hadoop是如何將各服務器連接？點擊開始菜單：選中“運行”輸入“mstsc.exe” 會出現(xiàn)一個“遠程桌面連接” 輸入你租用的服務器IP地址。就會出現(xiàn)一個跟我們平常用電腦一樣的登錄界面！你就可以輸入

hadoop是如何將各服務器連接？

點擊開始菜單：選中“運行”輸入“mstsc.exe” 會出現(xiàn)一個“遠程桌面連接” 輸入你租用的服務器IP地址。就會出現(xiàn)一個跟我們平常用電腦一樣的登錄界面！你就可以輸入帳號及密碼

Hadoop適用于實時數(shù)據(jù)庫嗎？

hadoop一般是應用于冷數(shù)據(jù)處理，對于實時數(shù)據(jù)，如果非要使用，可以變著方法使用。

方法一：在hadoop上使用hbase數(shù)據(jù)庫，以為hbase是不走Map/Reduce的，所以操作在毫秒級。

方法二：將業(yè)務數(shù)據(jù)用程序分成實時數(shù)據(jù)和冷數(shù)據(jù)，實時數(shù)據(jù)存于關(guān)系數(shù)據(jù)庫，冷數(shù)據(jù)存到hadoop。比如：將最近一個月的數(shù)據(jù)存到關(guān)系數(shù)據(jù)庫，用做實時響應業(yè)務處理。將一個月以前的數(shù)據(jù)存到hadoop，用作歷史數(shù)據(jù)查詢以及統(tǒng)計分析，數(shù)據(jù)挖掘等。

分布式數(shù)據(jù)庫和Hadoop是什么關(guān)系??？

hadoop簡單點來說就是用了java語言寫的分布式架構(gòu) ，用來處理大數(shù)據(jù)的框架，主要思想就是所謂的分組與合并思想了。所謂分組：就是比如說有一個大型數(shù)據(jù)，那么就會把這個數(shù)據(jù)按照算法來分成若干份，然后每份都存儲在從屬主機上，還會在從屬主機上頭進行計算，主節(jié)點就主要負責hadoop的兩個關(guān)鍵功能模塊即HDFS和Map Reduce的相關(guān)監(jiān)督。

hadoop的生態(tài)系統(tǒng)有哪些？

隨著Hadoop的不斷發(fā)展，Hadoop生態(tài)體系越來越完善，現(xiàn)如今已經(jīng)發(fā)展成一個龐大的生態(tài)體系。

1． HDFS分布式文件系統(tǒng)

HDFS是Hadoop分布式文件系統(tǒng)，它是Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的核心項目之一，是分布式計算中數(shù)據(jù)存儲管理基礎(chǔ)。HDFS具有高容錯性的數(shù)據(jù)備份機制，它能檢測和應對硬件故障，并在低成本的通用硬件上運行。另外，HDFS具備流式的數(shù)據(jù)訪問特點，提供高吞吐量應用程序數(shù)據(jù)訪問功能，適合帶有大型數(shù)據(jù)集的應用程序。

2． MapReduce分布式計算框架

MapReduce是一種計算模型，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集（大于1TB）的并行運算。“Map”對數(shù)據(jù)集上的獨立元素進行指定的操作，生成鍵值對形式中間結(jié)果；“Reduce”則對中間結(jié)果中相同“鍵”的所有“值”進行規(guī)約，以得到最終結(jié)果。MapReduce這種“分而治之”的思想，極大地方便了編程人員在不會分布式并行編程的情況下，將自己的程序運行在分布式系統(tǒng)上。

3． Yarn資源管理框架

Yarn（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop 2.0中的資源管理器，它可為上層應用提供統(tǒng)一的資源管理和調(diào)度，它的引入為集群在利用率、資源統(tǒng)一管理和數(shù)據(jù)共享等方面帶來了巨大好處。

4． Sqoop數(shù)據(jù)遷移工具

Sqoop是一款開源的數(shù)據(jù)導入導出工具，主要用于在Hadoop與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫間進行數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換，它可以將一個關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（例如，MySQL、Oracle等）中的數(shù)據(jù)導入到Hadoop的HDFS中，也可以將HDFS的數(shù)據(jù)導出到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中，使數(shù)據(jù)遷移變得非常方便。

5． Mahout數(shù)據(jù)挖掘算法庫

Mahout是Apache旗下的一個開源項目，它提供了一些可擴展的機器學習領(lǐng)域經(jīng)典算法的實現(xiàn)，旨在幫助開發(fā)人員更加方便快捷地創(chuàng)建智能應用程序。Mahout包含許多實現(xiàn)，包括聚類、分類、推薦過濾、頻繁子項挖掘。此外，通過使用 Apache Hadoop 庫，Mahout 可以有效地擴展到云中。

6． Hbase分布式存儲系統(tǒng)

HBase是Google Bigtable克隆版，它是一個針對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的可伸縮、高可靠、高性能、分布式和面向列的動態(tài)模式數(shù)據(jù)庫。和傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫不同，HBase采用了BigTable的數(shù)據(jù)模型：增強的稀疏排序映射表（Key/Value），其中，鍵由行關(guān)鍵字、列關(guān)鍵字和時間戳構(gòu)成。HBase提供了對大規(guī)模數(shù)據(jù)的隨機、實時讀寫訪問，同時，HBase中保存的數(shù)據(jù)可以使用MapReduce來處理，它將數(shù)據(jù)存儲和并行計算完美地結(jié)合在一起。

7． Zookeeper分布式協(xié)作服務

Zookeeper是一個分布式的，開放源碼的分布式應用程序協(xié)調(diào)服務，是Google的Chubby一個開源的實現(xiàn)，是Hadoop和HBase的重要組件。它是一個為分布式應用提供一致性服務的軟件，提供的功能包括：配置維護、域名服務、分布式同步、組服務等用于構(gòu)建分布式應用，減少分布式應用程序所承擔的協(xié)調(diào)任務。

8． Hive基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉庫

Hive是基于Hadoop的一個分布式數(shù)據(jù)倉庫工具，可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫表，將SQL語句轉(zhuǎn)換為MapReduce任務進行運行。其優(yōu)點是操作簡單，降低學習成本，可以通過類SQL語句快速實現(xiàn)簡單的MapReduce統(tǒng)計，不必開發(fā)專門的MapReduce應用，十分適合數(shù)據(jù)倉庫的統(tǒng)計分析。

9． Flume日志收集工具

Flume是Cloudera提供的一個高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和傳輸?shù)南到y(tǒng)，F(xiàn)lume支持在日志系統(tǒng)中定制各類數(shù)據(jù)發(fā)送方，用于收集數(shù)據(jù)；同時，F(xiàn)lume提供對數(shù)據(jù)進行簡單處理，并寫到各種數(shù)據(jù)接受方（可定制）的能力。