大数据技术详解：并行计算、MapReduce与Hadoop架构

本课程深入探讨了大数据技术的研究与教学，以满足现代信息技术领域的需求。课程内容涵盖了并行计算技术和MapReduce的基础概念，以及它们在大数据处理中的关键作用。 首先，第1章介绍了并行计算技术，包括其基本概念、分类和主要挑战。学生将学习到MPI（Message Passing Interface）并行程序设计，这是一种广泛用于分布式计算环境的工具，以及如何利用大规模并行处理技术来加速复杂的数据处理任务。 第2章重点是MapReduce，一种分布式计算模型，最初由Google开发。课程讲解了MapReduce的起源、设计理念和技术特性，如将复杂问题分解为映射（Map）和规约（Reduce）两个步骤。学生会理解其在处理大规模数据集时的高效性和实用性，并通过实例了解其实现的基本应用。 接着，第3章深入剖析了Google MapReduce框架的核心组件。学员将学习到Google分布式文件系统GFS（Google File System）和结构化数据管理系统BigTable的工作原理，这两者是支撑MapReduce高效运行的基础架构。 进入开源世界，第4章专门讲解了Hadoop，一个流行的MapReduce实现，其基本架构和工作原理。Hadoop分布式文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）作为Hadoop的核心组件，负责存储和管理大量数据。此外，还会介绍Hadoop数据管理系统的设计，它支持在大规模集群上执行数据处理任务。 在后续章节中，例如Ch5和Ch7，课程引用了清华Hadoop下的MapReduce编程教程，如P82处，以及马里兰大学的Hadoop Nuts&Bolts教程，让学生通过实践学习如何进行文本处理等数据密集型任务，进一步掌握MapReduce技术的实际操作和优化技巧。此外，Data-Intensive Text Processing with MapReduce这本书也提供了重要的理论和案例研究。 这门课程旨在提供全面的大数据技术教育，从理论到实践，使学生不仅理解并行计算和MapReduce的原理，还能熟练掌握Hadoop等工具在实际项目中的应用。通过课程的学习，学员将具备分析、设计和实施大规模数据处理解决方案的能力。