Hadoop基础

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。

学习Hadoop的基础知识。

流式开发实例：map 脚本内容 #!/usr/bin/python import sys for eachLine in sys.stdin: t- 从标准输入获取数据 eachLine = eachLine.strip() Seg = eachLine.split('|)t- 使用|` 分隔各个字段 if len(Seg) == 19 and Seg[1] == 'rpt_cad' and Seg[6] != '': t- 判断字段数量和值，符合条件则继续 ad_id = Seg[6] print '%st%d' % (ad_id, 1) t- 将结果打印到标准输出 else: t- 不符合条件则忽略 文件名：ad_day_pv_map.py

本指南提供有关 Hadoop 环境搭建的详细说明，帮助您快速构建 Hadoop 大数据开发环境。

探索 Hadoop MapReduce 框架的基础原理，了解其算法设计。

HDFS是Hadoop分布式计算的存储基础。HDFS具有高容错性，可以部署在通用硬件设备上，适合数据密集型应用，并且提供对数据读写的高吞吐量。HDFS能够提供对数据的可扩展访问，通过简单地往集群里添加节点就可以解决大量客户端同时访问的问题。HDFS支持传统的层次文件组织结构，同现有的一些文件系统类似，如可以对文件进行创建、删除、重命名等操作。

该指南为 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 提供基础知识，涵盖数据存储原理、写入和读取操作等内容。

这是一个关于基础mapreduce操作的实际演示。

引言 术语解析 单机部署指南 搭建Hadoop集群的详细步骤 架构深度剖析 Hadoop的实际应用场景 系统维护策略 附录

Hadoop起源于大数据领域，是一种用于存储和处理大规模数据的开源框架。它的发展源于谷歌的MapReduce和Google File System研究成果。Hadoop的核心包括分布式存储（HDFS）和分布式计算（MapReduce），为处理海量数据提供了可靠的解决方案。