hadoop使用,Hadoop使用场景

hadoop中常用的命令

1、Hadoop的命令有：ctrl+r：搜索历史命令、ctrl+q：退出、cd...：返回上一级目录、.mkdir：创建文件夹。

2、Hadoop可以使用chgrp命令来改变文件的属性，chgrp命令可用于更改HDFS中文件或目录的所有者组。

3、启动hadoop的命令是：`start-dfs.sh` 和 `start-yarn.sh`。这两个命令分别用于启动Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Hadoop资源管理器（YARN）。要启动Hadoop，请按照以下步骤操作：打开终端或命令提示符窗口。

4、resourcemanage。Hadoop启动过程官网显示，hadoop搭建中，单独开启资源管理器的命令是resourcemanage。yarn-daemon.shstartresourcemanager是单独启动资源管理器。

hadoop可以使用chgroup

可以。根据查询Python数据的内容得知：hadoop可以使用chgroup命令，是用来改变文件所属的组，chgroup后边加-R将使改变在目录结构下递归进行。Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。

Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

HDFS权限、YARN资源使用权限、Container使用主机资源权限、主机（hadoop节点）之间的权限。hadoop获取user/group方式：（hadoop-common组件的，公用，参见UserGroupInformation类）。

MapReduce 最初只能够对键排序， 但是也有技术利用可以利用Hadoop 的特性来实现按值排序。想了解的话可以看这篇博客。

有时候，我们使用Hadoop处理数据时，在Reduce阶段，我们可能想对每一个输出的key进行单独输出一个目录或文件，这样方便数据分析，比如根据某个时间段对日志文件进行时间段归类等等。

如何使用Hadoop的Partitioner

之前的例子使用KeyFieldBasePartitioner自定义了使用key中的部分字段做partition，现在我们通过org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedComparator来自定义使用key中的部分字段做比较。

partitioner类就是为了确定Map处理后的文件需要使用哪个Reduce进行处理，默认使用HashPartitioner，对其所对应的键进行哈希操作，用来决定该记录使用哪个分区进行处理。

而实现全排序的核心步骤为：取样和Partition。

Hadoop是什么?能不能给点具体的解释?怎么用?

1、Hadoop主要是分布式计算和存储的框架，所以Hadoop工作过程主要依赖于HDFS（Hadoop Distributed File System）分布式存储系统和Mapreduce分布式计算框架。

2、既可以是Hadoop 集群的一部分，也可以是一个独立的分布式文件系统，是开源免费的大数据处理文件存储系统。

3、Hadoop这个名字不是一个缩写，而是一个虚构的名字。该项目的创建者，Doug Cutting解释Hadoop的得名 ：“这个名字是我孩子给一个棕黄色的大象玩具命名的。Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。

4、首先Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop 的最常见用法之一是 Web 搜索。

5、Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。