Hadoop 2.4.0源码发布 - 探索分布式计算的世界

资源摘要信息:"Hadoop分布式计算平台是一个开源的分布式存储和计算系统，它能够处理大规模数据。2.4.0是其中的一个版本。Hadoop提供了可靠、可扩展的分布式计算能力，特别适合于数据密集型应用。Hadoop 2.4.0版本是该平台在2014年发布的稳定版本。" 知识点: 1. Hadoop定义: Hadoop是一个由Apache基金会开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 2. Hadoop的核心组件: Hadoop有四个核心组件，分别是HDFS（Hadoop Distributed File System），MapReduce，YARN（Yet Another Resource Negotiator）和Common。HDFS负责存储数据，MapReduce用于处理数据，YARN负责资源管理和任务调度，Common提供了各种工具类和库。 3. Hadoop版本2.4.0特点: Hadoop 2.4.0版本进行了多项改进和优化，例如增加了YARN的新特性、对HDFS进行了性能提升、对MapReduce进行了改进、增强了HBase和ZooKeeper的稳定性等。 4. HDFS功能: HDFS是一个高度容错性的系统，适合在廉价硬件上运行。它能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集的应用。 5. MapReduce工作原理: MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算。它将任务分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，系统对输入数据进行处理，然后在Reduce阶段对Map的结果进行汇总。 6. YARN的作用: YARN是对Hadoop进行升级的核心组件，它是一个资源管理平台，负责管理计算机资源和调度用户提交的应用程序。YARN将资源管理和任务调度/监控分离开来，使得Hadoop能够支持更多种类的处理任务，不仅仅是MapReduce。 7. Hadoop的优势: Hadoop具有良好的扩展性、高效性、高容错性、成本低廉和灵活性等优点，能够处理PB级别的数据。 8. Hadoop的使用场景: Hadoop被广泛应用于互联网公司进行大规模数据处理，例如搜索引擎的数据分析、日志文件分析、推荐系统、社交网络分析、商业智能和数据仓库。 9. Hadoop的生态系统: Hadoop生态系统非常庞大，除了核心的HDFS、MapReduce、YARN和Common之外，还包含了许多其他项目，如Hive、Pig、HBase、ZooKeeper、Oozie、Avro、Flume、Mahout等，这些项目都围绕着Hadoop开发，为用户提供了更强大的功能。 10. 如何学习Hadoop: 学习Hadoop需要对Java有一定的了解，因为Hadoop是用Java编写的。此外，还需要了解分布式系统的基本原理和Linux操作系统的使用。可以通过阅读官方文档、参加在线课程、阅读相关书籍以及实际操作练习来深入学习Hadoop。 11. Hadoop版本迭代: Hadoop从最初的版本到现在已经经历了多次迭代更新，每个版本都会带来新的特性和改进。例如，从Hadoop 1.x的单一MapReduce计算框架，发展到了Hadoop 2.x的YARN和HDFS联邦等更高级的功能。 12. Hadoop社区与贡献: Hadoop作为一个开源项目，拥有活跃的社区，用户可以在这个社区中交流经验、分享知识、提交问题和贡献代码。Hadoop的快速发展与社区的贡献密不可分。