《Hadoop3.X大数据开发实战》视频教学配套代码

资源摘要信息:"《Hadoop3.X大数据开发实战（视频教学版）》随书示例代码" Hadoop是一个开源框架，由Apache软件基金会开发，用于分布式存储和处理大数据。它包含了一系列的组件，它们共同构成了一个完整的生态系统，能够处理PB级别的数据。Hadoop3.X版本在Hadoop2.X的基础上进行了许多改进和优化，包括性能提升、更高效的资源管理和调度以及对云存储的更好支持等。《Hadoop3.X大数据开发实战（视频教学版）》是一本结合视频教程的学习书籍，通过实例代码的形式帮助读者快速掌握Hadoop3.X的关键技术和应用。 在提供的文件列表中，我们可以看到包括Hadoop核心组件在内的多个技术的示例代码，下面是对这些组件的详细知识点介绍： 1. HDFS（Hadoop Distributed File System，Hadoop分布式文件系统）：HDFS是Hadoop的核心组件之一，用于在廉价的硬件上存储大量数据，并提供高吞吐量的数据访问。它具有高度容错性，能够检测和处理硬件故障。示例代码“01_hdfs_demo”将展示如何在HDFS上进行文件的创建、读取和写入操作。 2. MapReduce：MapReduce是一种编程模型，用于处理大规模数据集的并行运算。它由两部分组成：Map（映射）阶段和Reduce（归约）阶段。用户通过实现Map和Reduce两个函数来完成具体的计算任务。代码示例“02_mapreduce_demo”将演示如何实现MapReduce程序来处理和分析数据。 3. ZooKeeper（ZK）：ZooKeeper是一个开源的分布式协调服务，它为分布式应用提供一致性服务。ZooKeeper通过一个简单的接口提供了同步、配置管理、命名服务、分布式锁等服务。代码示例“03_zk_demo2”可能展示了如何在ZooKeeper的帮助下实现分布式系统的协调和同步。 4. Flume：Flume是一个分布式的、可靠的数据流服务，用于高效地收集、聚合和移动大量日志数据。它具有灵活的架构，支持多种数据源。示例代码“07_flume_demo”可能包括了如何配置和使用Flume来收集日志数据。 5. HBase：HBase是一个开源的非关系型分布式数据库，是Hadoop项目的一部分。它提供了一种存储大量稀疏数据表的方式，适合于读/写大量数据的场景。代码示例“04_hbase_demo”可能演示了如何在HBase上进行基本的CRUD（创建、读取、更新、删除）操作。 6. Hive：Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能（HiveQL）。示例代码“05_hive_jdbc_demo”和“05_hive_udf_demo”展示了如何通过JDBC连接Hive以及如何在Hive中定义和使用用户自定义函数（UDF）。 7. Elasticsearch：Elasticsearch是一个基于Lucene构建的开源搜索引擎。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。代码示例“12_elasticsearch_demo”可能演示了如何使用Elasticsearch实现快速的搜索功能。 8. Apache Storm：Storm是一个开源的分布式实时计算系统。它允许实时处理流数据。Storm可以与Hadoop集成，实现在线分析。示例代码“11_storm_kafka_demo2”可能展示了如何结合Kafka使用Storm进行实时数据处理。 在学习和使用这些示例代码时，读者将能够更深入地理解Hadoop3.X的架构和工作原理，并且能够通过实践来提高自己的大数据开发技能。这些示例代码作为学习材料，对于入门和中级大数据开发者来说是非常宝贵的资源。