Hadoop作为大数据处理的核心框架，其集成能力在企业级应用中至关重要。以下是关键知识点与实践指南：
1. 基础环境准备 ⚙️
- 安装Hadoop：建议从官方文档获取最新版本
- 配置YARN与MapReduce：需调整
yarn-site.xml和mapred-site.xml文件 - HDFS集群搭建：包含NameNode与DataNode的分布式存储架构
2. 核心集成组件 📚
- HDFS集成：使用
HdfsConfiguration类连接分布式文件系统 - MapReduce集成：编写Job类实现分布式计算任务
- Hive与Hadoop：通过SQL接口操作大数据集
- Spark与Hadoop：兼容Hadoop生态的分布式计算引擎
3. 实践案例 📈
- 日志分析系统：整合Flume采集数据至HDFS
- 实时数据处理：使用Kafka + Spark Streaming架构
- 机器学习集成：配合Mahout实现分布式模型训练
4. 常见问题排查 🛠️
- 权限配置错误：检查HDFS目录权限设置
- 网络连接异常：确保DataNode节点通信正常
- 版本兼容性：Hadoop 3.x与Hive 3.x的兼容方案