掌握Hadoop2.6 MapReduce2与Python3.5：入门级大数据应用开发

资源摘要信息:"本文档详细介绍了Hadoop-Streaming工具及其在Hadoop 2.6和MapReduce 2环境下与Python 3.5结合使用的经典入门程序案例，包括词频统计、好友推荐和PageRank算法。" 知识点: 1. Hadoop MapReduce概念 - MapReduce是一种分布式计算框架，用于处理大规模数据集。它将计算任务分成Map（映射）和Reduce（归约）两个阶段。 - Map阶段处理输入数据，生成中间的键值对（KV对）数据。 - Reduce阶段则对中间数据进行合并处理，得到最终结果。 2. Hadoop MapReduce的优势 - 解决单机处理海量数据的硬件资源限制问题。 - 提高数据处理的可扩展性和容错能力。 - 将复杂性交给框架处理，简化了分布式计算的开发过程。 3. MapReduce编程规范 - 用户程序分为三个主要部分：Mapper、Reducer、Driver。 - Mapper的输入和输出都是键值对（KV对）格式。 - Driver负责提交MapReduce作业到Hadoop集群，并监控作业运行状态。 4. Hadoop-Streaming工具 - Hadoop-Streaming是Hadoop官方提供的一个工具，允许开发者使用非Java语言（如Python）编写MapReduce程序。 - 它通过标准输入输出（stdin/stdout）与Hadoop集群进行交互，非常适合Python这类语言进行流式数据处理。 5. 使用Hadoop-Streaming结合Python入门案例 - 词频统计：将文本数据分解为单词，并统计每个单词出现的次数。 - 好友推荐：通过分析用户关系图，找出潜在的好友推荐给用户。 - PageRank算法：这是Google创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林开发的一种网页排名算法，它使用网络的拓扑结构来评估网页的重要性。 6. Hadoop-Streaming的具体应用场景 - 大数据分析：适合对大量数据进行排序、归类、统计分析等操作。 - 图计算：适用于对社交网络、网页链接等图结构数据进行分析。 - 日志分析：企业或网站的日志数据通常庞大，使用MapReduce可以快速地分析处理。 7. Hadoop集群架构 - Hadoop集群由一个NameNode（主节点）和多个DataNodes（数据节点）组成。 - NameNode管理文件系统的命名空间，DataNode则存储实际的数据。 - Hadoop-Streaming通过MapReduce框架在集群中分配任务，实现数据处理的分布式计算。 8. Python在Hadoop-Streaming中的作用 - Python具有简洁易读的语法和丰富的库支持，适合快速开发MapReduce程序。 - 利用Hadoop-Streaming，开发者可以专注于业务逻辑的实现，而不需要深入了解分布式系统的底层细节。 9. Hadoop-Streaming的安装和配置 - Hadoop-Streaming通常作为Hadoop包的一部分提供，用户需要在Hadoop集群上正确配置和安装。 - 开发者需要具备一定的Hadoop操作知识，以及对Hadoop文件系统HDFS的使用经验。 10. 优化和注意事项 - 在进行大规模数据处理时，需要考虑数据序列化和网络传输效率。 - Map和Reduce任务的数量、内存和CPU资源的配置会直接影响程序性能。 - 在编写MapReduce程序时，要尽量减少中间数据的大小，避免不必要的数据倾斜问题。 通过学习这些知识点，开发者可以掌握使用Hadoop-Streaming和Python3.5编写MapReduce程序的基本方法，并尝试进行一些简单的数据处理和分析。这对于深入理解大数据处理技术、在实际工作中应用Hadoop框架，以及为解决复杂的大数据问题打下坚实基础。