Hadoop分布式计算框架详解
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更新于2024-07-29
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"Hadoop权威指南(英语版)" 是一本由Tom White编写的关于Hadoop的详细教程,由Doug Cutting作序。这本书详细介绍了Hadoop这一分布式计算开源框架的核心技术,包括MapReduce和HDFS,以及在大型互联网公司如亚马逊、Facebook和Yahoo等的实际应用。
Hadoop是一个基于Java的开源框架,最初由Apache软件基金会开发,旨在处理和存储大量数据。它通过分布式文件系统(HDFS)提供高容错性和可靠性,使得数据可以在多台服务器之间进行复制和分布。HDFS的设计目标是处理PB级别的数据,即使部分节点故障,也能保证数据的完整性。
MapReduce是Hadoop的核心计算模型,由两个主要阶段组成:Map阶段和Reduce阶段。Map阶段将输入数据分割成小块,并在不同的节点上并行处理,而Reduce阶段则负责聚合Map阶段的结果,产生最终的输出。这种设计允许Hadoop高效地处理海量数据集。
在"权威指南"中,Tom White深入探讨了Hadoop的安装、配置、管理和优化。书中涵盖了YARN(Yet Another Resource Negotiator),它是Hadoop 2.x版本引入的资源管理器,用于替换原始的JobTracker,提高了系统资源的利用率和调度效率。此外,还讲解了Hadoop生态系统的其他组件,如HBase(一个分布式的、支持实时查询的NoSQL数据库)、Hive(一个数据仓库工具,用于简化对大数据集的SQL查询)、Pig(一种用于分析大型数据集的高级语言)和Mahout(一个机器学习库)。
书中的内容不仅限于理论,还包括了大量的实例和实战经验,帮助读者理解如何在实际项目中应用Hadoop。读者还可以学习到如何解决Hadoop集群可能出现的问题,以及如何进行性能监控和调优。
此外,书中还讨论了Hadoop与其他大数据技术的集成,如Spark(一个快速、通用且可扩展的数据处理引擎)和Storm(实时流处理系统)。这些集成让Hadoop能够适应更广泛的场景,满足实时处理和复杂分析的需求。
《Hadoop: The Definitive Guide》是一本全面介绍Hadoop及其相关生态的指南,适合对大数据处理感兴趣的开发者、数据科学家和IT专业人员阅读,无论你是初学者还是有一定经验的Hadoop用户,都能从中受益。
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tingyu_2012
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