Python学习与Hadoop大数据入门指南

"这是一份关于Python学习和Hadoop安装配置的手册，适合于大数据领域的初学者。提供了高清PDF版本，内容涵盖了Python基础知识以及Hadoop的详细安装步骤，包括单节点配置、伪分布式模式等。" 本文主要介绍Python学习和Hadoop大数据处理平台的相关知识。Python作为一门强大的编程语言，广泛应用于数据分析、机器学习和大数据处理等领域。而Hadoop是Apache软件基金会开发的一个开源框架，主要用于处理和存储大规模数据。 对于Python学习，你需要掌握基础语法、数据类型（如列表、元组、字典）、控制流（如if语句、for循环、while循环）、函数定义、模块导入等。此外，深入理解面向对象编程概念，如类和对象，以及异常处理也是必要的。Python还有丰富的第三方库，如NumPy用于科学计算，Pandas用于数据处理，Matplotlib用于数据可视化，这些在大数据分析中都非常有用。 转向Hadoop部分，首先介绍了Hadoop的架构，包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce计算框架。Hadoop基于主从结构，由NameNode（主节点）管理文件系统元数据，DataNode（从节点）存储实际数据，而JobTracker和TaskTracker负责任务调度和执行。 单节点结构是Hadoop的最简单配置，所有组件都运行在同一台机器上，用于学习和测试。配置步骤包括： 1. 安装操作系统：支持多种Linux发行版，如Ubuntu、CentOS、RedHat、SUSE等。 2. 下载并配置JDK：JDK是运行Hadoop的前提，需要在服务器上下载并配置环境变量。 3. 下载Hadoop：从Apache官方网站获取最新版本。 4. 解压缩Hadoop，并在`/etc/profile`中配置HADOOP_HOME环境变量。 5. 测试安装，通过`java -version`检查JDK是否安装成功，使用Hadoop命令检查Hadoop是否配置正确。 进入Hadoop的伪分布式模式，这是单机模拟多节点环境的配置。在这个模式下，所有守护进程在一个节点上运行，模拟小型集群的效果。配置步骤包括： 1. 开启SSH免密码登录，便于节点间通信。 2. 修改Hadoop配置文件，如`core-site.xml`设置默认文件系统为本地HDFS，`hdfs-site.xml`调整副本数为1，`yarn-site.xml`配置shuffle服务，`mapred-site.xml`指定使用YARN作为任务调度框架。 全分布模式是Hadoop在多台物理机器上的部署，需要在每台机器上重复上述配置，并进行更复杂的网络和安全配置。一旦完成，Hadoop就可以处理大规模的数据，提供高效、可扩展的数据存储和处理能力。 这份手册提供了从Python基础到Hadoop大数据处理的全面学习路径，对于想要进入大数据领域的学习者来说，是一份宝贵的参考资料。