Apache Hadoop详解:构建分布式系统
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更新于2024-07-25
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"Hadoop: The Definitive Guide 第三版"
Apache Hadoop 是一个开源框架,主要用于处理和存储大规模数据集。它基于Google的MapReduce算法设计,是构建可靠、可扩展分布式系统的首选工具。Hadoop的核心优势在于其能够处理PB级别的数据,使得企业能够高效地分析大量数据,从而挖掘潜在价值。
本书《Hadoop: The Definitive Guide》由Tom White撰写,旨在帮助程序员和管理员深入理解并应用Hadoop。书中详细介绍了如何构建和管理Hadoop集群,以及如何利用Hadoop进行大数据分析。
在对比其他系统部分,书中提到了关系型数据库管理系统(RDBMS)和网格计算,指出Hadoop在处理非结构化和半结构化数据方面具有优势,同时具备更好的可扩展性。与志愿者计算相比,Hadoop提供了一个更加集中管理和调度的工作模型,适合大规模的数据处理任务。
Hadoop生态系统包括多个组件,如HDFS(Hadoop Distributed File System)用于分布式存储,MapReduce则用于分布式计算。书中详细解释了Hadoop的历史和发展,以及不同版本之间的兼容性问题。
MapReduce是Hadoop中的关键概念,它通过将大任务分解成小任务(映射阶段)并在多台机器上并行处理,然后将结果合并(归约阶段)。书中以一个天气数据集为例,展示了如何使用Hadoop和传统的Unix工具对数据进行分析。Java MapReduce是实现MapReduce功能的主要方式,但为了满足多种编程语言的需求,Hadoop还提供了Hadoop Streaming接口,支持如Ruby和Python等脚本语言编写Mapper和Reducer。
在介绍MapReduce的运行流程时,书中有提及Combiner函数,这是一种优化策略,能在本地节点上预先减少网络通信量。此外,书中还详细阐述了如何分布式执行MapReduce作业,并给出了实际操作的例子。
《Hadoop: The Definitive Guide》是一本全面介绍Hadoop及其应用的指南,对于想要深入理解和应用Hadoop的读者来说,是一份不可或缺的参考材料。
2012-08-23 上传
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kongpenglong
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