本篇文章给大家谈谈hadoop是个什么东西，以及hadoop是一个什么样的软件对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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Hadoop常见问题解答
namenode负责管理目录和文件信息，真正的文件块是存放在datanode上。 每个map和reduce（即task)都是java进程，默认是有单独的jvm的，所以不可能同一个类的对象会在不同节点上。看你的描述是把namenode，datanode和jobtracker，tasktracker有点混了。
Hadoop的应用与优势 Hadoop擅长处理大量数据，其开源特性使其在企业环境中广受欢迎，尤其是在性能和经济性方面。 数据一致性检查与维护 fsck是HDFS的检查工具，用于检测数据完整性问题，确保数据一致性。
） 重启坏掉的DataNode或JobTracker。当Hadoop集群的某单个节点出现问题时，一般不必重启整个系统，只须重启这个节点，它会自动连入整个集群。在坏死的节点上输入如下命令即可：bin/Hadoop-daemon.sh start DataNode bin/Hadoop-daemon.sh start jobtracker 2） 动态加入DataNode或TaskTracker。
第一个警告是无法加载hadoop本地库：Hadoop是使用Java语言开发的，但是有一些需求和操作并不适合使用java，所以就引入了本地库（Native Libraries）的概念，通过本地库，Hadoop可以更加高效地执行某一些操作。
就会报上述错误。解决方法是：如果你的操作系统和JVM是64位的，就直接安装hadoop 5版本，无需按照网上说的去重新编译hadoop，因为它的native库就是64位了；如果你的操作系统和JVM是32位的，就直接安装hadoop 4以及之前的版本。经过以上三步，就能解决你的问题。若未能解决，请追加提问。
HBase和oracle,Hadoop的区别?
1、Hbase作为Hadoop下的一个子项目，目前发展比较强大，和传统的关系型数据库oracle来比，两者各有优缺点，我们先看一个简单的表格。
2、hadoop是个轻量级的产品，又是开源的，不像dpf那么复杂，还要购买商业软体，搭个DPF环境需要费挺大力气的。hadoop能处理半结构化，非结构化资料。但hadoop要写mapreduce函式，这个比起SQL来，方便灵活性差太多了。
3、其实这两个东西不是同类 hadoop是一个分布式云处理架构，倾向于数据计算而oracle是一个关系型数据库，倾向于数据存储。要说比较可以比较hbase与oracle。
4、关系数据库通常可以针对不同列构建复杂的多个索引，以提高数据访问性能。与关系数据库不同的是，HBase只有一个索引——行键，通过巧妙的设计，HBase中所有访问方法，或者通过行键访问，或者通过行键扫描，从而使整个系统不会慢下来。
5、HBase是一个基于Apache Hadoop的面向列的NoSQL数据库，是Google BigTable的开源实现。它运行在HDFS之上，为Hadoop提供类似于BigTable规模的服务。HBase针对半结构化数据，是一个多版本的、可伸缩的、高可靠的、高性能的、分布式的和面向列的动态模式数据库。
大数据初学者应该怎么学?
新手学习大数据可以通过自学或是培训两种方式。想要自学那么个人的学历不能低于本科，若是计算机行业的话比较好。非本专业也可以，只要学历够，个人的逻辑思维能力以及个人的约束能力较好，就可以去网上找找免费的教程，选择适合自己的自学试试看。
：从以上就能看出来，大数据工程师需要掌握的技能是很多的，初学者学大数据的话，最好是参加专业的培训，这是最省时省力效率最高的办法。北大青鸟不少学大数据的学员，哪怕是零基础，也能5个月快速学好这门技术，在就业老师一对一的帮助下，很快能满意就业。
除了形成相应的大数据思维，你还需要学习一些常用的大数据工具，比如excel等等，你还得对大数据实践相当的上心和用心，这是相当相当重要的，至于如何培养大数据实践能力，你可以尝试从身边的一些日常案例入手，培养自己的洞察力，或者利用搜索引擎到察看优秀的大数据案例。
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