大数据技术入门：从Hadoop到Spark

"大数据入门指南 v1.0 (1).pdf" 本指南是针对大数据初学者的一份详尽教程，由作者heibaiying在2020年6月1日发布，并在GitHub上开源。内容涵盖了大数据领域的基础概念、关键技术以及实际操作，包括Hadoop、Hive、Spark和Storm等组件的讲解。 一、Hadoop部分介绍了分布式文件存储系统HDFS（Hadoop Distributed File System），它是Hadoop的核心组件，用于存储海量数据。MapReduce则是一个分布式计算框架，它将大任务分解为小任务并行处理，然后重新组合结果。YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为Hadoop的资源管理器，负责调度集群资源。指南还提供了Hadoop的单机伪集群和集群环境的搭建方法，以及HDFS的Shell命令和Java API的使用。对于高可用性，书中讲解了如何利用Zookeeper搭建Hadoop高可用集群。 二、Hive部分详细阐述了Hive作为数据仓库工具的角色，包括其核心概念、安装部署过程，以及在Linux环境下的操作。Hive提供了CLI和Beeline两种命令行工具进行交互，支持多种DDL（Data Definition Language）和DML（Data Manipulation Language）操作，如创建表、分区、视图和索引。Hive的分区表和分桶表设计有助于提高数据查询效率。 三、Spark部分涵盖了SparkCore、SparkSQL和SparkStreaming三个主要模块。SparkCore是Spark的基础，讲解了Spark的基本概念、开发环境搭建，以及关键数据结构RDD（Resilient Distributed Datasets）。RDD的算子和运行模式进行了深入解析，还包括了Spark的累加器和广播变量。SparkSQL引入了DataFrame和DataSet，提供了一种更高级的接口，支持SQL查询，并对接了多种外部数据源。此外，指南还介绍了SparkSQL的聚合函数和JOIN操作。SparkStreaming部分介绍了实时流处理，包括基本操作、与Flume和Kafka的整合。 四、Storm部分讲解了实时计算框架Storm，介绍了流处理的基本概念，以及Storm的核心概念，如拓扑和工作原理。指南详细阐述了如何在单机和集群环境中搭建Storm，以及Storm的编程模型，帮助读者理解如何处理实时数据流。 这份入门指南为初学者提供了一个全面的大数据学习路径，通过理论与实践的结合，帮助读者快速掌握大数据处理的关键技术。