Learning Hadoop 2.pdf

Hadoop是一个开源的分布式存储与计算平台，它被广泛用于处理大规模数据。该平台的核心是HDFS（Hadoop Distributed File System）用于大规模数据存储，以及MapReduce编程模型用于处理这些数据。Hadoop的发展经历了多个版本的更迭，其中Hadoop 2是一个重要的里程碑，它引入了YARN（Yet Another Resource Negotiator），这是一个资源管理平台，允许不同的数据处理模型运行在同一个Hadoop集群上。 在介绍Hadoop 2这本书的内容之前，我们先来了解一些基础知识点。Hadoop是由Apache软件基金会开发的一个开源框架，它允许用户在廉价的硬件上进行可靠的、可扩展的分布式计算。Hadoop支持数据密集型应用，通过并行处理，它能够快速处理TB级别的数据集。 接下来，我们来看看Hadoop 2相较于之前版本有哪些重要的改进。最核心的变化就是引入了YARN。YARN的主要功能是资源管理，它为集群中的应用提供了资源请求、调度和监控能力。YARN的设计目标是解决Hadoop 1的资源管理和任务调度的瓶颈问题，使得计算资源得到更合理的分配和利用。YARN的核心是ResourceManager和NodeManager，ResourceManager是负责整个集群资源管理和分配的组件，NodeManager负责管理单个节点上的资源，并且向ResourceManager汇报。而应用程序由ApplicationMaster管理，它负责与ResourceManager协商资源，并与NodeManager协调任务的执行。 除了YARN之外，Hadoop 2的另一个亮点是HDFS的高可用性配置。在Hadoop 1时代，NameNode是HDFS的单点故障。Hadoop 2通过引入Quorum Journal Manager和热备NameNode的机制解决了这个问题，大大提高了系统的可靠性和可用性。 现在，我们来谈谈这本书的主要内容，根据提供的内容片段，该书详细介绍了使用Hadoop 2工具箱来设计、实现数据处理、生命周期管理和分析工作流。作者是Garry Turkington和Gabriele Modena，这两位作者在Hadoop领域拥有深厚的技术背景和实践经验。Garry Turkington在设计和实施大型分布式系统方面拥有超过15年的行业经验，他在Improve Digital担任CTO，主要负责实现能够存储、处理和从公司大量数据中提取价值的系统。 书中的教学内容涵盖了Hadoop 2的关键特性，旨在帮助读者全面掌握如何使用Hadoop生态系统解决大数据问题。书籍可能包含但不限于以下主题：Hadoop 2的基础架构、HDFS的高级配置、YARN资源管理、MapReduce编程模型、Hadoop生态系统中的其他工具，比如Hive、Pig、Zookeeper、HBase等等。 值得注意的是，这本书并不只是简单地介绍Hadoop 2的基本概念和工具使用，它还强调了设计和实现这两个关键词。这意味着书籍可能会深入讨论如何在复杂的现实世界问题中，应用Hadoop 2的高级特性来解决实际问题，比如数据的生命周期管理，包括数据的采集、存储、处理、分析、共享和归档等环节。 书籍中还包括了一些实际案例，这可以帮助读者更好地理解如何在真实场景中应用Hadoop 2，并且有可能涉及性能优化、故障诊断和集群监控等高级主题。 总而言之，"Learning Hadoop 2" 作为一本专注于Hadoop 2的教程书籍，它的目标是引导读者深入理解Hadoop 2的架构、特性以及如何高效地使用它来处理大数据。这本书适合对大数据技术有浓厚兴趣的读者，尤其是那些希望在Hadoop生态系统中建立强大技能的开发者和数据工程师。通过学习这本书，读者将能够掌握Hadoop 2的所有关键概念，并能够在实际项目中发挥巨大作用。