Hadoop分布式系统详解:权威指南
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更新于2024-07-29
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"Hadoop权威指南(原版)"
Hadoop是一个开源的分布式计算框架,由Apache基金会维护,其设计目标是处理和存储大规模数据。该框架的核心包括两个主要组件:Hadoop分布式文件系统(HDFS)和MapReduce计算模型。
HDFS是一个高度可扩展的、容错性强的分布式文件系统,旨在运行在低成本硬件上。它允许数据以流式访问,适合处理大型数据集。HDFS通过数据复制策略确保数据的可用性和可靠性,即使部分节点故障,系统仍能正常运行。它不完全遵循POSIX标准,而是优化了大数据处理的效率和性能。
MapReduce是Hadoop处理数据的核心计算模型,灵感来源于Google的论文。MapReduce将大规模数据处理任务分解为两个阶段:Map和Reduce。Map阶段,原始数据被分割并分配到集群的不同节点上进行并行处理;Reduce阶段,Map阶段的结果被聚合,处理后生成最终结果。这种并行化处理方式极大地提高了数据处理速度。
除了HDFS和MapReduce,Hadoop生态系统还包括许多其他工具和服务,如HBase(一个分布式、支持列族的NoSQL数据库),Hive(用于数据仓库和SQL-like查询的工具),Pig(用于数据分析的高级脚本语言),Zookeeper(用于分布式协调的服务)等。这些工具协同工作,提供了全面的大数据解决方案。
Hadoop的设计理念强调可扩展性和容错性,使得它成为云计算环境下的理想选择。在云中,Hadoop能够充分利用弹性计算资源,快速扩展或收缩以应对数据量的变化。同时,Hadoop与云计算平台如Amazon Web Services的EMR(Elastic MapReduce)紧密集成,提供了便捷的云上大数据处理能力。
《Hadoop:权威指南》一书,由Tom White撰写,深入介绍了Hadoop的各个方面,包括安装、配置、优化以及各种相关工具的使用。这本书不仅对初学者友好,也对有经验的开发者提供了宝贵的实践指导,是学习和掌握Hadoop技术的重要参考资料。
Hadoop是大数据处理领域的重要工具,通过其分布式文件系统和MapReduce模型,为企业和研究机构提供了处理海量数据的能力。《Hadoop权威指南》是理解、部署和操作Hadoop系统的必备读物,有助于读者深入理解这个强大的计算框架。
2018-06-07 上传
2018-05-27 上传
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