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Hadoop 权威指南
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《Hadoop权威指南》是大数据领域的一本经典著作,它深入浅出地介绍了Apache Hadoop这一开源分布式计算框架。Hadoop由Doug Cutting和Mike Cafarella共同创建,处理和存储海量数据,尤其适合大规模数据分析。这本书是理解Hadoop及其生态系统的关键资源。
Hadoop概述:Hadoop的核心由两个主要组件构成——HDFS(Hadoop Distributed File System)和MapReduce。HDFS是分布式文件系统,提供高容错性和高可用性,使得数据可以在多台廉价服务器上进行冗余存储。MapReduce则是一种编程模型,用于处理和生成大数据集,通过将任务分解为映射和化简两步来实现并行计算。
HDFS详解:HDFS的设计遵循主从结构,包括一个NameNode作为主节点管理元数据,多个DataNode作为从节点存储数据块。心跳机制和Block Report确保了NameNode对DataNode状态的实时监控。HDFS的副本策略确保数据可靠性,通常每个文件都有三个副本,分别存储在不同机架上,以提高容错性。
MapReduce原理:Map阶段将输入数据分割成小块,然后在各个节点上并行处理。Reduce阶段将Map阶段的结果聚合,生成最终输出。中间结果通过Shuffle和Sort过程进行排序和分区,为Reduce阶段做好准备。MapReduce模型简化了大规模数据处理,使得程序员可以专注于编写Map和Reduce函数。
YARN:随着Hadoop的发展,资源管理和作业调度从MapReduce中分离出来,形成了YARN(Yet Another Resource Negotiator)。YARN作为一个通用的资源管理系统,允许多种计算框架如Spark、Tez等在同一个集群上运行。
Hadoop生态:Hadoop生态系统包括许多工具和服务,如HBase(分布式数据库)、Hive(数据仓库工具)、Pig(数据流处理)、Oozie(工作流调度)、ZooKeeper(分布式协调服务)等。这些工具扩展了Hadoop的功能,使其能更好地适应各种大数据应用场景。
Hadoop应用:Hadoop广泛应用于互联网公司的大数据分析,例如搜索引擎索引构建、广告定向等场景。
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