"Hadoop入门实战手册.pdf"
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它由Apache基金会开发，旨在处理和存储海量数据。这个手册是针对初学者的实践指南，旨在帮助读者快速理解并掌握Hadoop的基本操作和核心概念。
1. **什么是Hadoop？**
Hadoop是一个基于Java的分布式计算系统，它可以将大型数据集分布到大量的廉价硬件上进行处理。其核心由两个主要组件构成：Hadoop Distributed File System (HDFS) 和 MapReduce 框架。HDFS提供了一个高容错性的文件系统，而MapReduce则用于处理和生成数据。
2. **为什么选择Hadoop？**
- **系统特点**：Hadoop的设计允许数据在集群中的多台机器上进行分布式存储和计算，这使得它可以处理PB级别的数据。此外，Hadoop具有高度的可扩展性和容错性，即使部分节点故障，系统仍能正常工作。
- **使用场景**：适合大数据分析、日志处理、推荐系统、机器学习等任务。例如，互联网公司可以用Hadoop处理用户行为数据，媒体公司可以分析用户观看习惯，金融行业则可以进行复杂的风险评估。
3. **术语**
- **HDFS**：Hadoop Distributed File System，分布式文件系统，负责数据的存储。
- **MapReduce**：一种编程模型，用于大规模数据集的并行处理，包含Map（映射）和Reduce（化简）两个阶段。
4. **Hadoop的单机部署**
- **目的**：主要用于学习和测试环境，了解Hadoop的基本运作机制。
- **先决条件**：包括操作系统选择（通常为Linux）、安装Java环境、设置环境变量等。
- **步骤**：下载Hadoop软件包，配置环境，启动Hadoop服务，通过单机模式或伪分布式模式运行。
5. **Hadoop集群搭建**
- **SSH设置**：为了在集群中不同节点间无密码通信，需要配置SSH免密登录。
- **配置**：包括Master和Slave节点的配置，涉及Hadoop配置文件如`core-site.xml`, `hdfs-site.xml`, `mapred-site.xml`, `yarn-site.xml`等。
- **初始化和启动**：格式化HDFS，启动NameNode, DataNode, JobHistory Server等服务。
6. **架构分析**
- **HDFS**：包括NameNode（元数据管理）、DataNode（数据存储）和Secondary NameNode（辅助NameNode，用于备份元数据）。
- **MapReduce**：Map阶段将数据分割并并行处理，Reduce阶段将结果聚合。
- **综合架构**：Hadoop还包括YARN（Yet Another Resource Negotiator），作为资源管理系统，协调数据处理和内存分配。
通过学习这个手册，读者将能够搭建和管理Hadoop集群，理解Hadoop的内部工作机制，并具备进行大数据处理的基础能力。同时，手册还提供了监控Hadoop运行状态的方法和工具，以及如何执行MapReduce作业，这对于日常运维和优化Hadoop集群至关重要。
我的内容管理
展开
