Hadoop入门指南:单机到集群的实践
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"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。
2013-11-01 上传
2023-11-21 上传
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2023-12-24 上传
2024-06-21 上传
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