大数据技术开发环境搭建.docx

目录 软件下载 2 安装虚拟机管理器 2 新建虚拟机，安装Ubuntu 3 锐捷校园认证下虚拟机Ubuntu 的联网设置 11 熟悉Ubuntu系统 13 安装SSH、配置SSH无密码登陆 20 安装Java环境 22 安装Hadoop 24 Hadoop伪分布式配置 25 启动Hadoop 26 运行Hadoop伪分布式实例 30 启动YARN 35 附加教程: 配置PATH环境变量 37 使用Eclipse编译运行MapReduce程序（Hadoop-Eclipse-Plugin，建议） 38 使用Eclipse打包自己的MapReduce程序 51 不用Hadoop-Eclipse-Plugin编写MapReduce程序 54 Hadoop集群安装配置教程 56 HBase安装 56 HBase伪分布式配置 57 HBase Shell编程实践 60 HBase JAVA API编程实践 64 安装MySQL 68 Hive安装 70 Redis安装和使用 74 MongoDB安装和使用 83 Neo4j安装和使用 96 安装Spark 103 使用 Spark Shell 编写代码 104 Scala独立应用编程 106 Java独立应用编程 109 使用Eclipse编写Spark应用程序（scala+sbt） 112 使用Eclipse编写Spark应用程序（scala）（建议） 121 使用Eclipse编写Spark应用程序（java+maven） 123 使用Eclipse编写Spark应用程序（java） 128 Storm安装和使用 130 使用Eclipse编写Storm程序（maven） 134 Kafka安装 142 Flume安装 151 Sqoop安装 159 Hama安装 165 使用Eclipse编写Hama应用程序 168 参考文献： 174 在IT领域，大数据技术是当前的关键技术之一，用于处理海量数据。本教程涵盖了大数据技术开发环境的搭建，涉及多个重要组件，包括Hadoop、Spark、HBase、Hive等。以下将详细介绍这些技术的安装与配置过程。 搭建开发环境通常从软件下载开始，这里可能包括虚拟机管理器（如VMware或VirtualBox）、Ubuntu操作系统镜像、以及各种大数据工具的安装包。安装虚拟机管理器后，创建一个新的虚拟机并选择Ubuntu作为操作系统。对于在校园网络环境下使用虚拟机，需要特别关注网络设置，例如锐捷校园认证的配置，确保虚拟机能够正常上网。 熟悉Ubuntu系统是必要的，因为它是许多大数据组件的常用平台。安装SSH允许远程访问和管理，配置SSH无密码登录可以简化操作流程。接着，安装Java环境是必不可少的，因为大多数大数据工具都基于Java运行。 Hadoop是大数据处理的核心组件，本教程详细介绍了如何安装Hadoop并进行伪分布式配置。伪分布式模式在一个节点上模拟分布式环境，便于测试和学习。启动Hadoop后，可以通过运行Hadoop伪分布式实例来验证配置是否成功。YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop的资源管理系统，也需要启动以支持任务调度。 Eclipse是流行的开发工具，通过Hadoop-Eclipse-Plugin插件，可以在Eclipse中直接编写、运行和打包MapReduce程序。此外，教程还提供了不依赖插件编写MapReduce程序的方法。 Hadoop集群安装配置教程扩展了单节点的配置，适合多节点部署。HBase是一个分布式的、可扩展的列式数据库，适用于实时查询。在安装HBase后，需要进行伪分布式配置，并通过Shell编程和JAVA API进行实践操作。 Spark是快速、通用的大数据处理框架，支持批处理、交互式查询和流处理。安装Spark后，可以使用Spark Shell编写代码，或者通过Scala和Java编写独立应用。Eclipse结合sbt或maven，为编写Spark应用程序提供了便利。 此外，教程还涵盖了其他数据存储和处理工具，如MySQL（关系型数据库）、Hive（基于Hadoop的数据仓库工具）、Redis（内存数据结构存储）、MongoDB（文档型数据库）和Neo4j（图形数据库）。这些工具提供了不同类型的数据库解决方案，满足多样化的需求。 安装并使用Storm进行实时流处理，Kafka作为消息队列，Flume用于日志收集，Sqoop则用于Hadoop与关系型数据库之间的数据迁移，而Hama是用于大规模分布式计算的系统。通过Eclipse编写Hama应用程序，可以深入理解并实现分布式计算。 以上内容详尽地涵盖了大数据技术开发环境的搭建步骤，从基础环境配置到复杂应用的开发，为学习和实践大数据技术提供了全面的指导。