Hadoop中文手册

《Hadoop中文手册》是全面了解和掌握Hadoop这一分布式计算框架的重要参考资料。Hadoop作为开源的大数据处理工具，已经成为大数据领域不可或缺的一部分。本手册详细阐述了Hadoop的架构、核心组件以及操作方法，旨在帮助用户更好地理解和运用Hadoop解决实际问题。 1. **Hadoop架构** Hadoop的核心架构由两个主要部分组成：Hadoop Distributed File System (HDFS) 和 MapReduce。HDFS是一种分布式文件系统，它将大文件分割成多个块，这些块存储在多台廉价的服务器上，确保高可用性和容错性。MapReduce则是一种编程模型，用于处理和生成大规模数据集，它通过“映射”和“化简”两个阶段实现并行计算。 2. **HDFS详解** - **命名节点（NameNode）**：HDFS的元数据管理器，负责存储文件系统的目录树和文件的块信息。 - **数据节点（DataNode）**：存储实际数据块的节点，执行读写操作，并向NameNode报告存储状态。 - **文件切块（Block）**：HDFS以大块为单位存储数据，每个文件被分割成若干个块，通常设置为128MB或256MB。 - **副本策略**：数据块通常有多个副本，提高容错性和可用性。 3. **MapReduce工作原理** - **映射（Map）**：输入数据被拆分成键值对，由一系列map函数处理，生成中间键值对。 - **分区与排序（Shuffle & Sort）**：中间键值对按键进行分区和排序，准备进入reduce阶段。 - **化简（Reduce）**：reduce函数处理每个分区的键值对，聚合结果，输出最终结果。 4. **YARN（Yet Another Resource Negotiator）** 作为Hadoop的资源管理系统，YARN将资源调度和作业监控功能从MapReduce中分离出来，提高了集群资源利用率和灵活性。它包含全局资源调度器、应用程序管理器和节点管理器。 5. **Hadoop生态组件** - **Hive**：基于Hadoop的数据仓库工具，支持SQL查询，便于数据分析。 - **Pig**：提供高级数据处理语言Pig Latin，简化MapReduce编程。 - **HBase**：分布式、列式存储的NoSQL数据库，适用于实时查询。 - **Spark**：快速、通用的大数据处理引擎，支持批处理、流处理和机器学习。 - **Oozie**：工作流调度系统，管理Hadoop生态系统中的作业。 6. **Hadoop操作与维护** - **安装部署**：涵盖单机模式、伪分布式模式和完全分布式模式的安装步骤。 - **配置优化**：包括内存调优、网络调优、磁盘I/O优化等方面。 - **故障排查**：如何诊断和解决NameNode、DataNode、MapReduce等组件的问题。 - **安全性**：如Kerberos认证、访问控制列表（ACLs）和Hadoop安全模型。 《Hadoop中文手册》涵盖了以上所有内容，对于希望深入了解Hadoop的开发者和管理员来说，是一份宝贵的资源。通过深入学习和实践，可以提升在大数据处理领域的专业技能，适应不断发展的技术需求。