Hadoop2.x入门:从概念到实战部署
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更新于2024-08-13
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Hadoop是一种开源的大数据处理框架,最初由Google的廉价解决方案激发,旨在解决大规模数据处理和分布式计算的问题。其核心组件包括分布式文件系统HDFS(Hadoop Distributed File System)和分布式计算框架MapReduce。Hadoop2.x是对Hadoop的一次重大升级,提供了更全面的功能集和改进。
Hadoop2.x的学习路径包括五个主要任务:
1. 快速入门和安装Hadoop,让学员了解Hadoop的基本架构和安装过程。
2. 分布式文件系统HDFS的深入研究,讲解其分布式存储原理、冗余备份和数据访问机制。
3. 分布式资源管理框架YARN(Yet Another Resource Negotiator),它负责资源调度和任务调度,确保高效利用集群资源。
4. MapReduce框架,虽然简要介绍,但这是Hadoop的核心组件,用于处理并行计算任务,将复杂的计算分解为可并行执行的小任务。
5. 通过伪分布式模式进行安装,并介绍HDFS Shell操作,以便学员实际操作Hadoop环境。
Hadoop的起源可以追溯到Google的几个关键技术:GFS(Google File System)解决了大规模数据存储问题,MAP-REDUCE则提供了高效的任务并行处理方法。Doug Cutting受到这些启示,开发了Lucene,一个开源的全文搜索库,后来发展成Nutch,进一步接近了Google的解决方案。在2003-2004年间,Google的部分技术细节被公开,这促使Cutting等人在业余时间创建了Hadoop的DFS和MapReduce实现。
Hadoop的诞生得益于Lucene的初衷——为开发者提供易于使用的全文检索工具,以及对大数据处理挑战的应对。随着Yahoo的引入,Hadoop在2005年秋季正式成为Lucene项目的一部分,并迅速在业界得到了广泛应用,成为现代大数据处理的基石。
Hadoop的思想核心在于利用廉价的PC服务器构建高度可用的分布式系统,通过复制和冗余来提高系统的稳定性和容错性,同时通过分布式计算解决大规模数据处理难题。通过理解Hadoop的背景和技术,用户可以更好地掌握这个强大的工具,应用于数据分析、日志处理、机器学习等各种大数据场景。
2018-10-26 上传
2017-12-02 上传
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2023-10-01 上传
starting datanode, logging to /opt/software/hadoop/hadoop-2.9.2/logs/hadoop-root-datanode-node01.out
2023-07-12 上传
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2023-09-03 上传
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