很多同鞋在学习大数据过程中，也会在自己电脑上搭建环境，但是内存不足确实是个让人头疼的问题，废话不多说，个人有如下一些想法，分享给大家：
1、使用apache原生的hadoop来搭建集群，除了配置繁琐之外，还可能会有很多版本兼容性的问题(这很是头疼的问题)，当然在一些组件的官网有明确的版本依赖性说明，搭建haddop+hive或者hadoop+hbase等，管理起来也非常的不便，得自己写脚本来实现监控。当然了，也有它的好处，就是达到能运行起来，占用的内存并不多，8G的笔记本也能运行hadoop+hive或者hadoop+hbase，现在主流的pc机器应该都支持，也适合入门，对了解各个配置文件的作用及一些参数的调整有好处。
2、使用hortonworks的ambari来搭建 hadoop集群，这个占用的内存不算太多，也支持添加常用的组件同时运行，如zookeeper,hadoop,hive,hbase,flume等，ambari也是开源的，能满足大部分的初学者及一些为节约成本的企业需求。但ambari对一些组件的支持还是不够，如impala,kudu，hue等，这些组件最早都是由cloudera公司开发的，虽然目前ambari也支持，但可能对他们的兼容性还不够完善，可能会遇到一些问题。对于16G的笔记本来说，用ambari来搭建学习环境是完全没问题的。
3、对于CDH爱好者来说，16G笔记本其实也是可以搭建并运行起来的，当然了，这个真只能单节点了。只是在安装集群时候，最开始先只添加必要的服务，如zookpper，hdfs。其它服务可以安装完成之后再添加的。安装完成后，把下面的Cloudera Management Service给停掉，这可以节约几个G的内存(至少2-3G)，停用后，不影响集群的正常工作，这只是用于资源监控的，我停用后，添加的组件和CM界面效果如下:
目前上述服务全部都是启动状态，可以正常使用。本人笔记本16G内存，下面是我虚拟机的内存情况：
当然本人物理机打开的应用除了虚拟机之外，还可以开一个xshell和idea开发工具，再多开一些应用就会卡了，当然也可以停掉一些用不到的服务来减小内存消耗。