Hadoop入门与实战指南

"Hadoop入门实战手册" 这本《Hadoop入门实战手册》是北京宽连十方数字技术有限公司技术研究部于2011年7月编写的，旨在帮助初学者理解和掌握Hadoop这一分布式计算框架。书中详细介绍了Hadoop的基础知识、术语、部署方法、集群搭建过程以及架构分析，并提供了实际操作步骤和故障处理指南。 1. **概述** - **什么是Hadoop？** Hadoop是一个开源的分布式计算框架，主要由Apache基金会维护。它允许在廉价硬件上进行大规模数据处理，具有高容错性、可扩展性和高效性能。 - **为什么选择Hadoop？** - **系统特点**：Hadoop的核心组件包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce，它们提供分布式存储和并行计算能力，支持大数据处理。 - **使用场景**：适合处理和存储海量数据，常见于日志分析、推荐系统、搜索引擎索引构建等应用。 2. **术语** - 书中可能会涵盖如HDFS、MapReduce、NameNode、DataNode、TaskTracker、JobTracker等Hadoop生态系统中的关键术语。 3. **Hadoop的单机部署** - **目的**：为了学习和理解Hadoop的工作原理，通常会首先在单台机器上部署Hadoop。 - **先决条件**：包括操作系统要求、所需软件等。 - **操作方法**：涉及下载Hadoop源码或二进制包，配置环境变量，以及启动Hadoop的不同运行模式（如单机模式和伪分布式模式）。 4. **Hadoop集群搭建过程** - 涉及到的步骤包括免密码SSH设置、软件安装、Master和Slave节点的配置，以及集群的初始化、启动和停止。 - 这部分将指导读者如何配置NameNode、DataNode、Secondary NameNode和TaskTracker等关键服务。 5. **架构分析** - **HDFS**：HDFS的三个重要角色是NameNode（元数据管理）、DataNode（数据存储）和Secondary NameNode（辅助NameNode，用于周期性合并编辑日志）；其设计特点包括数据冗余、高可用性和流式数据访问。 - **MapReduce**：介绍了MapReduce计算模型，包括Mapper和Reducer的职责，以及Hadoop如何将任务分配到集群上的各个节点执行。 6. **Hadoop的应用** - 阐述了Hadoop在实际业务场景中的应用，可能是数据分析、数据挖掘、机器学习等方面。 7. **系统维护** - **监控**：讨论了如何监控Hadoop集群的健康状态，包括HDFS和MapReduce的运行状态。 - **命令总结**：列出了常用Hadoop命令，方便用户管理和操作集群。 - **故障处理**：针对NameNode和JobTracker的单点故障提出了解决方案，并给出了在不重启集群的情况下增加或删除节点的方法，以及解决各种常见错误的方法。 这本书是Hadoop初学者的理想参考资料，涵盖了从理论到实践的全面内容，有助于读者快速掌握Hadoop的基本操作和集群管理技巧。