探索Hadoop：MapReduce与云计算技术详解

Hadoop云计算技术介绍是一篇深入讲解开源分布式并行计算平台Hadoop的文章，由zbwd在中国云计算论坛发布，作者通过电子邮件xjtuzb@ieee.org和GTCRC@XJTU分享。文章从Hadoop的起源说起，强调其与Nutch搜索引擎项目的关系，以及它在Apache软件基金会的管理下成为开源项目的过程。 文章的核心内容分为几个部分： 1. **引言** - 提到MapReduce编程思想的提出者Jeffrey Dean和Google对技术保密的策略，随后介绍了Doug Cutting如何通过开源的Hadoop实现了这种思想，使其易于获取和使用。2006年，Cutting加入Yahoo并致力于Hadoop的发展。 2. **算法思想** - 详细阐述了Hadoop MapReduce的核心算法原理，即将大规模数据处理分解为一系列可并行执行的Map和Reduce操作，实现了分布式计算。 3. **基本架构** - 概述了Hadoop的组成部分，包括分布式文件系统（HDFS）和Hadoop Distributed File System（HDFS），以及用于任务管理和协调的JobTracker和TaskTracker组件。 4. **运行流程** - 描述了Hadoop的工作流程，包括数据的输入、分割、映射、shuffle、排序、合并和最终的归约，展示了整个计算过程的步骤。 5. **任务粒度** - 讨论了Hadoop的并行特性，即如何根据数据规模和可用资源动态分配任务，确保高效利用集群资源。 6. **参考文献** - 文章结尾提供了参考文献，供读者进一步学习和研究。 文章强调了Hadoop的简洁和优雅设计，并感谢Google、Apache软件基金会和Doug Cutting对这个技术的贡献。然而，对于Hadoop的安装指南和编程范例，作者并未涵盖，而是建议读者查阅其他资料。 总体而言，这篇文章为Hadoop初学者提供了一个全面的技术概述，有助于理解分布式计算的基础概念和技术实现。