掌握Hadoop必备英文资料集合

资源摘要信息:"Hadoop是一个由Apache基金会开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且被设计用来部署在低廉的硬件上；而且它提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。此外，Hadoop还实现了一个分布式计算框架（MapReduce），它能够利用集群上的计算资源进行分布式计算。Hadoop作为一个开源框架，它的核心是HDFS和MapReduce，但这只是开始，围绕Hadoop还有大量的生态系统，比如Hive、Pig、HBase、Zookeeper、Oozie、Sqoop等等，它们扩展了Hadoop的功能，使其不仅可以处理大规模数据集，还可以进行数据库操作、数据挖掘、机器学习、日志分析等，极大地丰富了Hadoop的应用场景。了解Hadoop需要有英文基础，因为大部分的官方文档、技术论坛讨论和参考资料都是英文的。" 由于提供的信息中，文件名称为awesome-hadoop-master，这通常意味着它可能是一个包含Hadoop相关资源的项目或集合，比如可能包括教程、工具、API文档、示例代码等。这些资源可能以压缩包的形式提供给开发者使用，并且由于标题和描述中提到需要英文基础，因此这些资源很可能是以英文为主要语言编写的。这样的集合通常会为Hadoop的学习者和开发者提供宝贵的学习材料和参考信息。 Hadoop的主要组件和知识点包括： 1. Hadoop Distributed File System (HDFS)：Hadoop的分布式文件存储系统，能够存储超大文件，并能通过增加更多节点来扩展存储容量。HDFS具有高容错性，能够从硬件故障中恢复。 2. MapReduce：一个编程模型和处理大数据集的相关实现。MapReduce把应用分解成许多小块，这些块可以并行处理，最后将结果合并。 3. YARN (Yet Another Resource Negotiator)：负责资源管理和作业调度，是Hadoop 2.x版本中的一个核心组件，改进了资源管理和任务调度的效率。 4. Hadoop生态系统：除了核心的HDFS和MapReduce，还有许多项目和工具补充和扩展了Hadoop的功能，例如： - Hive：提供数据仓库架构，支持数据摘要、查询和分析。 - Pig：高级数据流语言和执行框架，用于分析大数据。 - HBase：一个非关系型分布式数据库，是Google Bigtable的开源实现。 - Zookeeper：一个协调服务，管理分布式应用的配置信息、状态信息、群组信息等。 - Oozie：用于Hadoop作业的工作流调度系统。 - Sqoop：用于在Hadoop和关系型数据库之间高效传输大量数据的工具。 5. Hadoop的部署和配置：了解如何安装和配置Hadoop集群，以确保它的稳定和高效运行。 6. Hadoop的优化和维护：了解如何监控Hadoop集群的性能，并进行必要的调优和故障排除。 7. Hadoop的安全性：包括认证、授权、数据加密和审计等方面的知识。 8. Hadoop在不同领域的应用案例：了解Hadoop如何在互联网、金融、生物信息学等领域中解决大数据问题。 学习Hadoop需要一定的计算机编程基础，熟悉Linux操作系统，以及对分布式系统有基本理解。此外，英语阅读能力对于研究官方文档和参与国际社区讨论也是必需的。通过阅读awesome-hadoop-master这样的资源集合，学习者可以快速获取到Hadoop及其生态系统的深入知识和实践经验。