Hadoop入门指南:从数据存储到MapReduce应用
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更新于2024-08-01
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《Hadoop权威指南》前三章深入介绍了大数据处理框架的核心概念和技术。首先,第一章“初识Hadoop”从数据和其存储分析的重要性开始,概述了Hadoop相对于传统系统的优越性,以及Hadoop的发展历程。接着,Apache Hadoop项目的介绍为后续内容打下基础。
第二章重点讲解了MapReduce,这是一种分布式计算模型,通过一个气象数据集为例,引导读者理解如何使用Unix工具进行预处理,然后利用Hadoop进行高效的数据分析。章节中详细解释了分布式、Hadoop流、Hadoop管道等概念,并介绍了Hadoop分布式文件系统(HDFS)的基础。
第三章深入剖析了HDFS,包括设计原则、命令行接口、Java API等,以及数据流管理和并行复制技术如distcp,还有Hadoop归档文件的使用。这一章涵盖了数据完整性和I/O优化的关键要素。
第四章进一步探讨了Hadoop的I/O操作,包括数据压缩、序列化等技术,以及基于文件的数据结构。MapReduce应用开发部分则涵盖了API配置、开发环境设置、单元测试和性能优化等内容。
随着前几章内容的深入,第六章和第七章详细讲解了MapReduce的工作流程、失败处理、任务调度、shuffle和排序机制,以及不同类型的MapReduce作业和输出格式。MapReduce特性部分介绍了计数器、排序、连接操作等高级功能。
第九章涉及Hadoop集群的安装和配置,包括搭建过程、SSH配置、Hadoop配置,以及集群性能测试和在云计算环境中的部署。管理部分涵盖了HDFS的管理、监控和维护,确保系统的稳定运行。
Pig和HBase作为Hadoop生态系统的重要组件,第十章和第十二章分别介绍了Pig编程语言的安装、使用、与数据库的对比、用户自定义函数以及数据处理操作。HBase基础则包括其核心概念和基本操作。
这前三章内容涵盖了Hadoop生态系统的基础架构、核心组件MapReduce的工作原理、数据处理工具的使用,以及集群的安装、管理和数据存储技术,为学习者提供了全面的入门指引。通过深入理解这些内容,读者能够建立起对大数据处理和Hadoop平台的整体认识。
2019-04-22 上传
2018-04-18 上传
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2018-12-28 上传
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