大数据处理入门：Hadoop与Spark的基本原理

# 第一章：大数据处理概述
1.1 什么是大数据
1.2 大数据处理的挑战与需求
1.3 大数据处理技术的发展趋势
### 第二章：Hadoop基本原理

#### 2.1 Hadoop的概念与架构

Hadoop是一个开源的、可靠的、可扩展的分布式系统，用于存储和处理大规模数据。它基于Google的MapReduce论文和Google文件系统论文实现。Hadoop分为Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Hadoop分布式计算框架（MapReduce）两部分。

Hadoop的架构包括以下几个核心模块：
- **HDFS（Hadoop Distributed File System）**：用于存储大数据，具有高容错性，适合承载大量数据的应用。
- **YARN（Yet Another Resource Negotiator）**：作为资源管理平台，用于调度和管理Hadoop集群上的资源。
- **MapReduce**：用于并行处理大规模数据集的编程模型和运行时系统。

#### 2.2 Hadoop分布式存储系统：HDFS

HDFS是Hadoop的核心组件，它具有以下特点：
- **容错性**：通过数据复制实现，数据不会丢失。
- **高吞吐量**：适合大量数据的批量读/写操作。
- **适合大文件存储**：不适合小文件存储，因为小文件会导致NameNode的内存负担过重。

HDFS的架构主要由以下两种节点组成：
- **NameNode**：负责维护文件系统的命名空间和客户端对文件的操作，是HDFS的“大脑”。
- **DataNode**：负责存储实际的数据块，执行数据的读写操作。

#### 2.3 Hadoop分布式计算框架：MapReduce

MapReduce是Hadoop中用于并行处理大规模数据集的编程模型和运行时系统。它包括两个主要阶段：
- **Map阶段**：将输入数据切分成若干个片段，每个片段由一个Map任务处理，生成中间键值对。
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