基于hadoop的大数据案例

1. 有哪些Hadoop大数据项目

Hadoop大数据项目：比如说云盘 、离线分析项目等都是属于Hadoop的。
学习it就得理论和项目相结合才回能答学透，但一定要学专业的大数据技术，现在真正的大数据技术，像Hadoop、spark、storm这些技术才是核心技术，java虽然是基础，但只是Hadoop开发才用的到，一定不要去那些拿着大数据的幌子其实是主讲java技术的学校，真的太坑了，经验分享，一起踏过我们不经意间遇到的坑。

2. 如何用hadoop完成数据分析案例 csdn

R是GNU的一个开源工具，具有S语言血统，擅长统计计算和统计制图。广大R语言爱好回者借助强大工答具RHadoop，可以在大数据领域大展拳脚，这对R语言程序员来说无疑是个喜讯。RHadoop是一款Hadoop和R语言的结合的产品，由RevolutionAnalytics公司开发

3. 如何搭建基于Hadoop的大数据平台

Hadoop: 一个开源的分布式存储、分布式计算平台.（基于）

Hadoop的组成：
HDFS:分布式文件系统，存储海量的数据。
MapRece:并行处理框架，实现任务分解和调度。
Hadoop的用处：
搭建大型数据仓库，PB级数据的存储、处理、分析、统计等业务。
比如搜索引擎、网页的数据处理，各种商业智能、风险评估、预警，还有一些日志的分析、数据挖掘的任务。
Hadoop优势：高扩展、低成本、成熟的生态圈(Hadoop Ecosystem Map)

Hadoop开源工具：
Hive：将SQL语句转换成一个hadoop任务去执行，降低了使用Hadoop的门槛。
HBase:存储结构化数据的分布式数据库，habase提供数据的随机读写和实时访问，实现 对表数据的读写功能。
zookeeper:就像动物管理员一样，监控hadoop集群里面每个节点的状态，管理整个集群 的配置，维护节点针之间数据的一次性等等。
hadoop的版本尽量选稳定版本，即较老版本。
===============================================
Hadoop的安装与配置：
1）在Linux中安装JDK，并设置环境变量
安装jdk: >> sudo apt-get install openjdk-7-jdk
设置环境变量：
>> vim /etc/profile

>> :wq
2)下载Hadoop,并设置Hadoop环境变量
下载hadoop解压缩:
>> cd /opt/hadoop-1.2.1/
>> ls
>> vim /etc/profile

>>:wq

3）修改4个配置文件
（a）修改hadoop-env.sh,设置JAVA_HOME
（b）修改core-site.xml,设置hadoop.tmp.dir, dfs.name.dir, fs.default.name
（c）修改mapred-site.xml, 设置mapred.job.tracker
（d）修改hdfs-site.xml,设置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启动
>> start-all.sh
# 通过jps命令查看当前运行进程
>> jps
看见以下进程即说明hadoop安装成功

4. 急求论文一篇..基于hadoop的大数据分析方法.. 本科毕业论文

不如自己学，建议你去搜一下“小象学院" Chinahadoop社区的《hadoop大数据平台V2》基础课回，董西成主讲，我搜答过市面上的绝大部分Hadoop课程，这是目前最好的一门基础课，而且后续还有不同方向的深进课程，如：Spark，Hive，SQL on Hadoop ，课程都很新，紧跟社区版本的发展。我已经跟着学了半年，真心不错!

5. hadoop 如何实现大数据

Hadoop本身是分布式框架，如果在hadoop框架下，需要配合hbase，hive等工具来进行大数据计算版。如果具体深入还要了解权HDFS，Map/Rece，任务机制等等。如果要分析还要考虑其他分析展现工具。

大数据还有分析才有价值

用于分析大数据的工具主要有开源与商用两个生态圈。开源大数据生态圈：1、Hadoop HDFS、HadoopMapRece, HBase、Hive 渐次诞生，早期Hadoop生态圈逐步形成。2、. Hypertable是另类。它存在于Hadoop生态圈之外，但也曾经有一些用户。3、NoSQL，membase、MongoDb商用大数据生态圈：1、一体机数据库/数据仓库：IBM PureData(Netezza), OracleExadata, SAP Hana等等。2、数据仓库：TeradataAsterData, EMC GreenPlum, HPVertica 等等。3、数据集市：QlikView、 Tableau 、 以及国内的Yonghong Data Mart 。

6. 为什么很多公司的大数据相关业务都基于 Hadoop

选择Hadoop的原因最重要的是这三点：1、可以解决问题; 2、成本低; 3、成熟的生态圈。
Hadoop可以解决版的问题：无权论国内还是国外的大公司对于数据都有着无穷无尽的渴望，都会想尽一切办法收集一切数据，通过信息的不对称性可以不断变现，而大量的信息是可以通过数据分析得到的。数据的来源途径非常的多，数据的格式也越来越多越来越复杂，随着时间的推移数据量也越来越大。因此在数据的存储和基于数据之上的计算上传统数据库很快趋于瓶颈。
而Hadoop正是为了解决了这样的问题而诞生的。其底层的分布式文件系统具有高拓展性，通过数据冗余保证数据不丢失和提交计算效率，同时可以存储各种格式的数据，同时其还支持多种计算框架，既可以进行离线计算也可以进行在线实时计算。
其成本可以控制的低。主要从硬件成本：Hadoop是架构在廉价的硬件服务器上，不需要非常昂贵的硬件做支撑;软件成本：开源的产品，免费的，基于开源协议，可以自由修改，可控性更大;开发成本，其属于二次开发，成本较低。

7. 哪有《基于Greenplum Hadoop分布式平台的大数据解决方案及商业应用案例剖析》视频下载完整版的

要钱的，你要不？

8. Hadoop在大数据中的应用是怎样的呢

Hadoop，分为两个部分
一个是分布式文件存储系统，HDfs
一个是在分布式文件系统之上的分布式计算框架，Maprece
应用就分为两方面，一个是对文件的存储，一个是分布式计算