挖掘实战》——2.2节安装与配置

2017-05-01 521

本节书摘来自华章社区《Hadoop大数据分析与挖掘实战》一书中的第2章，第2.2节安装与配置，作者张良均　樊哲　赵云龙　李成华　，更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看

2.2　安装与配置
使用表2-1中的软件版本进行配置。

2db8713dde5095f9f7e6e68d3fb25dba7b1897b5

c5b3f9637a9e7c75aff4cee9fabbed5f406eb467

2.准备机器
通过VMware新建一台CentOS 6.4虚拟机，操作系统安装完成后，使用root用户登录，添加一个新用户hadoop。设置hadoop用户的密码并授予hadoop用户sudo权限。

\[root@localhost ~\]$useradd hadoop
\[root@localhost ~\]$passwd hadoop
\[root@localhost ~\]$chmod u+w /etc/sudoers
\[root@localhost ~\]$vim /etc/sudoers
# 在

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《Hadoop MapReduce性能优化》一2.5　小结

本节书摘来异步社区《Hadoop MapReduce性能优化》一书中的第2章，第2.5节，作者：【法】Khaled Tannir 译者：范欢动责编：杨海玲，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 2.5　小结 Hadoop MapReduce性能优化在本章中，我们讨论了Hadoop MapReduce性能调优，并学习了应用程序开发人员和集群管理员如何通过调优Hadoop来提升MapReduce作业的性能。我们学习了大多数与CPU、磁盘I/O、内存和网络利用相关的配置变量，并探讨了这些变量如何影响MapReduce作业的性能。之后，我们学习了Hadoop性能指标并推荐了一些开源监测工具，这些工具可以提升Hadoop监测体验，而且对Hadoop集群管理员和应用程序开发人员来说非常顺手。在下一章中，我们将学习如何基于性能指示器来识别资源瓶颈，并学习常用的性能调优方法。

2017-05-02

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本节书摘来自华章社区《深入理解Spark:核心思想与源码分析》一书中的第2章，第2.5节小结，作者耿嘉安，更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看 2.5　小结每项技术的诞生都会由某种社会需求所驱动，Spark正是在实时计算的大量需求下诞生的。Spark借助其优秀的处理能力、可用性高、丰富的数据源支持等特点，在当前大数据领域变得火热，参与的开发者也越来越多。Spark经过几年的迭代发展，如今已经提供了丰富的功能。笔者相信，Spark在未来必将产生更耀眼的火花。

2017-05-02

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