Hadoop 2.x 学习指南：核心模块与生态详解

Hadoop2.x 是一个强大的开源分布式计算框架，用于处理海量数据。这份学习资料详尽介绍了Hadoop2.x 的核心组件以及相关的技术应用，对于深入理解Hadoop 的工作原理和实际操作具有很高的价值。 首先，关于处理大文件中的重复行问题，作者提出了两种思路。思路1 采用迭代和内存操作的方式，通过逐行比较实现，类似于冒泡排序，适合于内存足够处理部分数据的情况。而思路2 则利用Hadoop 的特点，将大文件切分成小文件，并通过哈希函数将数据映射到不同的文件中，这样可以有效地利用分布式环境，降低单台机器的压力。 Hadoop 的三大核心模块是其核心技术基石： 1. **Hadoop Distributed File System (HDFS)**: 作为分布式存储系统，HDFS 为大数据处理提供了高可靠性和扩展性。HDFS 将大文件切割成固定大小的Block，分布在多个节点上，支持一次写入多次读取，但不支持修改现有数据（因为修改会引发全网的同步操作）。此外，它支持append模式追加数据，且允许设置Block的副本数，提高数据冗余和可用性。 2. **MapReduce**: 这是一种分布式计算模型，简化了程序员编写并行处理任务的难度。它由Map阶段（将输入数据分片并执行函数处理）和Reduce阶段（合并中间结果生成最终输出）组成，具有容错性和扩展性，非常适合处理大规模数据处理任务。 3. **YARN (Yet Another Resource Negotiator)**: 作为Hadoop的下一代资源管理框架，YARN 负责整个集群的资源管理和调度，使得MapReduce作业和其他应用程序能够更高效地共享硬件资源。 Hadoop的生态系统丰富多样，包括但不限于： - **Hive**: 一个基于SQL的数据仓库工具，便于数据分析人员进行查询和报表生成。 - **HBase**: 一个分布式列式存储系统，适合于实时查询和大规模数据处理。 - **Spark**: 实时计算框架，提供了比MapReduce更快的处理速度，尤其适合迭代计算任务。 在Hadoop的分布式存储系统HDFS中，关键概念包括文件元数据（如权限、名称等）和数据本身。NameNode作为元数据存储的中心节点，维护着文件系统的命名空间，而DataNode则负责实际的数据存储和复制。HdfsClient与NameNode交互，获取文件的元数据信息，进一步实现文件的访问和操作。 这份学习资料涵盖了Hadoop2.x 的基础理论、核心组件以及实战应用，无论是对初学者还是进阶者来说，都是深入理解和掌握Hadoop 非常重要的参考资料。