Hadoop权威指南：初识MapReduce与HDFS

"Hadoop权威指南-中文版(前三章).doc" Hadoop是Apache软件基金会的一个开源项目，专为大规模数据处理而设计。它由两个主要组件构成：Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算框架。本书的前三章主要介绍了Hadoop的基本概念、MapReduce的工作原理以及HDFS的基础。 1. 初识Hadoop： Hadoop的出现主要是为了解决海量数据的存储和分析问题。传统的系统在面对PB级别的数据时往往力不从心，而Hadoop通过分布式计算技术，使得在普通硬件上处理大数据成为可能。Hadoop的发展历程从早期的Nutch搜索引擎项目开始，逐步演变为一个全面的大数据处理平台。Apache Hadoop项目包括了核心的HDFS和MapReduce，以及众多相关模块如HBase、Hive、Pig等。 2. MapReduce简介： MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行计算。书中通过一个气象数据集的例子展示了如何使用Unix工具进行简单分析，然后对比了使用Hadoop进行分布式分析的过程。MapReduce包含两个主要阶段：Map阶段，将数据拆分成键值对，并进行局部处理；Reduce阶段，汇总Map阶段的结果。此外，Hadoop流（Hadoop Streaming）允许使用任何可执行程序（如Python脚本）作为Mapper和Reducer，而Hadoop管道则提供了与Unix管道相似的功能，增强了灵活性。 3. Hadoop分布式文件系统（HDFS）： HDFS设计目标是高容错性、高吞吐量的数据访问。它采用主从架构，由NameNode（主节点）管理和调度整个文件系统的元数据，DataNodes（从节点）负责存储实际数据。用户可以通过命令行接口（CLI）或Java API与HDFS交互，进行文件的读写操作。HDFS还支持数据块的副本机制，以确保数据的可靠性。Hadoop文件系统提供了丰富的功能，如数据校验、并行复制（distcp）、以及Hadoop归档（HAR）文件，用于长期存储不常访问的数据。 前三章内容涵盖了Hadoop的核心概念，为后续章节的深入学习打下了坚实的基础。随着Hadoop的普及，越来越多的企业和开发者将其用于大数据处理，无论是数据挖掘、机器学习还是日志分析，Hadoop都扮演着至关重要的角色。