大数据从入门到实战 - 第3章 mapreduce基础实战
时间: 2023-06-05 15:47:14 浏览: 402
第三章 "MapReduce基础实战" 包括对MapReduce框架的基本概念和使用方法的详细讲解。在本章中,读者将学习如何使用MapReduce处理大数据,包括如何编写Map和Reduce函数,如何配置Hadoop集群,以及如何使用常用工具(如Hadoop Streaming和Pig)进行数据处理。通过本章的学习,读者将能够实现自己的MapReduce程序并在实际场景中使用它们。
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大数据从入门到实战 - 第2章 分布式文件系统HDFS
HDFS(Hadoop Distributed File System)是Apache Hadoop的核心组件之一,它是一个分布式文件系统,用于存储和处理大规模数据。HDFS 采用了一种 master/slave 的架构,其中 NameNode 是主节点,负责维护文件系统的命名空间和控制访问;DataNode 是从节点,负责实际存储数据。
HDFS 的设计目标是高容错性、高吞吐量和高可靠性。它通过数据的复制和分布式存储来实现容错性,通过数据的并行读写来实现高吞吐量,通过数据的检验和来保证数据的可靠性。
HDFS 的数据是以块(Block)的形式存储的,每个块的默认大小是 128MB,可以通过参数进行配置。在文件上传时,HDFS 会将文件分成若干个块,每个块会被复制到多个 DataNode 上,以实现数据的冗余存储和容错性。
除了基本的文件读写操作,HDFS 还提供了许多高级功能,如文件的快照、数据压缩、数据加密等。HDFS 也支持与其他 Hadoop 生态系统组件的集成,如 MapReduce、Hive、Pig 等。
在实际应用中,HDFS 可以用于存储各种类型的数据,包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。它可以应用于各种场景,如日志处理、图像处理、文本处理、机器学习等。
大数据从入门到实战 - 第2章 分布式文件系统hdfs
HDFS(Hadoop分布式文件系统)是一种高容错的分布式文件系统,是Hadoop生态系统中的核心组件之一。它支持高容错性、高可靠性和高性能的数据存储和管理。HDFS通过将大文件分成小块存储在多台机器上来实现数据分布式存储,并通过主节点和从节点之间的协调来实现高可用性。 HDFS通常与MapReduce结合使用,用于分布式数据处理和分析。