Hadoop2.x入门：团队开发的两种方式

"本文将介绍Hadoop的开发方式以及Hadoop2.x的相关知识，包括Hadoop的起源、核心组件以及在大数据处理中的应用。" 在开发Hadoop应用时，有两种主要的引入依赖方式： 1. Lib导入hadoop所需jar包：这种方法适合个人开发者，简单轻便，不需要额外的网络带宽。只需将所需的Hadoop库文件添加到项目的类路径中即可。然而，这种方式不适用于团队协作，因为手动管理jar包可能导致版本冲突和维护困难。 2. 使用Maven自动导入hadoop所需jar包：Maven是一种流行的构建和依赖管理工具，通过在pom.xml文件中声明依赖，可以自动下载并管理Hadoop相关的jar包。这种方式适合团队开发，因为它便于版本控制和协同工作。然而，由于需要连接到外部仓库（如Apache或Maven Central），可能会消耗大量带宽，尤其是在连接速度较慢时。 Hadoop2.x是Hadoop的重要里程碑，带来了许多改进和新特性，例如YARN（Yet Another Resource Negotiator），它作为资源管理系统，取代了原来的JobTracker，实现了更高效的任务调度和资源分配。Hadoop2.x还引入了HDFS的HA（High Availability）和 Federation，增强了系统的可用性和扩展性。 Hadoop的核心组件包括： - HDFS（Hadoop Distributed File System）：分布式文件系统，能够存储和处理海量数据，具有高容错性和高吞吐量。 - MapReduce：一种编程模型，用于大规模数据集的并行计算。它将复杂的计算任务拆分为两个阶段：Map和Reduce，使得计算能够在分布式环境中并行执行。 Hadoop的思想源自Google的三篇论文——GFS（Google File System）、MapReduce和BigTable，这些技术为解决大规模数据处理提供了新的思路。Doug Cutting在开发全文搜索引擎Nutch时，受到了这些思想的影响，最终发展出Hadoop。Hadoop自2005年引入Apache基金会以来，已经成为大数据处理领域的基石，被广泛应用于数据分析、日志处理、推荐系统等多个领域。 Hadoop提供了一种经济高效的方式来存储和处理大规模数据，通过Maven等工具进行项目管理和团队协作，使得开发者能够更专注于业务逻辑，而不是底层的基础设施。随着Hadoop的不断发展和完善，它在大数据生态系统中的地位越发重要。