Google Hadoop编程入门：分布式系统与关键技术

Google + Hadoop 使用编程指南深入探讨了Apache基金会支持的Hadoop生态系统，这是一个用于大规模数据处理和分布式计算的基础架构。本文档主要涵盖了以下几个关键知识点： 1. **Hadoop简介**： Hadoop是一个开源的分布式计算框架，最初由Google开发，旨在让开发者在不需了解底层分布式技术的情况下，轻松构建和运行分布式应用。它特别适合处理大量数据，通过将任务分解到多台计算机上并行执行，显著提高了处理能力和效率。 2. **分布式文件系统**： - **GFS (Google FileSystem)**：是Google的原始分布式文件系统，Hadoop借鉴了其设计理念，推出了Hadoop Distributed File System (HDFS)，这是一个高可用、高容错的文件系统，能够存储和管理海量数据。 3. **MapReduce**： MapReduce是Hadoop的核心组件之一，它是一种编程模型，允许开发者编写简单的Map和Reduce函数来处理大规模数据集。它简化了复杂的数据处理任务，如数据清洗、分析和转换。 4. **Bigtable与HBase**： - **Bigtable**：是Google内部用于存储结构化数据的分布式数据库，Hadoop借鉴了它的列式存储设计，发展出了HBase，这是一种高度可扩展的NoSQL数据库，适合于在线数据处理和实时查询。 5. **Zookeeper**： ZooKeeper是Google Chubby的一个开源版本，它作为一个可靠的分布式协调服务，提供配置管理、命名服务、分布式同步和组服务等功能，帮助Hadoop集群保持一致性。 6. **Pig**： Pig是Yahoo开发的一种SQL-like语言，它在MapReduce之上构建，让用户可以编写更高级别的查询，而无需深入了解底层实现。 7. **Hive**： Hive是一个数据仓库工具，基于Hadoop，提供了SQL接口，使得用户能够方便地对存储在Hadoop中的大数据进行复杂查询和分析。 8. **Avro**： Avro是由Doug Cutting领导的项目，旨在为Hadoop提供一个高效、紧凑的RPC（远程过程调用）系统，以改善数据交换速度和结构一致性。 9. **Hadoop Common**： 这是Hadoop体系的基础模块，提供了许多底层工具和服务，如配置管理和日志操作，为整个生态系统提供支持。 10. **监控与管理**： - **Chukwa**：Yahoo贡献的Hadoop集群监控系统，用于收集和分析大量的性能数据，帮助优化系统性能。 这些知识点共同构成了Google与Hadoop结合使用的基本框架，为企业和开发者提供了强大的数据处理和分析能力，推动了云计算和大数据时代的进步。