Hadoop入门：分而治之的分布式计算框架

"这篇资源主要介绍了Hadoop的基础知识，包括其分而治之的思想，以及Hadoop的体系结构和家族成员。重点讲述了Hadoop作为分布式系统的基础架构，以及MapReduce编程模型在处理大规模数据时的作用。同时，还概述了Hadoop家族中的各种组件，如HDFS、Avro、HBase、Hive、Pig和ZooKeeper等，这些组件共同构成了强大的大数据处理生态系统。" 在大数据处理领域，Hadoop是一个至关重要的开源项目，它的设计思想是分而治之，通过MapReduce将大规模的数据处理任务分解为小规模的子任务，实现并行计算，从而提高处理效率。Map阶段将数据分解，而Reduce阶段则负责整合这些处理结果，这种模式使得即使面对TB级别的数据，也能高效地进行处理。 Hadoop的核心组件包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。HDFS是一个高度容错性的文件系统，适合在廉价硬件上运行，可以处理大规模的数据存储。MapReduce则是处理和生成大数据集的一种编程模型，它简化了在分布式系统上的编程，使得程序员无需深入了解分布式并行编程即可编写应用程序。 Hadoop家族还包括多个子项目，如： 1. Core或Common提供了Hadoop其他子项目所需的通用工具，包括FileSystem API、远程过程调用（RPC）和序列化库。 2. Avro是一个数据序列化系统，用于数据交换，提供紧凑、快速、面向列的存储格式。 3. MapReduce是处理和生成大数据集的模型，支持大规模数据的并行计算。 4. HDFS是分布式文件系统，能以流式数据访问模式处理文件，由大量服务器构成的集群存储数据。 5. Chukwa是用于数据收集、展示、监控和分析的开源系统，适用于大规模分布式环境。 6. HBase是一个分布式、列导向的数据库，类似于Google的Bigtable，适合实时读写大数据。 7. Hive基于Hadoop的数据仓库，支持类SQL查询语言，用于数据ETL（提取、转换、加载）和分析。 8. Pig提供了一个称为PigLatin的高级语言，简化MapReduce算法的编写，类似SQL语句，支持数据处理操作。 9. ZooKeeper是一个协调服务，为大型分布式系统提供配置管理、命名服务、分布式同步和组服务等。 这些组件共同构建了一个全面的大数据处理解决方案，广泛应用于互联网公司的数据分析、机器学习和数据挖掘任务中。理解并掌握Hadoop及其家族成员，对于深入理解和应用大数据技术至关重要。