hadoop支持什么开发语言

hadoop支持C++，Java开发语言。

Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。MapReduce是处理大量半结构化数据集合的编程模型。编程模型是一种处理并结构化特定问题的方式。

例如，在一个关系数据库中，使用一种集合语言执行查询，如SQL。告诉语言想要的结果，并将它提交给系统来计算出如何产生计算。还可以用更传统的语言(C++，Java)，一步步地来解决问题。这是两种不同的编程模型，MapReduce就是另外一种。

扩展资料

特点

1、确定哪些数据属于企业的敏感数据。根据公司的隐私保护政策，以及相关的行业法规和政府规章来综合确定。

2、确保数据保护方案同时采用了隐藏和加密技术，尤其是如果我们需要将敏感数据在Hadoop中保持独立的话。

3、确保需要加密的时候有合适的技术(比如Java、Pig等)可被部署并支持无缝解密和快速访问数据。

参考资料来源：

百度百科—Hadoop

在不使用eclipse情况使java程序在hadoop 2.2中运行的完整过程。整个过程中其实分为java程序的编译，生成jar包，运行测试。\x0d\x0a这三个步骤运用的命令都比较简单，主要的还是如何找到hadoop 2.2提供给java程序用来编译的jar包。具体可以查看:\x0d\x0aHADOOP_HOME/share/hadoop/httpfs/tomcat/webapps/webhdfs/WEB-INF/lib目录\x0d\x0a下面会通过一个在hadoop中创建一个目录的JAVA例子来进行演示\x0d\x0a具体代码如下：\x0d\x0a\x0d\x0apackage com.wan.demo;\x0d\x0a\x0d\x0aimport java.io.IOException;\x0d\x0aimport org.apache.hadoop.conf.Configuration;\x0d\x0aimport org.apache.hadoop.fs.FileSystem;\x0d\x0aimport org.apache.hadoop.fs.Path;\x0d\x0a\x0d\x0apublic class HADemo {\x0d\x0a\x0d\x0apublic static void main(String[] args) {\x0d\x0a// TODO Auto-generated method stub\x0d\x0amkdir(args[0]);\x0d\x0a}\x0d\x0a\x0d\x0apublic static void mkdir(String dir){\x0d\x0aConfiguration configuration=new Configuration();\x0d\x0aFileSystem fs;\x0d\x0atry {\x0d\x0afs = FileSystem.get(configuration);\x0d\x0afs.mkdirs(new Path(dir));\x0d\x0afs.close();\x0d\x0a} catch (IOException e) {\x0d\x0a// TODO Auto-generated catch block\x0d\x0ae.printStackTrace();\x0d\x0a}\x0d\x0a}\x0d\x0a}\x0d\x0a\x0d\x0a把HADemo.java文件拷贝到linux环境中\x0d\x0a配置HADOOP_HOME/bin到环境中，启动集群，进入HADemo.java文件目录中\x0d\x0a注:下面的lib目录里面的文件由HADOOP_HOME/share/hadoop/httpfs/tomcat/webapps/ webhdfs/WEB-INF/lib目录中获取，下面做的目的是为了缩减命令长度\x0d\x0a1.编译java\x0d\x0a# mkdir class\x0d\x0a#Javac -classpath .:lib/hadoop-common-2.2.0.jar:lib/hadoop-annotations-2.2.0.jar -d class HADemo.java\x0d\x0a2.生成jar包\x0d\x0a#jar -cvf hademo.jar -C class/ .\x0d\x0aadded manifest\x0d\x0aadding: com/(in = 0) (out= 0)(stored 0%)\x0d\x0aadding: com/wan/(in = 0) (out= 0)(stored 0%)\x0d\x0aadding: com/wan/demo/(in = 0) (out= 0)(stored 0%)\x0d\x0aadding: com/wan/demo/HADemo.class(in = 844) (out= 520)(deflated 38%)\x0d\x0a3.测试运行\x0d\x0a#hadoop jar hademo.jar com.wan.demo.HADemo /test\x0d\x0a检测：\x0d\x0a#hadoop fs -ls /\x0d\x0a \x0d\x0a结束!

Hadoop是一个全面的大数据处理平台，它能够存储和处理海量数据。为了充分利用Hadoop，我们需要掌握其基础知识并正确搭建开发环境。以下是详细的学习和搭建指南。

一、学习Hadoop基础知识

- 理解Hadoop的核心概念和原理：Hadoop主要由HDFS(分布式文件系统)和MapReduce(处理大数据的编程模型)组成。

- 学习Java和Linux：Hadoop是用Java开发的，因此对Java有一定的了解是学习Hadoop的基础。同时，由于Hadoop通常运行在Linux系统上，熟悉Linux命令行也是必要的。

- 寻找优质学习资源：优秀的资源如网络教程、在线课程和参考书籍(例如《Hadoop: The Definitive Guide》)可以帮助更快地掌握Hadoop。

二、搭建Hadoop开发环境

- 安装Java：首先，在您的系统上安装Java运行环境。您可以访问Java的官方网站获取安装指南。

- 安装和配置Hadoop：从Hadoop的官方网站下载最新版本，并按照文档进行安装和配置，包括设置Hadoop环境变量和编辑配置文件。

- 初始化HDFS：配置完成后，格式化HDFS并启动NameNode和DataNode。

- 验证安装：通过运行基本命令和示例程序来验证Hadoop是否正确安装。

三、实践和深入学习

- 实际操作：通过执行MapReduce任务来探索Hadoop的功能，如数据读取、数据处理和数据存储。

- 学习高级组件：在掌握了基础组件后，可以进一步了解Hadoop生态系统中的其他组件，如Hive、Pig和HBase。

- 持续学习：随着大数据领域的不断发展，Hadoop也在不断进化。持续学习新的知识和技能对于保持竞争力至关重要。

总结我爱编程网

Hadoop是大数据处理的重要工具，学习和搭建Hadoop开发环境是进入大数据领域的重要一步。虽然开始时可能会遇到挑战，但通过系统的学习和实践，我们将能够逐渐掌握Hadoop，为未来的大数据项目打下坚实的基础。在大数据变得越来越重要的今天，掌握Hadoop将帮助我们更好地理解和分析数据，从而做出更明智的决策。