精通Hadoop：构建分布式应用程序

"精通HADOOP1" 本书深入介绍了如何在云环境中利用Hadoop构建可扩展的分布式应用程序。Hadoop是大数据处理领域的基石，它提供了一个分布式文件系统和MapReduce编程模型，使得处理大规模数据变得可能。 1. 初识Hadoop 单个机器的计算能力往往无法满足大规模数据处理的需求，而升级硬件则成本高昂。Hadoop作为解决方案，通过构建集群来模拟单一强大计算资源，实现了以较低成本扩展计算能力。它允许企业在有限预算内处理海量数据，而无需购买昂贵的高端硬件。 2. MapReduce模型介绍 MapReduce是一种分布式计算模型，由两个主要阶段组成：Map阶段和Reduce阶段。Map阶段将大任务拆分成小任务并并行处理，Reduce阶段则将Map的结果整合起来。这种模型非常适合于批处理、大数据量的数据分析任务。 3. Hadoop核心：MapReduce与分布式文件系统 - Hadoop的核心是MapReduce，它提供了处理大规模数据集的能力。MapReduce通过拆分数据、并行处理和结果合并来实现高效运算。 - Hadoop的分布式文件系统（HDFS）则是数据存储的基础，它设计为容错性高、可扩展性强，适合于处理大型数据集。 4. 安装Hadoop 安装Hadoop涉及一系列步骤，包括确认前提条件、下载安装包、配置环境变量以及进行必要的系统调整。检查环境是为了确保Hadoop能正确运行，包括网络配置、Java环境以及Hadoop配置文件的设置。 5. 执行和测试Hadoop样例程序 安装完成后，通过运行Hadoop自带的样例程序可以验证安装是否成功。这些样例包括WordCount等，它们展示了MapReduce的基本用法，帮助理解框架的工作原理。 6. MAPREDUCE任务基础知识 - 作业的基本构成要素包括输入分割、Mapper和Reducer。输入分割将原始数据切分成适合Map任务的小块，Mapper处理这些块，Reducer则负责汇总Mapper的结果。 - IdentityMapper和IdentityReducer是两个简单的示例，分别演示了如何实现基本的映射和化简操作。 - 配置作业包括指定输入格式、设置输出参数以及配置Reduce阶段，这些是定制MapReduce任务的关键步骤。 7. 创建客户化的Mapper和Reducer 开发者可以创建自己的Mapper和Reducer类以实现特定的数据处理逻辑。继承自MapReduceBase是为了利用框架提供的基础功能，同时还可以使用客户化的分割器来更精确地控制数据处理。 8. 总结 本书章节涵盖了Hadoop的基础知识，从认识Hadoop到MapReduce模型的详解，再到实际操作和高级定制，为读者提供了一套完整的Hadoop学习路径。通过学习，读者可以掌握在云环境中构建和管理可扩展的分布式应用程序的技能。