Hadoop入门实践:从单机到集群部署教程
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更新于2024-07-25
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《Hadoop入门实战手册》是一本针对初学者的指南,由北京宽连十方数字技术有限公司技术研究部编著于2011年7月,旨在帮助读者快速理解和掌握Hadoop这一大数据处理框架。Hadoop是一种开源的并行计算框架,特别适合处理大规模数据集,其主要由两个核心组件组成:Hadoop Distributed File System (HDFS) 和 MapReduce。
1. **Hadoop简介**:
- 什么是Hadoop:Hadoop是一个用于存储和处理海量数据的分布式计算平台,它通过将数据分布在网络上的多台机器上,实现了容错性和高扩展性。
- 选择Hadoop的原因:Hadoop在大数据处理中的优势包括高效、可扩展、成本效益高以及对硬件需求较低。它的出现解决了单机处理能力有限,难以应对大规模数据的问题。
2. **系统特点**:
- 系统设计注重简单性和容错性,即使部分节点故障,任务仍能继续执行。
- HDFS提供了一个高度可靠的数据存储系统,数据被复制多份,确保数据安全。
3. **部署与操作**:
- 单机部署步骤包括先决条件确认(如Java环境、操作系统支持等)、软件安装(如Hadoop、SSH)和配置。
- 逐步介绍了伪分布式模式,这是Hadoop的测试环境,无需实际的分布式节点,便于本地开发和调试。
- 免密码SSH设置简化了远程管理,提高了效率。
4. **集群搭建**:
- 集群搭建包括多个步骤,如Master节点和Slave节点的配置,包括网络设置、文件系统初始化、Hadoop服务的启动和停止。作者提供了详细的步骤和配置指导,例如初始化HDFS和MapReduce的配置文件。
5. **架构解析**:
- HDFS部分深入剖析了NameNode、DataNode和Block副本的角色,以及其设计特点,如冗余存储和数据一致性。
- MapReduce部分讲解了基础的算法概念,并展示了如何在Hadoop框架下实现分布式计算任务的分解和合并。
6. **管理与监控**:
- 书中介绍了管理界面(如Hadoop的Web UI)和命令行工具,以便实时监控HDFS和MapReduce的工作状态,包括进程查看等。
总结来说,《Hadoop入门实战手册》提供了从基础到进阶的Hadoop学习路径,适合希望进入大数据领域的读者深入了解和实践Hadoop技术。通过本书,读者可以掌握Hadoop的安装、配置、管理和应用,为进一步在实际项目中应用Hadoop打下坚实的基础。
2012-06-08 上传
2013-10-06 上传
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2024-10-24 上传
Seeley
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