Hadoop框架详解

Hadoop 的 MapReduce 框架一直挺核心的，尤其是做大数据的时候。这篇《Hadoop 技术内幕_MR》写得比较浅显易懂，尤其适合刚入门的朋友，读起来不会头大。嗯，作者把 MapReduce 的运行机制、架构设计讲得还挺清楚，代码例子也贴地气，没什么花里胡哨的套路，实用性强。 MapReduce的任务分发和资源调度，其实就像工厂流水线，一个接一个干活。这篇文章讲得挺形象，什么Mapper、Reducer的生命周期、数据流动过程都理得清清楚楚。还有一些实际调优建议，比如怎么减少shuffle开销，怎么配置内存参数，蛮有参考价值。 要是你用 IDE 开发MapReduce程序，还可以看看

Hadoop 以 MapReduce 计算模式为基础，是一个开源且分布式的并行编程架构，可轻松处理海量数据。 Hadoop 具有以下主要组件：- HDFS：分布式文件系统，用于存储数据。- HBase：分布式数据库，用于部署数据。- MapReduce：数据处理引擎。

高可靠的分布式列式存储就用HBase，挺适合搞大数据的朋友，尤其是那种上亿行数据的场景。它是Bigtable的开源版，跑在Hadoop生态上，水平扩展能力也不错。用来存非结构化数据比较合适，像日志、用户行为这种，存起来效率高，查询也快。 HBase跟Hive、Hadoop配合用，能玩出不少花样。你如果搞过 Hive 的批，再接个 HBase 的实时查询，前后场景就能无缝衔接，挺方便。部署时注意下内存和 RegionServer 配置，调好了性能能翻倍。 页面数据量大？那就上 HBase！再搭配个ZooKeeper做协调服务，稳定性妥妥的。用的时候最好配合缓存层，比如 Redis 做热点数据缓存

系统架构的类比挺实用的，MapReduce 和 Samza 的对比讲得比较清晰。你要是想搞明白流和批的差别，这篇文章适合上手。Kafka、YARN、Samza API这些核心模块都有讲，理解架构思路不再靠猜。文中还提到执行层和流层是可插拔的，这点挺关键，灵活性强，能根据项目需求换组件。对比来看，MapReduce搞批，Samza做流，各有优势，搭配得当能少踩不少坑。

Spark 的运行流程图挺直观的，对刚接触分布式计算的同学还蛮友好。从启动SparkContext开始，Driver 负责创建应用环境，控制节奏。资源管理器把Executor分发到各节点，执行代码就靠它们了。关键在于DAG这一步，Spark 把 RDD 之间的依赖变成一张有向无环图，Scheduler 再一层层拆分任务，Executor 跑任务、反馈结果，整个链路还挺清晰。 如果你熟悉 Hadoop、Hive 或者 HBase，再来理解 Spark 的调度流程会更轻松。它有点像 Tez 那套 DAG 思路，但更灵活，语法也舒服些。嗯，想深入了解 Executor 调度细节的，可以看看Spark

Hive应用实例：WordCount词频统计任务要求：首先，需要创建一个需要分析的输入数据文件然后，编写HiveQL语句实现WordCount算法具体步骤如下： （1）创建input目录，其中input为输入目录。命令如下： $ cd /usr/local/hadoop $ mkdir input （2）在input文件夹中创建两个测试文件file1.txt和file2.txt，命令如下： $ cd /usr/local/hadoop/input $ echo \"hello world\" > file1.txt $ echo \"hello hadoop\" > file2.txt

这篇文章详细解释了HIBERNATE框架的运作原理和应用场景，适合程序员学习和开发使用。

Apache Ranger 是一个实用的集中式安全管理框架，专门为 Hadoop 生态设计，了一个挺强大的权限控制机制。通过 Ranger，你可以对 Hadoop 各个组件，如 HDFS、Yarn、Hive、HBase 等进行细粒度的访问控制。管理员只需通过 Ranger 的控制台，配置相关的策略，就能确保数据访问的安全性和合规性，真的挺方便的。 Ranger 的架构挺简洁的，主要由三个部分组成：RangerAdmin、Service Plugin和Ranger-SDK。其中，RangerAdmin是管理控制台，了直观的界面和 RESTful API，操作起来也挺。Service Plugin

大数据的核心利器——Hadoop，扩展性强、扛压能力也不错，适合那种动不动就几个 T 起步的场景。Admaster 数据挖掘总监写的这篇文章算是比较经典的入门级资源了，讲得清楚，内容也扎实。如果你刚接触 Hadoop，或者想搭一套靠谱的大数据架构，可以先看这个。Hadoop的优势挺的：计算分布式，节点挂了也不怕，性价比高。尤其是和Spark、Hive这些组合起来，大批量日志、用户行为数据，效率那是杠杠的。文章里也顺带讲了下大数据的背景，比如 IDC 那组 1.8 万亿 GB 的数据预测，虽然现在看着不稀奇，但放在 2011 年，可是吓人的大数。如果你想继续深入，推荐几个实战资料：Hadoop

Mybatis是一种用于Java编程语言的开源持久层框架，它简化了数据库交互的过程。通过SQL映射文件配置，开发者可以轻松管理和执行SQL语句。Mybatis提供了优雅的方式来进行数据库操作，是许多Java项目中首选的持久化框架之一。