大数据开发实践：Hadoop与应用案例

"第十三讲 大数据开发实践一.pptx" 本讲主要围绕大数据开发实践展开，由主讲人李强在2019年12月进行讲解，涵盖了大数据应用开发的概述、基本流程，以及具体的大数据开发实例。以下是详细的知识点： 1. **Hadoop系统总结**： - Hadoop是大数据处理的基础框架，其核心组件包括Hadoop FileSystem (HDFS) 和 MapReduce。HDFS是分布式文件系统，提供高容错性和高吞吐量的数据存储，由NameNode、Secondary NameNode和DataNode组成。NameNode负责元数据管理，Secondary NameNode则辅助NameNode进行数据备份和恢复。DataNodes则是实际存储数据的节点。 2. **HDFS工作原理**： - 文件在HDFS中被切分成多个块（block），每个块都有多个副本，分散存储在不同的DataNodes上，以提高数据可用性和容错性。 - 用户通过HDFS Client访问文件，Client与NameNode交互获取文件位置信息，然后直接与DataNodes通信读取或写入数据。 3. **MapReduce思想**： - MapReduce是Hadoop处理大规模数据的主要计算模型，包括Map阶段和Reduce阶段。Map阶段将输入数据拆分成键值对，由Mapper任务处理；Reduce阶段将Mapper的输出进行聚合，由Reducer任务处理。 - Shuffle过程是MapReduce中的重要环节，它负责整理Mapper产生的中间结果，为Reducer的输入做准备。 4. **YARN资源管理**： - YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop的资源调度器，它将集群的资源管理和任务调度分离，提高了系统的灵活性和利用率。 - ResourceManager全局管理整个集群的资源，ApplicationManager负责应用程序的启动，而NodeManager是每个节点的管理者，负责运行Container（任务容器）。 5. **大数据应用案例**： - 讲座提到了中国大学生服务外包创新创业大赛，这可能是一个实际的大数据应用案例，用于展示如何利用大数据技术解决实际问题。此类竞赛通常涉及数据挖掘、分析和建模，帮助学生将理论知识应用于实际场景。 6. **KNN算法基本原理**： - K-Nearest Neighbors (KNN) 是一种监督学习算法，常用于分类和回归问题。它通过寻找样本集中与未知样本最接近的K个邻居，根据邻居的类别或属性值来决定未知样本的类别或属性。 7. **性别预测模型设计与实现**： - 这可能是课程中一个具体的实践项目，利用KNN算法建立一个基于某些特征预测个体性别的模型。实现过程中，可能涉及到数据预处理、特征选择、模型训练和验证等步骤。 以上就是"第十三讲 大数据开发实践一"的主要内容，该课程深入浅出地介绍了大数据开发的关键技术和实际应用，对于理解大数据处理流程和提升实践能力具有很大帮助。