Hadoop2.x入门：从概念到实战部署

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。