Hadoop入门：Master与Slave架构详解

本课程以"Master与Slave-第1讲：初识Hadoop"为主题，深入探讨了Hadoop这一开源的大数据处理框架。首先，课程强调了Hadoop的主要组成部分，包括Master节点（如Namenode、Secondary Namenode和Jobtracker，后者用于监控和管理工作流程）和Slave节点（如Tasktracker和Datanode，负责数据存储和计算任务）。Master并不是唯一的，体现了Hadoop的分布式特性。 Hadoop的核心概念包括其设计理念，即为大规模数据处理提供高效、可靠和容错的解决方案，特别适用于离线数据分析。它结合了分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算框架，虽然Hadoop本身不是数据库，而是数据处理平台，但通过HBase这样的数据库产品可以支持数据存储。Hadoop生态系统随着时间的推移不断发展，应用广泛于金融、电信、互联网等多个行业，涉及职位如运维、Hadoop程序员（负责MapReduce编程）、架构师以及数据仓库工程师。 课程目标旨在使学员掌握Hadoop的部署、集成和管理能力。具体来说，包括部署Hadoop及相关组件如HBase、Hive和Pig，数据集成技术如Sqoop，以及与关系型数据库（如Oracle、MySQL）和数据分析工具（如R）的连接。学习者需理解HDFS的工作原理、MapReduce的基本原理并能够编写简单的MapReduce程序。此外，还要熟悉Hadoop生态系统中的其他子产品，以便在构建大数据平台时做出合适的选择，并具备初步阅读Hadoop源代码的能力。 Hadoop的起源可以追溯到 Doug Cutting 开创的Lucene项目，最初是为实现类似Google的全文搜索功能而创建的。随着Google公开了部分GFS和MapReduce的实现思路，Cutting等人将其应用于Nutch项目，并最终发展为Hadoop，这个过程中还涉及到Yahoo的招安。因此，课程内容将从Hadoop的历史和基础概念出发，逐步深入讲解核心技术和应用实践。