Hadoop入门指南：从单机到集群实战

"Hadoop入门实战手册.pdf" Hadoop是一个开源的分布式计算框架，由Apache基金会开发，主要用于处理和存储大规模数据。本手册旨在为初学者提供一个深入理解Hadoop及其应用的基础。 1. **概述** - **什么是Hadoop？** Hadoop是一个允许在普通硬件上运行的分布式文件系统（HDFS）和并行处理框架（MapReduce）。它设计的目标是处理PB级别的数据，通过分布式计算模型实现高效的数据处理和分析。 2. **为什么选择Hadoop？** - **系统特点** Hadoop具有高容错性、可扩展性和成本效益，能够处理各种类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。 - **使用场景** Hadoop适用于大数据分析、日志处理、推荐系统、机器学习等多个领域，尤其在需要处理大量不可预测增长的数据时，表现突出。 3. **术语** - 在Hadoop中，常见的术语包括：Namenode（负责管理文件系统的命名空间和文件的块映射信息）、Datanode（存储数据的实际节点）、MapReduce（编程模型，用于大规模数据集的并行计算）、YARN（Yet Another Resource Negotiator，资源调度器）等。 4. **Hadoop的单机部署** - **目的** 单机部署用于本地环境的学习和测试，了解Hadoop的基本操作流程。 - **先决条件** 包括操作系统要求（通常支持Linux或Unix-like系统）、软件需求（如Java环境）以及Hadoop安装包的获取。 - **步骤** 包括下载Hadoop、配置环境变量、配置Hadoop的单机模式或伪分布式模式，以及设置SSH免密登录等。 5. **Hadoop集群搭建** - **过程** 集群搭建涉及多台机器的配置，包括SSH无密码登录设置、所有节点的软件安装、主节点和从节点的配置、HDFS的初始化和集群启动、停止以及测试等。 - **配置** 主要包括Master节点和Slave节点的配置文件修改，如hadoop-env.sh、core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml等。 6. **架构分析** - **HDFS** 是Hadoop的核心组件，它将大文件分割成多个数据块并分布在多个节点上，提供了高可用性和容错性。 - **MapReduce** 是Hadoop的并行计算模型，它将任务分解为map阶段和reduce阶段，便于分布式处理。 - **综合架构** Hadoop还包括其他组件，如YARN作为资源管理器，Hive用于数据仓库，Pig用于数据处理，HBase作为NoSQL数据库等，共同构建了一个完整的大数据处理生态系统。 本手册详细介绍了Hadoop的各个方面，从基础概念到实际操作，是学习Hadoop的理想参考资料，适合希望进入大数据领域的初学者和开发者。通过阅读和实践，读者可以掌握Hadoop的基本操作，并为更复杂的大数据项目打下坚实基础。