Hadoop入门实践：从单机到集群部署教程

《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。