Hadoop大数据分布式PPT课件

资源摘要信息:"Hadoop是一个由Apache基金会开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的硬件上。Hadoop还提供了一个分布式系统基础架构，即MapReduce编程模型，用于在由普通服务器组成的大型集群上运行应用程序。MapReduce模型将计算任务分为两个阶段：Map（映射）和Reduce（归约），使得开发者可以将任务并行化处理。" Hadoop的核心组件主要包括： 1. Hadoop Common：包含支持其他Hadoop模块的库和组件，包括文件系统抽象层、Java库和YARN的资源管理功能。 2. Hadoop Distributed File System (HDFS)：一种分布式文件存储系统，设计用来在硬件设施较低的机器上运行，具有高容错性和良好的扩展性。它将大文件分割成块（block），然后这些块会被存储在集群的不同节点上。 3. Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）：负责资源管理和作业调度。YARN引入了资源管理器、节点管理器和应用程序历史服务器等组件，能够管理计算资源，分配给运行在Hadoop上的各种应用程序。 4. Hadoop MapReduce：一个编程模型和处理大数据的软件框架，用于开发在大型分布式数据集上的并行运算。 Hadoop的生态系统还包括以下组件： - Hive：一个构建在Hadoop之上的数据仓库，提供SQL-like查询语言（HiveQL）来查询数据。 - HBase：一个开源的非关系型分布式数据库（NoSQL），运行在HDFS之上，用于处理大规模数据集。 - Zookeeper：一个分布式协调服务，用于维护配置信息、命名、提供分布式同步和提供组服务。 - Sqoop：用于在Hadoop（HDFS、Hive、HBase等）与传统的数据库（如：MySQL、Oracle）之间进行数据传输的工具。 - Flume：一个分布式的、可靠地、可用于有效地收集、聚合和移动大量日志数据的系统。 - Oozie：一个用于管理Hadoop作业的工作流调度系统，它能够定义一系列任务，这些任务按照一定的顺序执行，支持MapReduce任务和Pig脚本。 Hadoop的应用场景非常广泛，比如在搜索引擎的索引构建、日志分析、数据仓库、推荐系统、机器学习等领域，都可以看到Hadoop的身影。随着技术的进步，Hadoop也在不断地发展和完善，以适应大数据处理的需求。 此Hadoop课件总共有十张PPT，从基础概念到高级应用，全面介绍了Hadoop技术的各个方面，适合希望掌握大数据技术的IT人员学习使用。通过这些PPT，学习者可以对Hadoop的架构、核心组件、生态系统以及应用场景有一个全面而深入的理解。