Hadoop技术深度探索:从基础到实践
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更新于2024-08-17
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"《Hadoop权威指南》是关于Hadoop及其生态系统的详尽教程,涵盖了从数据存储、分析到Hadoop分布式文件系统(HDFS)和MapReduce编程模型的各个方面。该书还深入讨论了Hadoop集群的安装、管理、性能基准测试以及相关的工具如Pig、HBase和ZooKeeper的使用。"
在Hadoop领域,数据的存储和分析是核心关注点。Hadoop被设计用来处理和存储海量数据,相比传统的系统,它提供了高度可扩展性和容错性。Hadoop发展至今,已经成为大数据处理的重要框架,其主要由Apache基金会维护。
MapReduce是Hadoop的核心组件之一,用于大规模数据集的并行计算。书中通过一个气象数据集的例子,展示了如何使用MapReduce进行数据分析。MapReduce包括两个主要阶段:Map阶段,将输入数据切分成键值对并处理;Reduce阶段,对Map阶段的结果进行聚合和汇总。此外,书中还介绍了MapReduce的工作流程、任务调度、故障恢复以及作业调优。
HDFS是Hadoop的数据存储系统,设计上保证了高可用性和容错性。HDFS的基本概念包括主节点NameNode和工作节点DataNode,以及数据块的副本策略。用户可以通过命令行接口或Java API与HDFS交互,进行数据读写。HDFS还支持数据流、并行复制和归档文件功能,确保数据的安全性和高效访问。
在Hadoop的I/O部分,书中探讨了数据完整性、压缩和序列化的主题。数据完整性是保证数据在传输和存储过程中不受损坏的关键,而压缩可以减少存储和传输需求,提高系统效率。序列化则用于对象的持久化和网络传输。
Pig是Hadoop上的高级数据处理语言,简化了大规模数据处理的复杂性。用户可以通过Pig Latin语法编写数据处理脚本,并可以自定义函数以扩展其功能。HBase是一个分布式、面向列的NoSQL数据库,常与Hadoop结合使用,提供实时的数据查询能力。
ZooKeeper是Hadoop生态系统中的协调服务,用于管理分布式系统的命名服务、配置、组服务等。书中详细讲解了ZooKeeper的安装、运行和应用构建。
《Hadoop权威指南》是一本全面的Hadoop学习资源,涵盖了从基础概念到高级特性的广泛内容,对于想要深入了解和使用Hadoop的人来说极具价值。无论是初学者还是经验丰富的开发者,都能从中获得丰富的知识和实践经验。
2018-12-21 上传
2022-01-17 上传
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2018-12-02 上传
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Rose520817
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