360大数据体系结构与Hadoop开发文档及源码

资源摘要信息:"Hadoop是一个由Apache基金会开发的开源框架，用于分布式存储和分布式处理大数据。Hadoop作为一个可靠的存储平台，支持在商用硬件上运行，其设计能够快速扩展以应对大数据量的增加，而无需增加太多的成本。Hadoop的设计理念是通过横向扩展来提高计算能力，它允许将数据存储在廉价的硬件上，并提供可扩展的性能。 Hadoop的主要组成部分包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算框架。HDFS作为Hadoop生态系统的核心存储组件，它能够存储大量数据，并保证数据的高可用性和容错性。HDFS的设计允许单个文件存储超过几百TB甚至PB级别的数据，并且可以跨多个物理机器分布存储。HDFS的两个主要组件是NameNode和DataNode。NameNode管理文件系统的命名空间，维护文件系统树及整个文件系统元数据。DataNode则在集群中每个节点上运行，存储实际的数据。 MapReduce是一个编程模型和处理大数据的软件框架，它用于处理大规模数据集的并行运算。MapReduce模型主要包含Map和Reduce两个步骤。Map函数处理输入数据，并生成一系列的中间结果；Reduce函数则对这些中间结果进行汇总处理，得到最终结果。MapReduce框架会处理并行任务的分配、调度以及错误处理等工作，以确保可靠性。 Hadoop生态系统中还包括了YARN（Yet Another Resource Negotiator），这是Hadoop的一个资源管理平台，负责资源管理和作业调度。YARN能够将资源管理和作业调度/监控分离开来，可以同时运行多种计算框架和应用程序，提高了资源利用率。 Hadoop作为一个大数据处理平台，广泛应用于互联网公司如360等的数据分析和处理，能够帮助公司解决大数据存储、分析、挖掘和预测的问题。Hadoop的应用场景广泛，包括但不限于搜索、日志处理、推荐系统、数据仓库以及机器学习等。 在进行大数据实训项目时，学生可以使用Hadoop来实践搭建一个完整的大数据处理体系。项目可能涉及数据收集、存储、处理以及数据分析等环节。学生可以通过编写MapReduce程序、使用Hive或Pig进行数据查询以及对Hadoop集群进行配置和优化等操作，来完成实训任务。在360的大数据体系结构实训项目中，学生将有机会接触到真实的工作场景，通过实际操作学习大数据技术的各个方面，并获得宝贵的实战经验。" 由于提供的信息中只有一个文件名称列表“hadoop-master”，没有具体的文件内容，以上摘要是基于Hadoop及大数据相关知识的广泛介绍，并非直接引用自具体文档的内容。