Hadoop大数据技术入门指南

"Hadoop: The Definitive Guide by Tom White" 本书是《Hadoop权威指南》的英文版，由Tom White撰写，献给Eliane, Emilia, 和 Lottie。书中介绍了Hadoop的基础知识，包括如何安装Hadoop，如何操作HDFS（Hadoop分布式文件系统），以及如何使用YARN（Yet Another Resource Negotiator）资源调度框架，并深入讲解了MapReduce的工作处理机制。这本书特别适合英语水平较高的初学者和对Hadoop感兴趣的读者。 Hadoop起源于Nutch项目，最初是为了构建一个开源搜索引擎。在Google公开了GFS（Google File System）和MapReduce的论文后，Hadoop的发展方向逐渐明确。它解决的是在多台计算机上进行大规模计算时遇到的问题。起初，只有两名开发者半职投入，他们使Nutch能在20台机器上勉强运行。但随着互联网规模的扩大，需要在数千台机器上运行，这个任务超出了两人所能承受的范围。 这时，雅虎（Yahoo!）对该项目产生了兴趣并迅速组建了一个团队，作者也加入了其中。他们将Nutch中的分布式计算部分剥离出来，单独命名为Hadoop。在雅虎的支持下，Hadoop迅速发展成为能够真正应对互联网规模的技术。 2006年，Tom White开始为Hadoop贡献代码。在此之前，他已经因为撰写的一篇关于Nutch的优秀文章而为人所知。Tom White的加入无疑为Hadoop的发展注入了新的活力，他的这本书详细阐述了Hadoop的核心概念和技术细节，对于理解Hadoop生态系统和大数据处理具有极高的价值。 HDFS是Hadoop的核心组件之一，它是一个分布式文件系统，设计用于存储大量数据并在集群中进行高效访问。HDFS的特点是高容错性和高可用性，即使在硬件故障情况下也能保证数据的完整性。用户可以通过HDFS API进行文件的创建、读取和删除等操作。 YARN作为Hadoop的资源管理器，负责集群中计算资源的分配和调度，使得不同应用能共享集群资源。它将原本由JobTracker承担的任务管理和资源调度职责分离，形成了Resource Manager和Application Master的概念，提高了系统的可扩展性和效率。 MapReduce是Hadoop处理大数据的关键计算模型，它将大规模数据处理分解为两个主要阶段：Map和Reduce。Map阶段将数据分片并并行处理，Reduce阶段则对结果进行聚合，以得到最终的输出。MapReduce模型非常适合批处理任务，如数据分析、日志处理等。 通过学习这本书，读者可以掌握Hadoop的安装配置，理解HDFS的存储机制，熟悉YARN的资源管理，以及运用MapReduce编写分布式应用程序。这些知识对于进入大数据领域，进行数据处理和分析具有基础性的作用。