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本文目录一览：

1、Hadoop常见问题解答
2、现在学习hadoop从哪个版本入手
3、hadoop,storm和spark的区别,比较
4、mapreduce的计算框架为哪三个部分
5、如何构建最优化的Hadoop集群

Hadoop常见问题解答

1、）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。

2、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。

3、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。

4、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。

5、大数据和Hadoop几乎是同义词。随着大数据的兴起，专门从事大数据操作的Hadoop框架也开始流行起来。专业人员可以使用该框架来分析大数据并帮助企业做出决策。注意：这个问题通常在大数据访谈中提出。可以进一步去回答这个问题，并试图解释的Hadoop的主要组成部分。

6、就拿你的hello hadoop 和 hello world举例。

现在学习hadoop从哪个版本入手

Apache Hadoop0版本，有以下模块：Hadoop通用模块，支持其他Hadoop模块的通用工具集；Hadoop分布式文件系统（HDFS），支持对应用数据高吞吐量访问的分布式文件系统；Hadoop YARN，用于作业调度和集群资源管理的框架；Hadoop MapReduce，基于YARN的大数据并行处理系统。

目前为止，作为半只脚迈进Hadoop大门的人，我建议大家还是选择Hadoop x用。可能很多人会说，Hadoop都出到4，为啥还用x呢，说这话一听就没玩过hadoop。理由一： Hadoop x和x是完全两个不同的东西，并不是像说单机的webserver从0升级到0那么简单的事情。

如果要给hadoop入门级新手做一个hadoop版本的推荐，可以使用DKH的发行版hadoop。DKH标准版有三个不同的子版本：用于开发调试的单机版；支持三节点的学习版；支持五节点以上的标准服务器版。DKH-分布式SQL版有两个子版本：学习版和服务器版。入门级新手可以选择DKH标准版中的支持三节点的学习版。

所谓的发行版，是指可以简单易用，直接可以实用或商用的版本。目前这样的版本都是收费的，像IBM、阿里、Amazon等的。它们有试用版或是免费版，但都不好实用或商用，除非花钱购买，这是赢利模式。

虽然从事Hadoop方面工作，但是不是高手，毕竟只有一年经历而已。分享下本人的学习经历吧。了解Hadoop运行机制，可以学习Hadoop权威指南或者Hadoop实战；了解Hadoop运行流程，看懂HADOOP_HOME/bin/下面主要执行脚本。

需要。原因如下：大数据支持很多开发语言，但企业用的最多的还是java，所以并不是完全需要，有其它语言基础也可以，同时hadoop是由java编写的，要想深入学习，学习java是有必要的。于此，hadoop一般在工业环境大部分是运行在linux环境下，hadoop是用java实现的。所以最好是熟悉linux环境下编程。

hadoop,storm和spark的区别,比较

storm的网络直传、内存计算，其时延必然比hadoop的通过hdfs传输低得多；当计算模型比较适合流式时，storm的流式处理，省去了批处理的收集数据的时间；因为storm是服务型的作业，也省去了作业调度的时延。所以从时延上来看，storm要快于hadoop。

Spark：Spark 在 Hadoop 的基础上进行了架构上的优化。与 Hadoop 主要使用硬盘存储数据不同，Spark 更倾向于使用内存来存储数据，这使得 Spark 在处理大数据时能够提供比 Hadoop 快100倍的速度。然而，由于内存中的数据在断电后会丢失，Spark 不适合处理需要长期存储的数据。

Spark是一个快速的大数据处理框架，它提供了内存计算的能力，可以处理大规模数据的实时计算和分析任务。与传统的Hadoop MapReduce相比，Spark在处理大数据时具有更高的效率和速度。Storm是一个分布式实时计算系统，适用于处理大数据流的应用场景。

因为内存寻址速度是硬盘的百万倍以上，所以storm的速度相比较hadoop非常快。hadoop是实现了mapreduce的思想，将数据切片计算来处理大量的离线数据数据。hadoop处理的数据必须是已经存放在hdfs上或者类似hbase的数据库中，所以hadoop实现的时候是通过移动计算到这些存放数据的机器上来提高效率。

Storm是 Twitter 主推的分布式计算系统。它在Hadoop的基础上提供了实时运算的特性，可以实时的处理大数据流。不同于Hadoop和Spark，Storm不进行数据的收集和存储工作，它直接通过网络实时的接受数据并且实时的处理数据，然后直接通过网络实时的传回结果。

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