Hadoop入门指南：单机到集群的实践

"Hadoop入门实战手册" 这本《Hadoop入门实战手册》是北京宽连十方数字技术有限公司技术研究部于2011年7月编写的，旨在帮助初学者理解和掌握Hadoop这一分布式计算框架。Linux公社(LinuxIDC.com)提供了更多的Hadoop相关信息和最新IT资讯。 ### 概述 1. **什么是Hadoop？** Hadoop是一个开源的、分布式计算框架，主要用于处理和存储大规模数据集。它基于Google的三篇论文——GFS、MapReduce和Bigtable，由Apache基金会开发并维护。 2. **为什么要选择Hadoop？** - **系统特点**：Hadoop的核心特点是分布式、容错性强、可扩展性高，能够处理PB级别的数据。 - **使用场景**：适合于大数据处理，如日志分析、推荐系统、数据挖掘、机器学习等。 ### 术语 手册中可能涉及的重要术语包括HDFS（Hadoop Distributed File System）、MapReduce、NameNode、DataNode、JobTracker、TaskTracker等，这些都是Hadoop生态系统中的关键组件。 ### 单机部署 - **目的**：在本地机器上搭建Hadoop环境，便于学习和测试。 - **先决条件**：支持多版本的Java运行环境，合适的硬件配置，以及Hadoop软件包。 - **步骤**：包括下载Hadoop，配置环境变量，设置免密码SSH，以及在单机或伪分布式模式下运行Hadoop。 ### 集群搭建 - **SSH设置**：在所有节点间配置免密码SSH，以便于集群间的通信。 - **软件安装**：在Master和Slave节点上安装Hadoop软件。 - **配置**：分别对Master和Slave进行详细配置，包括修改配置文件，如core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml等。 - **初始化和启动**：格式化HDFS，启动NameNode、DataNode、JobTracker、TaskTracker等服务。 - **管理与测试**：通过Web界面或命令行工具监控Hadoop运行状态，执行测试任务验证集群工作正常。 ### 架构分析 - **HDFS**：包含NameNode、DataNode和Secondary NameNode，负责数据的分布式存储。 - **设计特点**：数据冗余、块级存储、高可用性和容错性。 - **MapReduce**：提供了一种分布式编程模型，用于处理大规模数据。 - **算法介绍**：将大任务分解为小任务（map阶段）和任务结果整合（reduce阶段）。 - **Hadoop框架下的MapReduce**：包括JobTracker管理和TaskTracker执行，以及 Shuffle和Sort过程。 - **综合架构分析**：涵盖了Hadoop如何结合HDFS和MapReduce实现大规模数据处理的整个流程。 通过这份手册，读者可以系统地了解和实践Hadoop，从理论到实际操作，逐步掌握这个强大的大数据处理工具。