Hadoop入门与集群搭建实战指南

"Hadoop入门实战手册是一本详细介绍如何搭建和使用Hadoop的教程，由北京宽连十方数字技术有限公司技术研究部于2011年7月编写。本书涵盖了Hadoop的基本概念、术语、单机及分布式环境的部署、集群搭建、架构分析、应用实践以及系统维护等内容，旨在帮助读者快速掌握Hadoop技术。" Hadoop是一个开源的分布式计算框架，由Apache基金会开发，主要由两个核心组件构成：Hadoop Distributed File System (HDFS) 和 MapReduce。Hadoop的设计目标是处理和存储海量数据，提供高容错性和可扩展性。 1. **什么是Hadoop？** Hadoop是一个允许在普通硬件上运行的大数据处理框架。它允许数据分布在大量的服务器节点上，通过并行处理提高计算速度，同时通过冗余备份来保证数据可靠性。 2. **为什么选择Hadoop？** - **系统特点**：Hadoop具有高容错性、可扩展性和成本效益，能够处理PB级别的数据。 - **使用场景**：适用于大数据分析、日志处理、推荐系统、搜索引擎索引构建等。 3. **Hadoop的单机部署**： 单机部署主要用于学习和测试环境，包括下载Hadoop软件、配置环境、运行单机模式和伪分布式模式。在伪分布式模式下，所有Hadoop服务都在同一台机器上模拟分布式运行。 4. **Hadoop集群搭建**： 集群搭建涉及多台机器，需要设置SSH免密登录、安装Hadoop软件、配置Master和Slave节点，然后初始化和启动Hadoop服务。书中有详细步骤指导。 5. **架构分析**： - **HDFS**：HDFS由NameNode、DataNode和Secondary NameNode组成，负责数据的存储和管理。NameNode作为元数据管理节点，DataNode存储实际数据，Secondary NameNode用于备份NameNode的元数据。 - **MapReduce**：MapReduce是一种分布式计算模型，包含Mapper和Reducer阶段，用于处理和生成大量数据。在Hadoop框架下，MapReduce处理任务被拆分成多个小任务在集群中并行执行。 6. **Hadoop的应用**： Hadoop不仅用于数据存储，还广泛应用于数据分析、实时流处理、机器学习等多个领域。 7. **系统维护**： 这部分介绍了Hadoop的监控、常用命令、故障排查和系统扩展方法，如添加或删除节点，以及解决常见问题的策略。 通过这本书，读者可以逐步理解Hadoop的工作原理，并具备实际部署和管理Hadoop集群的能力。对于初学者来说，这是一个很好的起点，对已经熟悉Hadoop的开发者来说，也是一个有价值的参考资源。