雲伺服器搭建hadoop
❶ hadoop集群搭建在阿里雲伺服器上 雲伺服器配置要求是多少
如果是集群的話，我考慮需要流暢運行的話，2核4G配置是可以滿足的。因為這個集群形式，用於適用於物聯網、車聯網、監控、安全風控、即時通訊、消息存儲等行業場景，所以數據量是比較大的，所以配置太低了跑不動，會卡死的。
因為hadoop是海量數據的處理能力，所以伺服器一定不能太小配置了，跑不動了就沒實際用途了。最好使用4核8G內存及以上配置。
因為這方面內容較多，這里也寫不開那麼多內容，所以你可以留言或到我的博客上搜索相關內容，老魏有寫過教程，還不止一篇，都挺詳細的內容，可以幫助你入門。
❷ Hadoop的搭建一般至少要多少台機器
這個要看你的需求
比如你要處理的數據量，和你的伺服器的配置
如果你只是學習，可以用2-3台伺服器
如果沒有條件，用一台電腦，裝幾個虛擬機也可以
❸ 如何構建最優化的Hadoop集群
本文將逐步介紹這些部分的安裝和配置：
•網路體系結構
•操作系統
•硬體要求
•Hadoop軟體安裝/設置
網路架構
根據我們目前能夠拿到的文檔，可以認為雲內的節點越在物理上接近，越能獲得更好的性能。根據經驗，網路延時越小，性能越好。
為了減少背景流量，我們為這個雲創建了一個虛擬專用網。另外，還為應用伺服器們創建了一個子網，作為訪問雲的入口點。
這個虛擬專用網的預計時延大約是1-2毫秒。這樣一來，物理臨近性就不再是一個問題，我們應該通過環境測試來驗證這一點。
建議的網路架構：
•專用TOR(Top of Rack)交換機
•使用專用核心交換刀片或交換機
•確保應用伺服器「靠近」Hadoop
•考慮使用乙太網綁定
為了防止數據丟失，Hadoop會將每個數據塊復制到多個機器上。想像一下，如果某個數據塊的所有拷貝都在同一個機架的不同機器上，而這個機架剛好發生故障了(交換機壞了，或者電源掉了)，這得有多悲劇?為了防止出現這種情況，必須要有一個人來記住所有數據節點在網路中的位置，並且用這些知識來確定——把數據的所有拷貝們放在哪些節點上才是最明智的。這個「人」就是Name Node。
另外還有一個假設，即相比不同機架間的機器，同一個機架的機器之間有著更大的帶寬和更小的延時。這是因為，機架交換機的上行帶寬一般都小於下行帶寬。而且(+本站微信networkworldweixin)，機架內的延時一般也小於跨機架的延時(但也不絕對)。
機架感知的缺點則是，我們需要手工為每個數據節點設置機架號，還要不斷地更新這些信息，保證它們是正確的。要是機架交換機們能夠自動向Namenode提供本機架的數據節點列表，那就太棒了。
❹ vmware和雲伺服器能一起搭建hadoop集群嗎兩台虛擬機一台雲伺服器 該怎麼設置呢
理論上可以的，vmware虛擬機和雲伺服器其實和傳統物理伺服器用起來沒差別。但如果你說的雲伺服器是公有雲，是vmware在你的區域網，不推薦組合起來搭建hadoop，因為互聯網的網路延遲比本地高，集群會不穩，非要做的話，vmware虛擬機需要用dnat映射地址到公網
❺ 阿里雲伺服器版本不一致有什麼方法可以解決此問題，版本不一致配置Hadoop集群出現問題怎麼解決
做畢設需要用到Hadopp資料庫，但是考慮到給自己的電腦中裝n個虛擬機一定會使自己電腦的速度和效率變得很低，所以選擇使用阿里雲的雲伺服器來進行項目的開發。
在阿里雲官網租用一個伺服器（學生服務有優惠:P），創建時公共鏡像選擇Ubuntu14.04，其他設置不變，創建好了以後需要安裝各種相關軟體才能搭建Hadoop的環境。
可以使用PuTTY來遠程管理我們的雲伺服器。打開PuTTY後輸入雲伺服器的公網IP，進入管理界面。
❻ 個人學習hadoop 選擇什麼雲伺服器好
我認為比較靠譜的幾家雲伺服器：
阿里雲
優點：品牌大，捆綁淘寶、支付寶等，賬號注冊和支付方便，產品線完善，自主化程度高；
缺點：售後服務時效性差，工單響應速度經常是半小時以上；磁碟IO是雞肋；用的人多，公說公有理婆說婆有理；
騰訊雲：
優點：同阿里，品牌大有資源，捆綁qq，產品線同樣完善；
缺點：技術較阿里差些，像有些能平滑升級的騰訊目前無法實現，售後是缺點，但相對阿里雲要好些
小鳥雲：
優點：伺服器穩定、帶寬暢通，產品比較專一和專業，是行業新貴，服務水平是最大亮點；
缺點：新品牌，產品單一；
Ucloud：
優點：產品線全，服務夠專業；
缺點：價格較高，屬於資本劣勢了，以游戲雲發家，適合大型用戶。
總價：小鳥雲綜合各方面都不錯，可以選擇。
❼ 如何架構大數據系統 hadoop
大數據數量龐大，格式多樣化。大量數據由家庭、製造工廠和辦公場所的各種設備、互聯網事務交易、社交網路的活動、自動化感測器、移動設備以及科研儀器等生成。它的爆炸式增長已超出了傳統IT基礎架構的處理能力，給企業和社會帶來嚴峻的數據管理問題。因此必須開發新的數據架構，圍繞「數據收集、數據管理、數據分析、知識形成、智慧行動」的全過程，開發使用這些數據，釋放出更多數據的隱藏價值。
一、大數據建設思路
1）數據的獲得
四、總結
基於分布式技術構建的大數據平台能夠有效降低數據存儲成本，提升數據分析處理效率，並具備海量數據、高並發場景的支撐能力，可大幅縮短數據查詢響應時間，滿足企業各上層應用的數據需求。
❽ 阿里雲雲伺服器linux可以部署hadoop么
通過命令行下載Hadoop ，我下載的版本是1.2.1，版本穩定且方便學習。
[plain] view plain
wget http://mirror.bit.e.cn/apache/hadoop/common/hadoop-1.2.1/hadoop-1.2.1.tar.gz
下載完成後，將hadoop安裝包轉移至要安裝的目錄
[plain] view plain
mv hadoop-1.2.1.tar.gz /usr/hadoop/
cd /usr/hadoop/
解壓
[plain] view plain
tar -zxvf hadoop-1.2.1.tar.gz
配置Hadoop
配置文件在 hadoop的conf文件夾下
首先修改 hadoop-env.sh 文件
[plain] view plain
vim hadoop-env.sh
找到 # export java_HOME=…..
修改為 export JAVA_HOME=/usr/Java/java8
注意 // 如果忘記java的路徑，可以通過命令 echo $JAVA_HOME查看
其次修改 core-site.xml 文件
其實 修改 hadoop-env.sh
[plain] view plain
vim hadoop-env.sh
修改內容為
[html] view plain
<configuration>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/hadoop</value>
</property>
<property>
<name>dfs.name.dir</name>
<value>/hadoop/name</value>
</property>
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://canghong:9000</value>
</property>
</configuration>
然後修改 hdfs-site.xml
[html] view plain
<configuration>
<property>
<name>dfs.data.dir</name>
<value>/hadoop/data</value>
</property>
</configuration>
最後修改 mapred-site.xml
[html] view plain
<configuration>
<property>
<name>mapred.job.tracker</name>
<value>canghong:9001</value>
</property>
</configuration>
配置完成後，告訴系統hadoop的安裝目錄
[plain] view plain
vim ~/.bashrc
export HADOOP_HOME=/usr/hadoop/hadoop-1.2.1
在 export PATH 中 加入 HADOOP_HOME
export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$HADOOP_HOME/bin:$PATH
測試
在命令行輸入 hadoop
出現
10015 JobTracker
9670 TaskTracker
9485 DataNode
10380 Jps
9574 SecondaryNameNode
9843 NameNode
則表示成功
格式化文件系統
[plain] view plain
cd /usr/hadoop/hadoop-1.2.1/bin
hadoop namenode -formate
啟動
啟動 bin下的 start-all.sh
start-all.sh
測試
在命令行 輸入 jps 查看hadoop是否正常運行
❾ hadoop怎麼搭建web後端伺服器
web應用是實時的應用。而hadoop平台是用來處理非實時數據的。 所以，通常是超大數據用hadoop處理，結果返回資料庫（或hbase）中，web應用調用資料庫。