上海财经大学大数据处理平台技术手册

"该资源是上海财经大学MEM课程的大数据与云计算技术教程，包含了Hadoop实验操作手册的多个部分，涵盖了大数据处理平台和技术的各个方面，包括Hadoop的介绍、HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Mahout以及Hadoop的其他生态系统等。这个系列教程旨在提供一个全面的学习路径，帮助理解大数据处理的核心技术和应用。" 在Hadoop实验操作手册中，第二部分可能详细介绍了Hadoop的更深入概念和实践操作。Hadoop是分布式计算框架，由Apache基金会开发，用于处理和存储大规模数据。它主要由两个核心组件构成：HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。 1. **HDFS**：HDFS是Hadoop的数据存储系统，设计用于跨大量廉价硬件节点分布式存储大数据。它以高容错性和高可用性为目标，使得数据即使在部分硬件故障的情况下也能被访问。HDFS通过数据块复制机制来实现容错，通常每个数据块都会被复制三次。在手册中，可能会涉及HDFS的基本操作，如文件上传、下载、切分、数据块管理和故障恢复策略。 2. **MapReduce**：MapReduce是Hadoop的数据处理模型，主要用于大规模数据集的并行计算。它分为“Map”和“Reduce”两个阶段，Map阶段将输入数据分割并处理，Reduce阶段则对Map阶段的结果进行聚合。MapReduce的设计允许任务并行化，极大地提升了处理效率。手册可能包括编写MapReduce程序的示例，以及如何优化MapReduce作业的执行性能。 3. **HBase**：HBase是一个基于HDFS的分布式NoSQL数据库，适合实时读写操作。它提供了一个表结构模型，支持随机访问大规模数据。HBase手册可能会涵盖表的创建、数据的插入、查询、更新和删除，以及如何利用HBase的列族和时间戳特性。 4. **Hive**：Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，用于简化数据ETL（提取、转换、加载）过程和数据分析。它提供了SQL-like查询语言（HQL）来操作存储在Hadoop上的数据。Hive手册可能包括HQL的基本语法、数据建模、查询优化和数据导入导出的实践指导。 5. **Mahout**：Mahout是Apache的一个机器学习库，它提供了一系列的机器学习算法，如分类、聚类和推荐系统。在手册中，可能会介绍如何在Hadoop上运行Mahout算法，以及如何构建和评估预测模型。 这个系列教程对于理解大数据处理流程、掌握Hadoop生态系统的关键组件及其应用场景非常有帮助。无论是初学者还是有一定经验的开发者，都能从中获得丰富的知识和实践经验。