Hadoop入门：初识分布式文件系统与MapReduce

"本次课程主要关注的是Hadoop，一个用于大数据处理的开源实现，由Apache软件基金会维护。Hadoop设计用于处理和存储大量数据，特别适合离线数据分析。它包括一个分布式文件系统（HDFS）和一个计算框架，但本身并不是数据库，而是支持数据库如HBase的运行。Hadoop是一个不断发展壮大的生态系统，广泛应用于各行各业的数据分析。 在学习本课程前，建议具备基础的Linux操作和Java编程知识。课程的目标是让学员能够部署和运维Hadoop、Hbase、Hive和Pig，理解HDFS和Map-Reduce的工作原理，编写基本的Map-Reduce程序，并熟悉Hadoop生态中的其他子项目。此外，课程还将涵盖数据集成，如使用Sqoop与关系型数据库如Oracle、MySQL集成，以及与各种数据分析工具的集成。 Hadoop起源于Doug Cutting创建的Lucene项目，这是一个Java编写的全文搜索引擎。随着时间推移，Lucene面临大规模数据处理的挑战，这促使Cutting等人基于Google的GFS和MapReduce理念开发了Nutch。最终，Nutch的这些创新被Yahoo接纳并发展成为Hadoop。 课程内容将逐步讲解Hadoop的基本概念，包括其子项目、架构、HDFS、MapReduce以及数据管理。通过学习，学员将能够对Hadoop有一个全面的理解，不仅知道如何使用，还能具备初步阅读源代码的能力。" 本课程的核心知识点包括： 1. Hadoop基本概念：理解Hadoop是一个面向大数据处理的开源框架，专长于离线数据分析，包括分布式文件系统HDFS和计算模型MapReduce。 2. Hadoop生态系统：了解Hadoop的各个子项目，如Hbase（分布式数据库）、Hive（数据仓库工具）、Pig（大数据分析工具）等，以及它们在大数据平台架构中的角色。 3. Hadoop架构：学习Hadoop的主要组件，包括NameNode、DataNode、ResourceManager和TaskTracker等，以及它们如何协同工作以保证数据的可靠性和处理效率。 4. HDFS（Hadoop分布式文件系统）：深入理解HDFS的设计原理，如副本策略、块大小、写入和读取流程，以及如何进行基本的操作，如上传、下载、删除文件。 5. MapReduce：学习MapReduce的工作原理，包括Mapper和Reducer阶段，以及Shuffle和Sort过程。了解如何编写MapReduce程序以解决实际问题。 6. 数据集成：掌握使用Sqoop与其他关系型数据库的集成，以及如何将Hadoop与其他应用程序或分析工具（如R）集成。 7. 源代码阅读：培养阅读和理解Hadoop源代码的能力，这对于优化和调试Hadoop应用至关重要。 通过以上知识点的学习，学员将能够构建和管理高效的大数据处理平台，并具备解决实际业务问题的能力。