hadoop自学书籍汇总

hadoop自学书籍汇总 一个分布式系统基础架构，由Apache基金会所开发。 用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 [1] Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。 Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce.HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。[2] Hadoop，作为大数据处理的核心工具，是由Apache基金会开发的一个开源分布式系统基础架构。它旨在让开发者能够在不深入了解分布式系统底层细节的情况下，轻松地编写能够运行在大规模集群上的应用程序。Hadoop的设计理念是高容错性、高扩展性和高效能，这使得它成为处理和存储海量数据的理想选择。 Hadoop的主要组成部分包括两个关键组件：Hadoop Distributed File System (HDFS) 和 MapReduce。HDFS是一种分布式文件系统，它允许数据以高容错性的方式存储在大量低成本的硬件节点上。HDFS设计的关键特性是其对大规模数据集的高吞吐量访问，支持数据的流式读取，这使得它特别适合于大数据分析任务。HDFS放宽了对POSIX标准的严格遵循，更注重数据的快速访问，而不是文件系统的严格一致性模型。 MapReduce是Hadoop处理大数据的核心计算框架。它将复杂的并行计算任务分解成两个主要阶段——Map和Reduce。在Map阶段，数据被分割并分布到集群的不同节点上进行局部处理。在Reduce阶段，这些局部结果被聚合和整合，形成最终的全局结果。这种编程模型极大地简化了对大规模数据集进行复杂计算的任务，使得非专业分布式编程人员也能进行大数据处理。 自学Hadoop的过程中，阅读相关的书籍和API文档至关重要。以下是一些值得参考的资源： 1. "Hadoop: The Definitive Guide"：这本书由Tom White撰写，详细介绍了Hadoop的各个组件和工作原理，是学习Hadoop的经典入门书籍。 2. "Hadoop in Action"：这本书由Chuck Lam和Manning Publications共同创作，通过实例深入浅出地讲解了如何使用Hadoop解决实际问题。 3. "Learning Hadoop"：适合初学者，覆盖了Hadoop生态系统的基础知识，包括HDFS、MapReduce和YARN等。 4. Apache官方文档：官方网站提供了详尽的API文档和用户指南，是深入理解Hadoop内部机制的重要参考资料。 在学习Hadoop时，除了理论知识外，实践操作同样重要。可以尝试安装和配置Hadoop集群，动手运行MapReduce作业，通过实验来深化理解。同时，参与社区讨论，如超级吴论坛（Superwu BBS）中提到的链接，也是获取最新资讯、解决问题和交流经验的有效途径。 Hadoop的生态系统随着技术的发展不断扩大，包括HBase、Spark、Pig、Hive、Flume等工具，它们各自解决了不同的大数据问题，如实时处理、数据挖掘、数据仓库等。掌握这些工具的使用，可以使你在大数据领域更加得心应手。 Hadoop是一个强大的分布式计算框架，它的魅力在于能够处理PB级别的数据，并提供高效的数据处理能力。通过系统学习和实践，你将能够利用Hadoop来解决各种大数据挑战，实现数据的价值最大化。