Hadoop权威指南深入分布式系统设计与实现

Apache Hadoop 为用户提供了构建和运行分布式应用程序的平台，无需深入了解底层细节。Hadoop 的核心组件 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）具备高容错性，可在低成本硬件上部署，并提供高吞吐量数据访问，适用于处理海量数据集的应用程序。HDFS 不强制要求遵循 POSIX 标准，支持以流式方式访问文件系统数据。

本书深入浅出地阐述了 Hadoop 分布式系统的核心概念、架构原理以及实际应用。通过丰富的案例分析和实践指导，读者能够全面掌握 Hadoop 生态系统的搭建、配置、管理和优化方法。

这本书详细解释了大数据的概念和分布式系统的设计原理，是初学者学习Hadoop和分布式学习的首选读物。

本指南提供有关 Hadoop 分布式安装的详细说明，包括网络配置、设备规划和配置参数。

深入了解Hadoop分布式文件系统HDFS指南#### HDFS概述Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System, HDFS）是Hadoop项目的核心组成部分之一，专为在大规模集群环境中高效存储与处理海量数据而设计。它采用了主从架构模型，并通过一系列组件实现了高度可靠的数据管理和快速访问能力。 #### 1. HDFS架构详解HDFS的架构主要由以下几个关键组件构成： - NameNode:作为整个文件系统的中心节点，负责管理文件系统的命名空间和文件块的位置信息。具体来说，NameNode维护着文件系统树及其所有文件和目录的元数据。 - DataNode:作为HDFS的从节点，DataNode负责存储实际的数据块，并处理数据块的读写操作。它们根据NameNode的指令执行数据块的创建、删除和复制等任务。 - Secondary NameNode:虽然不是集群运行必需的，但它在合并和管理NameNode的文件系统镜像和事务日志时起着重要作用，有助于减少NameNode的启动时间。 #### 1.1架构图示例graph TD N[NameNode] --> D(DataNode) N --> S[Secondary NameNode] D -->|Data| Client S -->|Merge| N #### 2. HDFS数据存储机制HDFS通过将文件分割成多个块进行存储，每个块的默认大小为128MB（Hadoop 2.x版本中）。这些数据块被分布存储在整个集群中，以提高数据的容错性和并行处理能力。

详细介绍了如何使用 Hadoop 3.3.1 搭建分布式系统，适合零基础用户快速上手。

深入探讨 Hadoop 分布式系统的核心架构及其关键组件。从数据存储到计算处理，详细阐述 Hadoop 如何实现海量数据的有效管理与分析。 核心内容: Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 架构详解，包括数据块存储、NameNode 和 DataNode 角色与交互机制。 深入分析 Hadoop MapReduce 计算模型，阐述其工作原理、数据处理流程以及容错机制。 探讨 Hadoop 生态系统中的重要组件，如 YARN 资源管理、Hive 数据仓库等，展现 Hadoop 生态的丰富性。 目标读者: 希望了解 Hadoop 架构和工作原理的技术人员。 对大数据处理和分布式系统感兴趣的学生和研究人员。

本指南提供逐步安装Hadoop分布式系统的详细说明，涵盖了从规划到配置和启动集群的各个步骤。

《深入探索HDFS—Hadoop分布式文件系统的应用与实践》 。带书签，非扫描高清文字完整版。