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Author: 林子雨老师

Spark安装和编程实践（Spark2.4.0）

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Apache Spark 是一个新兴的大数据处理通用引擎，提供了分布式的内存抽象。Spark 最大的特点就是快，可比 Hadoop MapReduce 的处理速度快 100 倍。本指南将介绍 Spark 的安装与基本使用。
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MapReduce编程实践(Hadoop3.1.3)

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MapReduce是谷歌公司的核心计算模型，Hadoop开源实现了MapReduce。MapReduce将复杂的、运行于大规模集群上的并行计算过程高度抽象到了两个函数：Map和Reduce，并极大地方便了分布式编程工作，编程人员在不会分布式并行编程的情况下，也可以很容易将自己的程序运行在分布式系统上，完成海量数据的计算。
本教程以一个词频统计任务为主线，详细介绍MapReduce基础编程方法。环境是Ubuntu18.04（或Ubuntu16.04或Ubuntu14.04）、Hadoop3.1.3，开发工具是Eclipse。

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HDFS编程实践（Hadoop3.1.3）

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本指南介绍Hadoop分布式文件系统HDFS，并详细指引读者对HDFS文件系统的操作实践。请务必仔细阅读完厦门大学林子雨编著的《大数据技术原理与应用（第3版）》第3章节，再结合本指南进行学习。

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Hadoop3.1.3安装教程_单机/伪分布式配置_Hadoop3.1.3/Ubuntu18.04(16.04)


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当开始着手实践 Hadoop 时，安装 Hadoop 往往会成为新手的一道门槛。尽管安装其实很简单，书上有写到，官方网站也有 Hadoop 安装配置教程，但由于对 Linux 环境不熟悉，书上跟官网上简略的安装步骤新手往往 Hold 不住。加上网上不少教程也甚是坑，导致新手折腾老几天愣是没装好，很是打击学习热情。

本教程由厦门大学数据库实验室 / 林子雨出品，转载请注明。本教程适合于原生 Hadoop3.1.3，主要参考了官方安装教程，步骤详细，辅以适当说明，相信按照步骤来，都能顺利安装并运行Hadoop。另外有Hadoop安装配置简略版方便有基础的读者快速完成安装。此外，希望读者们能多去了解一些 Linux 的知识，以后出现问题时才能自行解决。

为了方便学习本教程，请读者们利用Linux系统中自带的firefox浏览器打开本指南进行学习。
Hadoop安装文件，可以到Hadoop官网下载hadoop-3.1.3.tar.gz。
也可以直接点击这里从百度云盘下载软件（提取码：ziyu），进入百度网盘后，进入“软件”目录，找到hadoop-3.1.3.tar.gz文件下载到本地。

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Hive3.1.2安装指南


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本指南介绍了Hive，并详细指引读者安装Hive。 前面第几章学习指南已经指导大家安装Linux操作系统，并安装配置了Hadoop，但是这只表明我们已经安装好了Hadoop分布式文件系统，而Hive需要另外下载安装，本指南就是详细指导大家安装并配置Hive，完成后大家可以结合厦门大学林子雨编著的《大数据技术原理与应用（第3版）》第9章数据仓库Hive进行深入学习。
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安装Hive3.1.2遇到错误解决方案

在安装Hive3.1.2时，采用的Hadoop版本是3.1.3，使用MySQL存储元数据。安装过程请参考《Hive安装指南》。安装过程可能遇到两个主要错误。
【错误1】
java.lang.NoSuchMethodError: com.google.common.base.Preconditions.checkArgument
【原因】
com.google.common.base.Preconditions.checkArgument 这是因为hive内依赖的guava.jar和hadoop内的版本不一致造成的。
【解决方法】
1.查看hadoop安装目录下share/hadoop/common/lib内guava.jar版本
2.查看hive安装目录下lib内guava.jar的版本 如果两者不一致，删除版本低的，并拷贝高版本的 问题解决！

【错误2】org.datanucleus.store.rdbms.exceptions.MissingTableException: Required table missing : "VERSION" in Catalog "" Schema "". DataNucleus requires this table to perform its persistence operations.

【解决方案】
进入hive安装目录（比如/usr/local/hive），执行如下命令：./bin/schematool -dbType mysql -initSchema

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