《Hadoop开发者》第二期：探索与实践

"Hadoop开发者第二期" 这期《Hadoop开发者》主要涵盖了Hadoop生态系统中的多个关键知识点，包括Hadoop的业界动态、Nutch与Hadoop的结合、MapReduce的应用以及Hadoop相关工具的使用。以下是各部分的详细解释： 1. **Hadoop业界资讯**: 这部分可能包含了关于Hadoop在当时（2010年）的发展趋势、新的项目或者公司采用Hadoop的情况，以及Hadoop社区的最新动态。这些信息有助于了解Hadoop在业内的地位和影响力。 2. **Nutch + Hadoop 构建商用分布式搜索引擎的问题探究**: Nutch是基于Hadoop的开源网络爬虫，这一章节可能讨论了如何利用Nutch和Hadoop构建大规模的搜索引擎，以及在这个过程中遇到的技术挑战和解决方案。 3. **支持自定义爬虫的Nutch segment文件存储接口改写**: Nutch的segment文件存储接口改写涉及到了Nutch的数据存储结构优化，可能是为了支持更灵活的爬虫定制，提高数据处理效率。 4. **Nutch中mapreduce应用的几个特殊点**: 这部分深入探讨了Nutch如何利用MapReduce进行数据处理，可能包括Nutch特有的MapReduce任务，如URL过滤、网页解析等，并可能涉及优化技巧。 5. **Java RMI + Lucene 构建分布式检索应用初探**: Java RMI（Remote Method Invocation）是Java实现远程对象调用的技术，配合Lucene（全文搜索引擎库），可能讲解了如何构建一个分布式的搜索系统。 6. **一对多的表关联在mapreduce中的应用(续)**: 在MapReduce中处理一对一或多对一的关系相对简单，但一对多关系可能需要更复杂的逻辑，这部分可能介绍了如何在MapReduce中有效地处理这种关系。 7. **InputSplit文件格式分析**: InputSplit是Hadoop MapReduce中用于分割输入数据的概念，分析这部分可以帮助理解Hadoop如何处理大文件并行化读取。 8. **短评：HDFS、MapReduce和HBase三者相辅相成、各有长处**: 这段评论可能阐述了Hadoop Distributed File System (HDFS)、MapReduce计算框架和HBase分布式数据库之间的协同工作，以及它们各自在大数据处理中的优势。 9. **HDFS在web开发中的应用**: 阐述了HDFS如何在Web开发场景中发挥作用，可能是存储静态资源、日志收集或其他用途。 10. **Mapreduce中value集合的二次排序**: MapReduce默认只支持key的排序，但有时需要对value进行排序，这部分可能介绍了如何实现这个功能。 11. **Hive SQL手册翻译**: Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，翻译的SQL手册提供了查询Hadoop集群上大数据集的方法。 12. **Mahout Kmeans简介**: Mahout是一个机器学习库，KMeans是聚类算法，这部分可能介绍了如何使用Mahout进行大数据的聚类分析。 这期内容全面且深入，适合对Hadoop生态系统感兴趣的开发者和研究人员，提供了从基础到进阶的Hadoop应用知识。通过这些文章，读者可以了解到Hadoop在实际项目中的应用，以及如何解决相关问题，进一步提升Hadoop开发能力。