很多朋友对于hadoop环境搭建教程和虚拟机安装hadoop环境配置不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
Hadoop如何快速入门
简单来说下，我对hadoop的理解。
狭义上说:
Hadoop1.x版本是hdfs+mapReduce
Hadoop2.x版本是hdfs+yarn+mapReduce
广义上说:
haddop是一个生态。
建议从1.x到2.x，先看架构，了解1.x的架构以及缺点不足，2.x是如何改进的。现在推出的3.x又有什么改进呢?
生态圈，都有什么?每个模块是做什么的?工作中会有什么应用场景?
以上是学习思路，仅供参考，欢迎与我在线交流
hadoop的特性
hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，并且是一种可靠，高效，可伸缩的方式进行处理的，它有以下几方面特性：
1.高可靠性：采用冗余数据存贮方式，即使一个副本发生故障，其他副本也可以保证对外工作的正常进行。
2.高效性：作为并行分布式计算平台，hadoop采用分布式存贮和分布式处理两大核心技术，能够高效的处理PB级别的数据
3.高可扩展性：hadoop的设计目标是可以高效稳定的运行在廉价的计算机集群上，可以扩展到数以千计的计算机节点上。
4.高容错性：采用冗余数据存贮方式，自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。
5.成本低：hadoop采用廉价的计算机集群，普通的用户也可以pc机搭建环境
6.运行在linux平台上，hadoop是基于java语言开发的，可以较好的运行在linux的平台上
7.支持多种编程语言，如：C++等/
阿里云自己搭建hadoop，hbase合适吗
自己搭建完全可以，日常使用肯定没有任何问题，但是如果要做到企业级，而且还追求效率那么使用现成的完全可以，虽然价格稍高，但是阿里云内部的优化做的确实挺好的，由于本人是个程序员，对于新手程序与来讲，还是自己搭建比较容易上手，阿里云的产品自己也有用过好几款，感觉世界使用成品的话，阿里云官方的文档暂时还不是很充足
hadoop的特点是
hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，并且是一种可靠，高效，可伸缩的方式进行处理的，它有一下几方面特性：
1.高可靠性：采用冗余数据存贮方式，即使一个副本发生故障，其他副本也可以保证对外工作的正常进行。
2.高效性：作为并行分布式计算平台，hadoop采用分布式存贮和分布式处理两大核心技术，能够高效的处理PB级别的数据
3.高可扩展性：hadoop的设计目标是可以高效稳定的运行在廉价的计算机集群上，可以扩展到数以千计的计算机节点上。
4.高容错性：采用冗余数据存贮方式，自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。
5.成本低：hadoop采用廉价的计算机集群，普通的用户也可以pc机搭建环境
6.运行在linux平台上，hadoop是基于java语言开发的，可以较好的运行在linux的平台上
搭建私有云平台：Hadoop还是选择OpenStack
首先建议题主描述清楚应用场景，否则别人做的方案可能都不符合需求。
就Hadoop和OpenStack的纠结而言，支撑数据分析用前者，做资源管理用后者。
=================补充=============
题主的需求，实质是搭建一个IoT实时大数据平台，而不是一般意义的私有云。IoTa大数据平台除了数据采集和结果反馈，其余部分和一般的大数据平台相差不多。OpenStack长于管理VM资源管理，Hadoop长于批处理，不擅长实时处理，所以需要寻找一种更加完善的解决方案。这里推荐考虑Storm或者ApacheFlink。
OpenStack是一个开源的IaaS实现，由Nova、Cinder、Neutron、Swift、Glance等一系列相互关联的子项目组成，可以理解为云计算领域的Linux。OpenStack架构松耦合，高可扩展，能适应不同企业的需求，已经成为IaaS私有云事实标准。国内外各大厂都在OpenStack上有很大的投入。当然项目成长的同时，也受到大厂博弈的一些影响，但项目本身就是大家求同存异的结果，我们相信OpenStack会在竞合中有更美好的未来。
大数据平台可以完全不鸟OpenStack，分布式文件系统有HDFS，资源调度和管理YARN就行。YARN都已经支持Docker，希望细粒度调度模式可以考虑Mesos，Mesos提供良好的API，支持很多成熟的框架，不过Mesos不在Hadoop生态中，这是一个缺憾。ApacheHadoop能够以低成本进行海量数据的多维统计分析，还是很有优势。
核心流式计算部分，有Storm、Spark、Flink可以选择。
Storm编程模型简单，毫秒级延迟，容错性、扩展性和可靠性都比较好，在国内有很多团队采用。不过Storm只是流计算框架，且不能直接利用YARN。
ApacheSpark是和Hadoop一样流行的开源大数据框架，社区活跃，在流计算、图处理、机器学习方面都投入很大，支持对SQL的优化，很适合多种大数据平台的需求，不过SparkStreaming本质还是批处理，把数据流分解成一系列小的RDD，通过时间窗来控制数据块的大小，有测试说只能支持秒级计算。
ApacheFlink是可扩展的批处理和流式数据处理的数据处理平台，能够基于同一个Flink运行时提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。不同于Spark，Flink把批处理当初特殊的流处理，并且支持增量迭代，这是非常赞的设计，可以快速地处理数据密集型和迭代任务，性能很有保证。不过目前Flink用户群和社区还没有Spark那么强大。但Flink的未来很值得期待，可能需要时间的沉淀。
Spark和Flink的对比，ApacheFlink现在在大数据处理方面能够和ApacheSpark分庭抗礼么这个问题的最佳答案质量很棒，转载自知乎，翻译的这篇文章：IntroductiontoApacheFlinkforSparkDevelopers:FlinkvsSpark
最后，上一张网易猛犸大数据平台架构图，供参考。
关于本次hadoop环境搭建教程和虚拟机安装hadoop环境配置的问题分享到这里就结束了，如果解决了您的问题，我们非常高兴。
