Hadoop大数据处理架构详解

"厦门大学林子雨教授的大数据技术原理与应用课程，重点讲解Hadoop处理架构，包括Hadoop的发展历程、关键特性、应用情况以及项目结构。课程还涉及Hadoop的安装配置和集群部署，旨在帮助学习者理解和掌握大数据处理的核心技术。" 在《大数据技术原理与应用》一书中，作者林子雨详细阐述了Hadoop这一重要的大数据处理框架。Hadoop是一个由Apache软件基金会维护的开源项目，它的出现为用户提供了无需关注底层细节的分布式计算解决方案。Hadoop的设计理念是能够在由普通PC服务器组成的集群上运行，这得益于其跨平台的Java语言基础，使得硬件成本大大降低。 2.1.1 Hadoop简介 Hadoop的核心由两大部分组成：分布式文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）和分布式计算模型MapReduce。HDFS为海量数据提供了高容错、高吞吐量的存储能力，而MapReduce则为处理这些大规模数据提供了并行计算的能力，使得数据处理效率显著提升。 2.1.2 Hadoop发展简史 Hadoop起源于Google的两个开创性论文——GFS（Google File System）和MapReduce，由Doug Cutting在2005年发起，最初是Nutch搜索引擎项目的一部分。随着时间的推移，Hadoop逐渐发展壮大，吸引了众多企业和开发者参与，成为大数据处理的事实标准。 2.1.3 Hadoop的特性 Hadoop的关键特性包括： 1. 扩展性：能够轻松扩展到数千台服务器，处理PB级别的数据。 2. 高容错性：数据自动复制，节点故障时能自动恢复。 3. 非关系型：适合处理非结构化和半结构化数据。 4. 并行处理：通过MapReduce实现数据的并行计算，提高处理速度。 2.1.4 Hadoop的应用现状 Hadoop已被广泛应用于多个领域，包括互联网公司（如Facebook、Yahoo!）、电信运营商、金融企业等，用于数据分析、用户行为分析、推荐系统、日志处理等场景。 2.2 Hadoop项目结构 Hadoop项目不仅包含HDFS和MapReduce，还包括其他重要组件，如YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为资源管理器，HBase为NoSQL数据库，ZooKeeper用于分布式协调，Hive提供数据仓库功能，Pig提供高级数据处理语言，以及Spark等更高效的计算框架。 2.3与2.4 Hadoop的安装与使用、集群部署 这部分内容将指导读者如何在Linux环境中安装和配置Hadoop，以及如何搭建和管理Hadoop集群。这涵盖了从下载源代码、编译安装到配置集群参数、启动服务等步骤，确保读者能够亲手实践Hadoop的运行和管理。 通过林子雨教授的课程，学习者不仅可以深入了解Hadoop的基本原理，还能获取实际操作的经验，为进一步深入大数据技术的学习和应用打下坚实基础。