Hadoop大数据技术深度指南

"Hadoop学习资料及开发指南" 本资料详细介绍了Hadoop这一大数据处理的核心技术，适合初学者从零开始学习。Hadoop是为解决海量数据的存储和分析而设计的，相较于传统的单机系统，它能高效地处理PB级别的数据。资料中深入探讨了Hadoop的发展历程和Apache Hadoop项目，帮助读者理解其背景和现状。 MapReduce是Hadoop的核心计算框架，资料中通过一个气象数据集的例子，展示了如何使用Unix工具、Hadoop进行数据分析。MapReduce的分布式特性使得数据处理能够在大规模集群上并行进行，同时介绍了Hadoop流和管道等高级用法。 Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Hadoop的数据存储组件，资料详细讲解了HDFS的设计理念、基本概念，如NameNode、DataNode等，并提供了HDFS的命令行接口使用方法，以及Java API的编程接口。此外，还介绍了HDFS的数据流、并行复制（distcp）和Hadoop归档文件（HAR）的使用。 资料深入讨论了Hadoop的输入/输出（I/O）特性，包括数据完整性、压缩、序列化和基于文件的数据结构，这些都是高效处理大数据的关键。 在MapReduce应用开发部分，资料涵盖了开发环境的配置、单元测试的编写、本地测试到集群部署的全过程，还涉及了作业的调优和MapReduce的工作流程。详细解析了MapReduce的工作原理，包括任务调度、shuffle和排序过程。 资料还介绍了MapReduce的各种类型和格式，如Mapper和Reducer的实现、输出格式的定制，以及计数器、排序、联接等高级功能。此外，还涵盖了Hadoop集群的安装步骤，包括集群规划、安装配置、SSH配置和基准测试。 在管理方面，资料讲解了HDFS的管理和监控，以及故障排查和维护策略。同时，还引入了Pig这一数据处理工具，介绍了PigLatin语法、用户定义函数（UDF）和实际操作技巧。最后，简要概述了HBase，一个基于Hadoop的分布式列式数据库，以及其基本概念和操作。 这份资料全面覆盖了Hadoop的各个方面，是学习和开发Hadoop应用的理想参考资料。