Hadoop权威指南（中文第2版）.pdf
Hadoop是一个用于处理大规模数据集的开源框架，核心由HDFS、MapReduce和YARN组成，具有高可靠性、可扩展性和高吞吐量的特点。
**核心组件：**
* **HDFS (Hadoop Distributed File System)：** 分布式文件系统，将数据存储在多台机器上，实现高容错和高吞吐量。数据被分割成块，并在多个节点上进行冗余存储。
* **MapReduce：** 用于并行处理大规模数据集的编程模型。它将计算任务分解为 Map 和 Reduce 两个阶段。Map 阶段对输入数据进行处理和转换，Reduce 阶段汇总 Map 阶段的结果。
* **YARN (Yet Another Resource Negotiator)：** Hadoop 的资源管理系统，负责集群资源的分配和调度，提高了集群的利用率和灵活性。
**重要特性：**
* **数据本地化：** 将计算任务分配到数据所在的节点上，避免数据跨节点传输，提高效率。
* **高容错性：** 通过数据冗余存储和任务自动重试机制，确保数据和计算的可靠性。
* **可扩展性：** 随着数据量的增长，可以方便地通过增加节点来扩展集群的容量和计算能力。
* **灵活性：** 支持多种数据格式，可以与各种数据处理工具集成。
**主要应用场景：**
* 日志分析
* 数据挖掘
* 机器学习
* 数据仓库
**扩展工具：**
* **Pig：** 一种数据流语言，简化了 MapReduce 程序的编写。
* **Hive：** 数据仓库工具，允许使用类似 SQL 的查询语言 (HiveQL) 进行数据分析。
* **HBase：** 分布式 NoSQL 数据库，用于存储和处理大规模半结构化数据。
* **Sqoop：** 用于在 Hadoop 和关系型数据库之间进行数据导入和导出。
* **Spark：** 集群计算框架，以内存计算为核心，用于快速数据处理。
* **Flink：** 分布式流处理框架，支持实时数据处理。
**Hadoop生态系统：**
Hadoop 生态系统包括各种工具，旨在解决不同的数据处理需求。这些工具与 Hadoop 的核心组件结合使用，实现数据存储、处理和分析。例如,Zookeeper 用于协调服务，Flume用于数据采集。
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