基於hadoop的大數據案例

1. 有哪些Hadoop大數據項目

Hadoop大數據項目：比如說雲盤 、離線分析項目等都是屬於Hadoop的。
學習it就得理論和項目相結合才回能答學透，但一定要學專業的大數據技術，現在真正的大數據技術，像Hadoop、spark、storm這些技術才是核心技術，java雖然是基礎，但只是Hadoop開發才用的到，一定不要去那些拿著大數據的幌子其實是主講java技術的學校，真的太坑了，經驗分享，一起踏過我們不經意間遇到的坑。

2. 如何用hadoop完成數據分析案例 csdn

R是GNU的一個開源工具，具有S語言血統，擅長統計計算和統計制圖。廣大R語言愛好回者藉助強大工答具RHadoop，可以在大數據領域大展拳腳，這對R語言程序員來說無疑是個喜訊。RHadoop是一款Hadoop和R語言的結合的產品，由RevolutionAnalytics公司開發

3. 如何搭建基於Hadoop的大數據平台

Hadoop: 一個開源的分布式存儲、分布式計算平台.（基於）

Hadoop的組成：
HDFS:分布式文件系統，存儲海量的數據。
MapRece:並行處理框架，實現任務分解和調度。
Hadoop的用處：
搭建大型數據倉庫，PB級數據的存儲、處理、分析、統計等業務。
比如搜索引擎、網頁的數據處理，各種商業智能、風險評估、預警，還有一些日誌的分析、數據挖掘的任務。
Hadoop優勢：高擴展、低成本、成熟的生態圈(Hadoop Ecosystem Map)

Hadoop開源工具：
Hive：將SQL語句轉換成一個hadoop任務去執行，降低了使用Hadoop的門檻。
HBase:存儲結構化數據的分布式資料庫，habase提供數據的隨機讀寫和實時訪問，實現 對表數據的讀寫功能。
zookeeper:就像動物管理員一樣，監控hadoop集群裡面每個節點的狀態，管理整個集群 的配置，維護節點針之間數據的一次性等等。
hadoop的版本盡量選穩定版本，即較老版本。
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Hadoop的安裝與配置：
1）在Linux中安裝JDK，並設置環境變數
安裝jdk: >> sudo apt-get install openjdk-7-jdk
設置環境變數：
>> vim /etc/profile

>> :wq
2)下載Hadoop,並設置Hadoop環境變數
下載hadoop解壓縮:
>> cd /opt/hadoop-1.2.1/
>> ls
>> vim /etc/profile

>>:wq

3）修改4個配置文件
（a）修改hadoop-env.sh,設置JAVA_HOME
（b）修改core-site.xml,設置hadoop.tmp.dir, dfs.name.dir, fs.default.name
（c）修改mapred-site.xml, 設置mapred.job.tracker
（d）修改hdfs-site.xml,設置dfs.data.dir
>> cd conf
>> ls

>> vim mapred-site.xml

>> :wq
>> vim core-site.xml
第一部分

第二部分

>> :wq
>> vim hdfs-site.xml

>> :wq
>> vim hadoop-env.sh

>> :wq
# hadoop格式化
>> hadoop namenode -format
# hadoop啟動
>> start-all.sh
# 通過jps命令查看當前運行進程
>> jps
看見以下進程即說明hadoop安裝成功

4. 急求論文一篇..基於hadoop的大數據分析方法.. 本科畢業論文

不如自己學，建議你去搜一下「小象學院" Chinahadoop社區的《hadoop大數據平台V2》基礎課回，董西成主講，我搜答過市面上的絕大部分Hadoop課程，這是目前最好的一門基礎課，而且後續還有不同方向的深進課程，如：Spark，Hive，SQL on Hadoop ，課程都很新，緊跟社區版本的發展。我已經跟著學了半年，真心不錯!

5. hadoop 如何實現大數據

Hadoop本身是分布式框架，如果在hadoop框架下，需要配合hbase，hive等工具來進行大數據計算版。如果具體深入還要了解權HDFS，Map/Rece，任務機制等等。如果要分析還要考慮其他分析展現工具。

大數據還有分析才有價值

用於分析大數據的工具主要有開源與商用兩個生態圈。開源大數據生態圈：1、Hadoop HDFS、HadoopMapRece, HBase、Hive 漸次誕生，早期Hadoop生態圈逐步形成。2、. Hypertable是另類。它存在於Hadoop生態圈之外，但也曾經有一些用戶。3、NoSQL，membase、MongoDb商用大數據生態圈：1、一體機資料庫/數據倉庫：IBM PureData(Netezza), OracleExadata, SAP Hana等等。2、數據倉庫：TeradataAsterData, EMC GreenPlum, HPVertica 等等。3、數據集市：QlikView、 Tableau 、 以及國內的Yonghong Data Mart 。

6. 為什麼很多公司的大數據相關業務都基於 Hadoop

選擇Hadoop的原因最重要的是這三點：1、可以解決問題; 2、成本低; 3、成熟的生態圈。
Hadoop可以解決版的問題：無權論國內還是國外的大公司對於數據都有著無窮無盡的渴望，都會想盡一切辦法收集一切數據，通過信息的不對稱性可以不斷變現，而大量的信息是可以通過數據分析得到的。數據的來源途徑非常的多，數據的格式也越來越多越來越復雜，隨著時間的推移數據量也越來越大。因此在數據的存儲和基於數據之上的計算上傳統資料庫很快趨於瓶頸。
而Hadoop正是為了解決了這樣的問題而誕生的。其底層的分布式文件系統具有高拓展性，通過數據冗餘保證數據不丟失和提交計算效率，同時可以存儲各種格式的數據，同時其還支持多種計算框架，既可以進行離線計算也可以進行在線實時計算。
其成本可以控制的低。主要從硬體成本：Hadoop是架構在廉價的硬體伺服器上，不需要非常昂貴的硬體做支撐;軟體成本：開源的產品，免費的，基於開源協議，可以自由修改，可控性更大;開發成本，其屬於二次開發，成本較低。

7. 哪有《基於Greenplum Hadoop分布式平台的大數據解決方案及商業應用案例剖析》視頻下載完整版的

要錢的，你要不？

8. Hadoop在大數據中的應用是怎樣的呢

Hadoop，分為兩個部分
一個是分布式文件存儲系統，HDfs
一個是在分布式文件系統之上的分布式計算框架，Maprece
應用就分為兩方面，一個是對文件的存儲，一個是分布式計算