大数据入门：Hadoop与Spark

# 1. 大数据概述

## 1.1 什么是大数据

大数据是指规模大、结构复杂、更新快的数据集合，这些数据集合对传统数据处理工具的处理能力已经或即将超出其范围。大数据通常具有三个特点：数据量大、数据来源多样、数据处理复杂。大数据的处理需要借助分布式计算、存储、处理等技术手段。

## 1.2 大数据的应用领域

大数据技术已经在各行各业得到广泛应用，包括但不限于电商、金融、医疗、交通、能源等领域。在电商领域，大数据技术被广泛应用于用户行为分析、个性化推荐等方面；在金融领域，大数据技术被应用于风险控制、反欺诈、数据建模等方面。

## 1.3 大数据处理的挑战

大数据处理面临着诸多挑战，包括数据的存储、管理、分析、隐私保护等问题。此外，传统的数据处理技术已经无法满足大数据处理的需求，因此需要引入分布式计算、并行处理等新技术来解决这些挑战。

# 2. Hadoop基础

### 2.1 Hadoop简介与历史

Hadoop是由Apache基金会开发的一个开源框架，用于分布式存储和处理大规模数据。它最初是由Doug Cutting和Mike Cafarella开发，基于Google的MapReduce论文和Google文件系统（GFS）的思想。

Hadoop的核心设计是可靠性和可扩展性。它包括Hadoop Distributed File System（HDFS）用于存储大数据，并且采用MapReduce编程模型用于处理分布式计算。

### 2.2 Hadoop生态系统介绍

除了HDFS和MapReduce外，Hadoop生态系统还包括许多其他关键组件，例如：

- YARN：资源管理器，用于集群资源的统一管理和调度
- HBase：分布式的列存储数据库
- Pig：用于大数据分析的平台
- Hive：数据仓库工具，提供类SQL语言HiveQL
- ZooKeeper：分布式协调服务
- Sqoop：用于在Hadoop与结构化数据存储交换数据的工具
- Oozie：工作流调度系统，用于管理Hadoop作业

### 2.3 Hadoop的核心架构与组件

Hadoop的核心架构包括以下组件：

- NameNode：负责管理文件系统的命名空间和访问控制
- DataNode：负责存储实际的数据块
- ResourceManager：YARN的中央调度器
- NodeManager：YARN框架中的节点管理器

这些组件共同构成了Hadoop分布式的存储和计算基础架构。

这章介绍了Hadoop的基础知识，下一章将深入介绍Hadoop数据处理的相关内容。

# 3. Hadoop数据处理

大数据处理离不开Hadoop这一开源框架，本章将深入探讨Hadoop的数据处理相关内容。

#### 3.1 HDFS文件系统

Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，简称HDFS）是Hadoop的核心组件之一，用于存储和管理海量数据，具有高容错性和高扩展性。HDFS将大文件切分成多个数据块，并在集群中存储多个副本，保证数据的可靠性和高可用性。

##### HDFS文件块大小：
HDFS默认的文件块大小是128MB，可以通过配置文件进行修改。

// Java示例代码
Configuration conf = new Configuration();
conf.set("dfs.block.size", "256m");

##### HDFS副本数设置：
HDFS默认会将数据块复制3份（副本数为3），可以通过以下方式修改副本数。

# Python示例代码
hadoop fs -setrep -w 2 /path/to/file

#### 3.2 MapReduce编程模型

MapReduce是Hadoop处理大数据的编程框架，包括两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。Map阶段对输入数据进行分组和映射，Reduce阶段对Map的中间结果进行合并和汇总。

##### MapReduce示例代码：
下面是一个简单的WordCount示例，统计文本中各单词的出现次数。

// Java示例代码
public static class TokenizerMapper
       extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{
 
    private f