一、hadoop偽分布式優點？

優點：

1、高可靠性

Hadoop按位存儲和處理數據的能力值得人們信賴。

2、高擴展性

Hadoop是在可用的計算機集簇間分配數據并完成計算任務的，這些集簇可以方便地擴展到數以千計的節點中。

3、高效性

Hadoop能夠在節點之間動態地移動數據，并保證各個節點的動態平衡，因此處理速度非常快。

4、高容錯性。

Hadoop能夠自動保存數據的多個副本，并且能夠自動將失敗的任務重新分配。Hadoop帶有用Java語言編寫的框架，因此運行在Linux生產平臺上是非常理想的。Hadoop上的應用程序也可以使用其他語言編寫，比如C++。

二、hadoop偽分布式進程都有哪些？

Hadoop偽分布式進程主要包括以下幾個組件：NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager和JobHistoryServer。

NameNode負責管理整個Hadoop集群的文件系統和元數據信息，DataNode負責存儲實際的數據塊。

ResourceManager是資源管理器，負責分配集群中的資源給各個應用程序。

NodeManager是每個節點上的資源管理器，負責監控和管理該節點上的資源使用情況。

JobHistoryServer則用于存儲和提供作業歷史信息。這些組件共同協作，實現了Hadoop的基本功能，如分布式文件存儲、分布式計算和資源管理等。

三、hadoop集群環境搭建實驗目的？

通過對Hadoop模式安裝配置的學習，我學習和熟悉了一些新的指令操作，對hadoop的基本操作有了基礎的掌握，hadoop的環境配置原理和編譯原理的方法，在實驗過程中也遇到很多問題，不過都問同學、問老師、上網查閱資料，很多問題都已經解決了，這次實驗也為我們后面的實驗打下基礎。

四、hadoop分布式和偽分布式用于哪些評情況？

hadoop分布式和偽分布式用于三種情況：（1）NameNode，（2）DataNode，（3）Secondary NameNode三種不同的分布式架構。

第一種情況，NameNode：（1）是整個文件系統的管理節點。它維護著整個文件系統的文件目錄樹，文件/目錄的元信息和每個文件對應的數據塊列表。接收用戶的操作請求。（2）文件包括：fsimage:元數據鏡像文件。存儲某一時段NameNode內存元數據信息。edits:操作日志文件。fstime:保存最近一次checkpoint的時間（3）以上這些文件是保存在linux的文件系統中。

第二種情況，DataNode分布式分布，Hadoop實現了一個分布式文件系統（Hadoop Distributed File System），簡稱HDFS。HDFS有高容錯性的特點，并且設計用來部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）來訪問應用程序的數據，適合那些有著超大數據集（large data set）的應用程序。HDFS放寬了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式訪問（streaming access）文件系統中的數據。

第三種情況，Secondary NameNode創立連接，Hadoop的框架最核心的設計就是：HDFS和MapReduce。HDFS為海量的數據提供了存儲，而MapReduce則為海量的數據提供了計算。它們都對文件編輯，蜜鑰連接，格式化開啟服務，查看并測試，創建目錄并上傳，重新執行命令等情況起到分析作用。

在實際運行過程中，在以獨立模式運行Hadoop之后，讓我們以分布式模式?（多節點集群）啟動Hadoop。

當時的先決條件：在分布式模式下啟動hadoop之前，必須在偽分布式模式下設置hadoop，并且至少需要兩臺計算機，其中一臺用于主機，另一臺用于從機（您可以在一臺計算機上創建多臺虛擬機）。

因此，Hadoop需要SSH訪問權限來管理其節點，即遠程計算機和本地計算機。

因此，對于我們的Hadoop單節點設置，我們需要為hadoop_admin用戶配置對localhost的SSH訪問。

五、什么是偽分布式？（hadoop中遇到的）？

hadoop分為單機模式，偽分布式，和完全分布式。你說的偽分布式是指：一個機器上，即當namenode，又當datanode，或者說即是jobtracker，又是tasktracker。沒有所謂的在多臺機器上進行真正的分布式計算，故稱為＂偽分布式＂。

六、怎么在windows上搭建hadoop環境？

在Eclipse的Windows->Preferences中，選擇HadoopMap/Reduce,設置好Hadoop的安裝目錄，這里，我直接從linux的/home/hadoop/hadoop-1.0.3拷貝過來的，點擊OK按鈕！

七、hadoop集群搭建？

hadoop是一個由Apache基金會所開發的分布式系統基礎架構。

用戶可以在不了解分布式底層細節的情況下，開發分布式程序。充分利用集群的威力進行高速運算和存儲。

hadoop實現了一個分布式文件系統，簡稱HDFS。

HDFS有高容錯性的特點，并且設計用來部署在低廉的硬件上；

而且它提供高吞吐量來訪問應用程序的數據，適合那些有著超大數據集的應用程序。

HDFS放寬了POSIX的要求，可以以流的形式訪問文件系統中的數據。

hadoop的框架最核心的設計就是：HDFS和MapReduce。HDFS為海量的數據提供了存儲，而MapReduce則為海量的數據提供了計算。

八、在linux系統上怎么搭建hadoop開發環境？

A、基礎環境

1.jdk安裝與配置

2.host

3.ssh

4.文件目錄 B、 Hadoop安裝與配置 1.下載hadoop軟件 2.環境變量 3.hadoop配置 C、運行Hadoop 1.運行hdfs 2.運行yarn D、測試hadoop ，這是搭建集群的大題路徑，詳細的可以去看一下八斗學院的視頻，第一部分是講集群搭建的很詳細

九、hadoop集群搭建步驟？

您好，Hadoop集群搭建步驟如下：

1. 安裝Java環境：Hadoop是基于Java開發的，因此必須先安裝Java環境。

2. 下載Hadoop：從Apache官網下載Hadoop壓縮包。

3. 解壓Hadoop：將下載的壓縮包解壓到指定目錄。

4. 配置Hadoop環境變量：將Hadoop的bin目錄添加到系統環境變量中。

5. 配置Hadoop集群：修改Hadoop的配置文件，包括core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml等。

6. 配置主節點和從節點：在主節點和從節點上分別配置Hadoop環境。

7. 啟動Hadoop集群：在主節點上啟動Hadoop集群。

8. 測試Hadoop集群：使用Hadoop自帶的測試程序，如WordCount等，來測試Hadoop集群的運行情況。

9. 部署Hadoop應用程序：將自己編寫的Hadoop應用程序部署到Hadoop集群上運行。

需要注意的是，Hadoop集群的搭建需要一定的技術基礎，建議在搭建前先了解Hadoop的基本概念和原理。同時，還需要注意Hadoop集群的安全性和穩定性，確保集群的正常運行。

十、hadoop集群和hadoop分布式怎么理解啊？

hadoop集群指的是一群機器在一起提供一個hadoop的集群的服務。hadoop分布式指的是hadoop支持任務分布式運行，因為有hadoop集群提供服務，所以hadoop將任務分發到集群的多臺機器運行，所以叫做分布式。一個是服務器架構，一個是任務運行架構。