Hadoop快速入门：HDFS, MapReduce, Hive, HBase解析

"《hadoop-HDFS+MapReduce+Hive+Hbase快速入门》是一本旨在帮助初学者快速理解并使用Hadoop生态系统的书籍。书中涵盖了Hadoop的核心组件，包括HDFS、MapReduce、Hive和HBase，以及相关的监控系统Chukwa和协调系统ZooKeeper。" 在Hadoop生态系统中，每个组件都有其独特的功能和作用： 1. **Hadoop Common**：这是Hadoop的基础模块，提供通用工具，如配置管理和日志处理，为其他子项目提供支持。 2. **Avro**：这是一个由Doug Cutting主持的RPC（远程过程调用）项目，类似于Google的protobuf和Facebook的thrift，旨在实现高效、紧凑的数据通信。 3. **Chukwa**：由Yahoo贡献，是一个基于Hadoop的大型集群监控系统，用于监控和管理分布式环境。 4. **HBase**：建立在HDFS之上，是一个面向列的分布式数据库，适用于大数据存储和实时查询。 5. **HDFS (Hadoop Distributed File System)**：Hadoop的分布式文件系统，提供高容错性和高可用性的数据存储解决方案。 6. **Hive**：Hadoop上的数据仓库工具，提供了类似SQL的语言（HiveQL）进行数据分析，简化了海量数据的汇总和查询操作。 7. **MapReduce**：Hadoop的核心计算框架，它将大型数据集分解为小任务并在集群中并行处理。 8. **Pig**：一种在MapReduce上构建的高级查询语言，允许用户编写自定义函数，简化复杂的数据分析任务。 9. **ZooKeeper**：源自Google的Chubby，是一个可靠的分布式协调系统，提供配置管理、命名服务、分布式同步和组服务等功能，确保分布式应用的稳定运行。 在快速入门的演练环境中，作者建议使用SuSE10 Linux操作系统，并通过SVN获取Hadoop源代码，其他组件如Hive则直接从网上下载。通过这样的环境设置，读者可以快速搭建起Hadoop实验环境，开始学习和探索Hadoop的各个组件。 这本书的目的是帮助没有Hadoop背景的读者在短时间内理解和实践这些技术，从而快速进入云计算和大数据的世界。通过阅读和实践，读者不仅可以了解Hadoop的基本架构，还能掌握如何部署、配置和使用这些组件，为后续的深入学习打下坚实基础。