分布式计算与数据分析入门

本资料涵盖了分布式计算框架、资源调度、数据分析及其步骤、大数据时代等多个主题，特别强调了MapReduce在数据处理中的应用以及YARN在资源调度中的角色，同时深入探讨了数据分析师所需掌握的技能和行业前景。 在分布式计算框架部分，1.1章节详细介绍了编程模型，这是理解分布式计算的基础，包括如何将大任务拆分成可并行处理的小任务。1.1.2中讨论了partitioner和combiner这两个特殊组件，partitioner负责决定数据如何分布到不同的reduce任务中，而combiner则是在map阶段就对数据进行局部聚合，以减少网络传输的数据量。1.1.3和1.1.4分别展示了如何使用MapReduce实现数据排序和找出topN值，以及求两个人的共同好友算法，这些都是实际数据分析场景中的典型应用。 1.2章节转向了分布式资源调度框架YARN，详细阐述了YARN的概念、架构和工作流程，以及调度器Scheduler的角色，这对于理解大数据平台的运行机制至关重要。YARN通过分离资源管理和作业调度，提高了系统的灵活性和效率。 1.3章节介绍了分布式文件存储系统，特别是其架构、原理和API，这是大数据处理的基础，如HDFS，它为大规模数据存储提供了可靠的解决方案。 在数据分析部分，2.1和2.2章节定义了数据分析并探讨了其作用，包括现状分析、原因分析和预测分析。2.3章节详述了数据分析的步骤，包括明确分析目标、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和报告撰写，这是进行有效数据分析的核心流程。2.4章节展望了数据分析师的行业前景，强调了在这个大数据时代，数据分析师的重要性和职业要求。2.5章节深入讨论了大数据的含义、背景、影响、特征以及由此带来的思维变革。 此外，资料还包含了一些面试题，涉及分布式和集群的区别、集群负载均衡与分布式之间的差异等，以及关于Hive的基本知识和面试问题，如HiveSQL和海量数据处理方法。 这份资料全面地涵盖了分布式计算和数据分析的相关知识，对于学习和理解大数据处理技术及数据分析过程极具价值。