Hadoop 入门指南

CentOS 平台下的 Hadoop 安装与配置 Hadoop 入门案例实现

本指南涵盖了Hadoop大数据入门所需的所有必需资料。

Hadoop 基础学习资料，涵盖 Hadoop 架构、生态系统、大数据处理技术。深入理解 Hadoop 的原理和应用。

涵盖 Hadoop 概述、安装等基础知识，适合初学者入门学习。

学习Hadoop的基础知识。

这是一本关于 Hadoop 的权威指南，内容清晰易懂，非常适合想要学习和掌握 Hadoop 的读者。 本书内容涵盖了 Hadoop 的基础知识、核心概念以及高级应用，并结合实际案例进行讲解，帮助读者更好地理解和应用 Hadoop。 无论你是初学者还是有一定经验的工程师，这本书都能帮助你提升 Hadoop 技能，并在实际项目中运用自如。

《Hadoop权威指南中文版》是由Apache Hadoop项目的主要开发者之一汤姆·怀特（Tom White）所著，并由曾大聃和周傲英翻译成中文。本书深入解析了大数据处理框架Hadoop的核心组件和功能，适合不同层次的读者。Hadoop作为一款开源大数据处理框架，通过其强大的数据存储和计算能力，为数据处理提供了优越的解决方案。 1. Hadoop的历史与背景 了解Hadoop的起源及其如何成为大数据领域的重要工具。Hadoop最初作为Google MapReduce的开源实现，随着发展成为了一个完整的大数据生态系统。 2. Hadoop生态系统组件 Hadoop的核心包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce模型。此外，YARN（Yet Another Resource Negotiator）资源管理器和Zookeeper等组件，使得Hadoop能够高效管理大规模数据的存储与计算。 3. HDFS原理与实践 HDFS是Hadoop的分布式文件系统，具有高容错性和扩展性。掌握HDFS的存储原理和数据访问方式，是学习Hadoop的关键。 4. MapReduce编程模型 MapReduce是Hadoop的核心编程模型，它支持开发者并行处理海量数据。通过学习MapReduce的编程接口和设计方法，可以高效开发大数据处理任务。 5. YARN资源管理 YARN负责Hadoop集群的资源分配与任务调度，理解YARN的调度策略有助于优化集群性能。 6. Hadoop生态系统其他组件 除了核心组件，Hadoop还包括Hive、Pig、HBase、Sqoop、Flume和Oozie等，涵盖数据仓库、流处理和NoSQL数据库等功能。 7. Hadoop的安装与配置 深入学习Hadoop的安装与配置，为搭建稳定的Hadoop环境打下基础。

《初探Hadoop大数据入门》是一本由IBM的大数据专家编写的入门级图书，致力于帮助读者快速掌握Hadoop的基础知识和应用技能。本书涵盖了Hadoop生态系统的多个方面，包括HDFS和MapReduce的基本原理，以及如何结合结构化数据进行处理。它还详细介绍了Yarn资源管理器在Hadoop 2中的重要作用，以及使用工具如Oozie、Hive和HBase进行数据处理的方法。此外，书中还探讨了Hadoop集群的配置和管理技术，帮助读者从多个角度深入了解和应用Hadoop。

HDFS：分布式文件系统 HBase：NoSQL 数据库 ZooKeeper：分布式协调服务 MapReduce：数据处理框架 Hive：数据仓库 Pig：脚本化数据处理语言 Mahout：机器学习库