Hadoop从初级到资深的必知必会35问

Hadoop是一个广泛应用于大数据领域的分布式存储与计算平台，对于想要从入门到精通掌握Hadoop技术的专业人士而言，理解其架构、部署、运行机制和特点是非常关键的。Hadoop不仅包括了核心项目HDFS和MapReduce，还包含了多种技术组件和特点，它的版本划分和部署方式也是用户需要熟悉的知识点之一。 Hadoop作为大数据存储与计算平台，其核心包括HDFS和MapReduce。HDFS是一个分布式文件系统，通过主从结构设计，实现了数据的可靠存储和快速读写。HDFS的主节点Namenode负责维护文件系统的目录结构以及文件和数据块之间的映射关系，而从节点Datanodes负责实际的数据存储，文件被分块存储于硬盘上，并保持数据副本以防止数据丢失。MapReduce是一个并行计算框架，它同样采用主从结构设计，其中JobTracker作为主节点负责接收计算任务并分派给TaskTrackers执行，确保计算任务的高效分配和监控。这种设计保证了Hadoop系统在处理大规模数据时的高效率和可靠性。 从版本角度看，Hadoop的主要版本有Apache官方版本、Cloudera版本和Yahoo版本。其中，Cloudera版本基于Apache版本进行了优化并提供了商业支持，是下载量最多的版本，而Yahoo版本则主要用于Yahoo内部，其后不再独立发布，改为贡献到Apache版本上。用户在选择Hadoop版本时应考虑自身的应用需求和可获得的支持。 Hadoop的核心特点包括其出色的扩展能力，能够可靠存储和处理PB级别的数据；低成本优势，可以通过大量普通机器构建服务器群来处理数据；高效的数据处理能力，通过在数据所在节点并行处理，大幅提升处理速度；以及高度的可靠性，通过维护数据副本和自动任务重部署，确保计算任务的稳定执行。 对于Hadoop的部署，主要有本地模式、伪分布式模式和集群模式。本地模式常用于开发和测试，而伪分布式模式是单机上模拟分布式环境，适合小型实验。集群模式则是生产环境中的常见部署方式，其搭建步骤包括确定集群环境、基于伪分布模式搭建并确保集群节点间SSH免密码登录等。 Hadoop的目录结构中，bin目录用于存储启动和停止相关文件，conf目录存放配置文件，这些配置文件对于Hadoop的稳定运行至关重要。除此之外，Hadoop还包含了一些运行环境变量配置，这些配置使得Hadoop能够正确地运行在其所在的操作系统环境之中。 在运行jar包中的Hadoop程序时，可以使用hadoop jar命令直接运行，但需要注意的是，MR打包运行与普通的Java程序运行存在差异，需要特别指定jar包的主类，并在代码中设置相应的属性。此外，HDFS提供了一套shell命令，支持基本的文件操作，类似于Unix/Linux的文件操作命令，如ls、du、mv、cp、rm等，这些命令对于日常的HDFS文件管理非常实用。 总结来说，Hadoop是一个功能强大的大数据技术栈，其学习曲线相对陡峭，但通过理解上述的关键知识点，能够帮助专业人士快速入门并逐步深入掌握Hadoop技术。对于不同版本的选择、部署方式、目录结构、以及运行和管理Hadoop集群，都需要通过实践和经验积累，方能成为Hadoop领域的资深专家。