Hadoop大数据实战指南

"郭专老师的Hadoop大数据入门与实践课程，涵盖了从Hadoop的起源到实际应用的多个关键组件，如HDFS、MapReduce、Zookeeper、HBase和Hive等，还包括流式计算的Storm以及数据挖掘中的推荐系统。课程旨在帮助初学者快速掌握Hadoop生态系统，并提供实践经验，避免理论与实践的脱节。" 本文将详细阐述Hadoop入门与实践的相关知识点，包括Hadoop的版本衍化、生态圈，HDFS的特性和操作，MapReduce的编程模型和工作原理，Zookeeper的数据模型和应用场景，HBase的基础知识和架构，Hive的基础原理和操作，以及流式计算框架Storm的特性与实现，最后介绍数据挖掘中的推荐系统。 ### 第一章 前言 课程目标是帮助新手迅速掌握大数据领域的核心技能，特别是Hadoop，强调实践性，避免只停留在理论层面。 ### 第二章 Hadoop简介 1. **Hadoop版本衍化历史**：Hadoop从最初的0.1.x版本发展至今，经历了多次重大更新，形成了多个稳定版本，如Hadoop 1.x、2.x，每个版本都有其独特的功能增强和性能优化。 2. **Hadoop生态圈**：Hadoop生态包括HDFS、MapReduce、YARN、HBase、Hive、Zookeeper等众多组件，它们共同构建了大数据处理的完整框架。 ### 第三章 安装Hadoop环境 这部分讲解如何在不同操作系统上搭建Hadoop运行环境，包括配置伪分布式和完全分布式模式。 ### 第四章 HDFS文件系统 1. **HDFS特点**：高容错性、可扩展性、适合大规模数据存储。 2. **不适用于HDFS的场景**：小文件存储和低延迟读取需求。 3. **HDFS体系架构**：包含NameNode、DataNode和Secondary NameNode等组件。 4. **HDFS数据块复制**：默认三副本策略，保证数据冗余和容错。 5. **HDFS读写流程**：描述数据的分块存储和读取过程。 6. **操作HDFS的基本命令**：如`hadoop fs -put`、`hadoop fs -get`等。 ### 第五章 MapReduce计算框架 1. **MapReduce编程模型**：由Map和Reduce两个主要阶段组成。 2. **MapReduce执行流程**：输入切片、Map任务执行、Shuffle与Sort、Reduce任务执行。 3. **数据本地化**：提高效率，尽可能让数据计算在数据所在的节点上进行。 4. **MapReduce工作原理**：详细解释MapReduce的整个生命周期。 5. **错误处理机制**：如任务失败后的重试策略。 ### 第六章 Zookeeper 1. **Zookeeper数据模型**：ZNode结构、路径命名规则和数据版本。 2. **Zookeeper访问控制**：提供权限控制，保障服务安全。 3. **Zookeeper应用场景**：如Hadoop集群管理、分布式锁、配置中心等。 ### 第七章 HBase 1. **Hbase简介**：列式存储、实时查询的NoSQL数据库。 2. **Hbase数据模型**：行、列族、列和时间戳的概念。 3. **Hbase架构及基本组件**：RegionServer、Master、HLog等。 4. **Hbase容错与恢复**：Region分裂、故障转移机制。 5. **Hbase基础操作**：增删查改等操作。 ### 第八章 Hive 1. **Hive基础原理**：基于Hadoop的SQL-like查询工具，用于离线数据分析。 2. **Hive基础操作**：创建表、加载数据、执行查询等。 ### 第九章 Storm 1. **Storm特点**：实时处理、高吞吐、容错性强。 2. **Storm与Hadoop区别**：Hadoop侧重批处理，Storm专注于流处理。 3. **Storm基本概念**：Tuples、Spouts、Bolts等。 4. **Storm系统架构**：包括Nimbus、Supervisor、Worker等组件。 5. **Storm容错机制**：通过检查点和故障恢复确保数据不丢失。 6. **简单Storm实现**：演示一个基础的实时数据处理拓扑。 7. **Storm常用配置**：优化Storm性能的关键参数。 ### 第十章 数据挖掘——推荐系统 1. **数据挖掘和机器学习概念**：作为推荐系统的基础。 2. **推荐领域**：机器学习在个性化推荐中的应用。 3. **基于内容的推荐方法**：通过分析用户历史行为和物品特征进行推荐。 4. **基于协同过滤的推荐方法**：利用用户之间的相似性进行预测。 以上内容全面介绍了Hadoop及其生态系统，从理论到实践，为学习者提供了丰富的学习资源，有助于快速理解和掌握大数据处理的关键技术。