掌握Hadoop：在线与周末课堂学习指南

资源摘要信息:"NYCDataScience_HadoopClass是针对在线和课堂教学设计的Hadoop课程资源库。该资源库提供了一套完整的教程，旨在教授学生如何在Amazon EC2上配置Hadoop集群，并在集群上运行两个示例MapReduce作业。通过这套教程，学生将能够掌握Hadoop的基本配置、安装以及集群操作，为处理大数据分析任务打下坚实的基础。" 知识点详细说明： 1. Hadoop简介： Hadoop是一个开源的框架，它允许使用简单的编程模型在跨计算机集群存储和处理大型数据集。Hadoop包含两个核心组件：Hadoop分布式文件系统（HDFS）用于存储数据，而Hadoop YARN用于资源管理和作业调度。 2. Amazon EC2（Elastic Compute Cloud）： Amazon EC2是亚马逊提供的云计算服务，允许用户在Amazon的云计算环境中运行自己的应用程序。用户可以根据需求在EC2上启动、运行和终止自己的虚拟服务器实例，这些实例具有不同的配置，可根据计算、内存、存储等需求进行选择。 3. Hadoop集群配置： 在EC2上配置Hadoop集群涉及以下步骤： a. 准备：申请AWS账户并完成账户设置。 b. 服务器配置：启动EC2实例并选择合适的AMI（Amazon Machine Image），安装操作系统和必要的依赖软件。 c. Hadoop安装和配置：下载并安装Hadoop，配置其核心组件（如HDFS、YARN）的配置文件，设置集群节点间的通信。 4. 配置Hadoop集群： a. 基本配置：设置Hadoop的Java环境变量和Hadoop配置文件。 b. 高级配置：根据实际需求调整NameNode、DataNode、ResourceManager和NodeManager的配置。 5. 运行MapReduce作业： MapReduce是一种编程模型和处理大数据集的相关实现。它通过Map（映射）和Reduce（归约）两个主要操作来处理数据。 a. 示例MapReduce作业：教程中将会介绍两个示例作业，让学生实践MapReduce模型。 b. 运行作业：在配置好的Hadoop集群上提交MapReduce作业，观察作业的执行过程及结果。 6. AWS账户的创建与配置： 创建AWS账户需要提供基本的个人信息，并设置账单信息与信用卡信息，以便于进行后续的账单支付和资源使用。通过电话号码进行验证，确保账户的安全性。选择AWS支持计划，其中Basic（免费）计划适合初学者进行实验和学习。 7. 在线和课堂教学模式： 该Hadoop课程采用混合模式进行教学，即结合线上自学和定期的课堂教学。学习周期为5周，每周日在课堂上进行7小时的学习，这样的安排旨在提供充分的学习时间，并通过课堂互动解决学习过程中的问题。 8. 教程的组织结构： 资源库中的内容被组织成不同的文件和目录，这些结构化的内容有助于学习者逐步跟随教程进行学习，从基础配置到高级应用。目录名称为“NYCDataScience_HadoopClass-master”，表明这是一套为数据科学课程准备的Hadoop学习资源。 以上知识点覆盖了Hadoop的基础知识、在云平台上配置Hadoop集群的步骤、MapReduce作业的处理方式以及AWS账户的创建与配置。学习者通过该资源库，不仅能够理解并掌握Hadoop的核心概念，还能实际操作配置和运行Hadoop集群，为解决实际的大数据分析问题打下坚实的技术基础。