云计算第二版：Hadoop编程与MapReduce实践

云计算（第二版）的第6章主要探讨了Hadoop——Google云计算的一种开源实现，该部分着重于Hadoop的四个核心组件：Hadoop分布式文件系统（HDFS）、分布式数据处理MapReduce、分布式结构化数据表HBase以及Hadoop的安装与使用。以下将逐一解析这些关键知识点： 1. **Hadoop简介**：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，最初由Google设计，旨在解决大规模数据处理问题。它特别适合于存储和处理海量数据，通过分布式的方式实现数据的高效管理和计算。 2. **HDFS（Hadoop分布式文件系统）**：HDFS是Hadoop的核心组件，它将数据分布到多台机器上，提供高吞吐量和容错性。HDFS由NameNode（元数据管理器）和DataNode（数据存储器）组成，NameNode负责文件系统的目录树和文件的元数据，DataNode存储实际的数据块。 - 安全模式：在HDFS启动时，NameNode进入安全模式，检查数据一致性并进行必要复制或删除操作。 - 添加节点：新节点加入时，需设置SSH无密码访问，并确保数据块复制因子满足需求。 3. **MapReduce编程模型**：MapReduce是一种编程模型，用于处理大量数据。在Hadoop中，Mapper和Reducer类分别负责数据的预处理和最终结果的计算。矩阵Multi项目中的MatrixMapper和MatrixReducer即体现了这一模型的应用。 4. **HBase**：HBase是Hadoop生态系统中的另一个重要组成部分，它是分布式、列式存储的NoSQL数据库，适用于大规模结构化数据的存储和查询。 5. **Hadoop安装与使用**：书中提供了Hadoop的安装指南，包括HDFS的配置和基本命令，如查看数据分布、执行负载均衡等。此外，还有HDFS基准测试工具TestDFSIO，用于评估系统的I/O性能。 6. **实践操作**：通过具体的命令行操作，如启动balancer.sh进行数据块负载均衡，以及使用TestDFSIO进行性能测试，读者可以深入了解Hadoop的实际应用。 《云计算(第二版)》这本书提供了一个完整的Hadoop学习路径，从理论介绍到实践操作，非常适合希望通过编程实现来理解云计算的读者。通过编写矩阵类、输入输出格式，读者可以深入理解分布式计算框架的工作原理和如何应用于实际项目中。通过解决矩阵乘法等计算问题，读者不仅能掌握Hadoop，还能提升对云计算技术的理解。