Hadoop实战指南：从入门到集群搭建

"Hadoop入门实战手册" 这本《Hadoop入门实战手册》是针对初学者的一份详实指南，旨在帮助读者理解并掌握Hadoop分布式计算的基础知识。Hadoop是一种开源框架，它允许在大规模集群中对大量数据进行分布式处理。这本书主要涵盖了以下几个方面： 1. **什么是Hadoop？** Hadoop是一个由Apache基金会开发的开源框架，它设计用于存储和处理海量数据。其核心由两个主要组件组成：Hadoop Distributed File System (HDFS) 和 MapReduce。HDFS提供了高容错性的分布式文件系统，而MapReduce则是一个用于并行处理大数据的编程模型。 2. **为什么要选择Hadoop？** - **系统特点**：Hadoop具有高度可扩展性、容错性和成本效益，能够处理PB级别的数据。它支持多种数据类型，并且能够处理结构化、半结构化和非结构化数据。 - **使用场景**：适用于数据挖掘、数据分析、日志处理、推荐系统、搜索引擎索引构建等应用场景，尤其在互联网公司和大数据分析领域广泛应用。 3. **术语** 书中会介绍Hadoop生态系统中的关键术语，如HDFS、MapReduce、YARN（Yet Another Resource Negotiator）、HBase、Hive、Pig等，这些都是理解Hadoop工作原理和实际应用的重要概念。 4. **Hadoop的单机部署** - **目的**：单机部署用于学习和测试Hadoop环境，无需复杂的网络配置。 - **先决条件**：包括操作系统支持（通常是Linux）、Java环境、SSH服务等。 - **步骤**：涉及下载Hadoop二进制包，配置环境变量，设置Hadoop配置文件，以及启动和关闭Hadoop服务。 5. **Hadoop集群搭建过程** 集群搭建包括了多台机器的配置，包括SSH无密码登录设置、Hadoop软件安装、主节点和从节点的配置、初始化HDFS文件系统、启动和停止Hadoop服务，以及通过Web界面和命令行工具监控Hadoop集群的状态。 6. **架构分析** - **HDFS**：介绍了NameNode、DataNode和Secondary NameNode的角色，以及HDFS的主要设计特点，如数据复制、块大小、容错机制等。 - **MapReduce**：讲解了MapReduce的算法原理，以及在Hadoop框架下如何编写MapReduce程序。 - **综合架构分析**：探讨了Hadoop如何将数据存储、计算任务分配和资源调度整合在一个整体的解决方案中。 本书对于想要了解或进入Hadoop世界的读者来说，是一份宝贵的资源，它不仅提供了理论知识，还包含了丰富的实践操作指导，帮助读者快速上手Hadoop。