Hadoop开发者入门：2010年1月特辑

"Hadoop开发者的初步学习资源，包含Hadoop介绍、国内应用情况、源代码编译教程、安装教程、应用程序编写、HBase安装、Nutch与Hadoop整合、Hive调试与应用、MapReduce原理分析及改进探讨等内容。" Hadoop是一个开源的分布式计算框架，由Apache基金会维护，它最初由Doug Cutting和Mike Cafarella创建，灵感来源于Google的MapReduce和GFS（Google文件系统）。Hadoop的核心组件包括两个主要部分：Hadoop Distributed File System (HDFS) 和 MapReduce。 HDFS是Hadoop的数据存储层，设计目标是处理大规模数据集，提供高容错性和高吞吐量的数据访问。它将大文件分割成块，并在多台机器上进行分布式存储，使得数据的处理可以并行化，增强了系统的可扩展性。 MapReduce是Hadoop的计算层，负责处理数据的并行计算。它通过“映射”（map）和“规约”（reduce）两个步骤来处理数据。映射阶段将任务分解，分配到各个节点执行，而规约阶段则聚合各个节点的结果，形成最终输出。 在Hadoop的生态系统中，还有其他重要的组件： 1. HBase是一个基于HDFS的非关系型数据库，适合实时读写操作，适用于大数据的列式存储。 2. Hive提供了SQL-like查询语言（HQL），用于对存储在HDFS中的结构化数据进行数据分析。 3. ZooKeeper是一个协调服务，用于管理分布式系统的配置信息、命名服务、集群同步等。 4. Nutch是一个开源的Web爬虫，与Hadoop结合可以实现大规模的网络数据抓取和分析。 文中提供的教程涵盖了从初识Hadoop到实际操作的多个层次： - Hadoop源代码eclipse编译教程：教导开发者如何从源代码编译Hadoop，以便进行定制或调试。 - Windows和Linux上的Hadoop安装教程：指导用户在不同操作系统环境下搭建Hadoop环境。 - 使用eclipse编写Hadoop应用程序：讲解如何在Windows下利用eclipse开发MapReduce程序。 - 在Windows中使用Cygwin安装HBase：介绍如何在Windows上通过Cygwin模拟Linux环境安装HBase。 - Nutch与Hadoop的整合与部署：展示如何将Nutch与Hadoop集成，实现高效的数据抓取和分析。 - Hive应用介绍和执行计划解析：解释了Hive的使用场景和执行流程。 - MapReduce中的Shuffle和Sort分析：深入理解MapReduce内部的排序和分区过程。 - 表关联在MapReduce上的实现：探讨如何在MapReduce模型中处理多表间的关联操作。 - Hadoop计算平台与数据仓库的区别：比较Hadoop作为计算平台与传统数据仓库的差异。 这些内容对于想要深入了解和开发Hadoop应用的初学者来说，是一份非常宝贵的学习资料。通过这些教程，读者可以逐步掌握Hadoop的使用，理解其核心机制，并能动手实践，提升自己的大数据处理能力。