Hadoop进阶指南：35问覆盖从入门到资深必备知识点

Hadoop是专为大数据处理而设计的分布式存储与计算平台，它具有强大的能力和广泛的应用场景。本文档旨在帮助从初级到资深的学习者深入理解Hadoop的关键知识点。 首先，我们来看Hadoop的主要版本。主要有三个主要分支：官方Apache版（如1.1.2），这是最基础和开源的选择；Cloudera版是最受欢迎的，提供了稳定性和商业支持，对原版进行了优化；而Yahoo内部曾使用过一个自定制版本，但已停止更新，建议优先关注Apache版。 核心项目包括Hadoop Distributed File System (HDFS) 和 MapReduce。HDFS采用主从架构，namenode负责维护文件系统目录结构、管理文件块与节点之间的关系，而datanode则负责存储文件和提供冗余备份，确保数据的可靠性。MapReduce架构也采用主从模式，JobTracker作为中心协调器接收任务、调度执行，并监控TaskTracker的状态，而TaskTracker负责实际的计算任务执行。 Hadoop的特点显著：它具有高可扩展性（Scalable），能够处理PB级数据；低成本（Economical），通过廉价硬件构建大规模集群；高效（Efficient），利用数据本地性进行并行处理；以及高可靠性（Reliable），自动维护数据副本并在任务失败时进行恢复。 在部署Hadoop时，有本地模式和伪分布模式可供选择。本地模式适用于学习和测试，而伪分布模式则是在单机上模拟集群环境，通常在小规模测试或开发环境中使用，涉及配置防火墙、设置IP和主机名，以及启用SSH免登录等功能。 深入学习Hadoop不仅需要理解这些基础知识，还应掌握其原理、组件间的交互机制以及如何在实际项目中应用和优化。随着技术的发展，Hadoop生态系统也在不断演进，如YARN框架的引入，使得资源管理和任务调度更加灵活。对于资深开发者来说，还需要关注最新的Hadoop生态（如Hive、Spark等）、最佳实践和性能调优策略。持续学习和实践是提升Hadoop技能的关键。