详解Hadoop技术学习

《Hadoop 权威指南》的内容挺扎实，覆盖面也蛮广的，适合你系统梳理一下 Hadoop 的底层原理和生态工具。像HDFS、MapReduce、Hive这些核心概念，它都讲得比较透。Hadoop 的架构就是主从模式，NameNode和DataNode配合跑，一边管文件目录，一边管数据块。任务提交以后怎么切块、怎么调度执行，它的链路讲得清晰。我觉得它有意思的地方是，不只是教你怎么用，还讲了为什么这么设计，挺适合那种喜欢刨根问底的你去看。尤其对大数据批感兴趣的朋友，这书可以当操作手册来用。哦对了，Hive、Pig、HBase这些生态工具也讲了不少。举个例子，如果你在做日志或者推荐系统，MapRed

包含Hadoop权威指南第三版和第四版，深入解析Hadoop技术内幕，涵盖YARN、HDFS架构设计原理以及MapReduce详细解析等六本书。

在当前数字化时代，大数据已成为企业和组织的重要资产。作为大数据处理的核心框架，Hadoop扮演着至关重要的角色。详细介绍了大数据的基本概念、特点、应用场景、发展趋势以及Hadoop的相关知识。大数据不仅仅是数据量的庞大，它还包含了Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）和Value（低价值密度）等关键特性。大数据的应用涵盖物流仓储、零售、旅游、商品推荐、保险、金融、房产以及人工智能等多个领域。各国政府和企业对大数据技术的投资持续增加，显示出该行业的广阔前景。Hadoop作为开源的分布式计算框架，通过其不断演进的组件，如MapReduce、YARN和HDFS，实现了

大数据生态的老几位技术，像是Hadoop、Spark、Storm，基本都是你在数据中绕不开的主角。它们搭建起来不难，关键是搞清楚各自的用途和组合方式。像日志用 Spark，实时计算用 Storm，存储分布式文件用 Hadoop，组合起来就是一套蛮实用的大数据方案。Apache 家的大数据技术，嗯，还挺齐全的，从分布式存储到流式基本都覆盖了。你要是刚上手或者需要快速查阅架构和技术细节，Apache 生态系统：大数据技术实战这篇文章还不错，内容蛮全的。 Hadoop是整个大数据生态的老大哥，分布式文件系统和 MapReduce 是它的基本盘。这篇文章讲得挺细，架构图、场景都有，适合想理清楚模块之间

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2003-2004年，Google公开了部分GFS和Mapreduce思想的细节，Doug Cutting等人在此基础上用了两年时间实现了DFS和Mapreduce机制，显著提升了Nutch的性能。2006年3月，Map-Reduce和Nutch Distributed File System（NDFS）正式成为Hadoop项目的一部分，最终由Apache基金会接管。

Hadoop 学习笔记 第一章 大数据概述 本章概述大数据概念，阐述其重要性和应用领域。 第二章 Hadoop 生态系统 从 Hadoop 框架出发，探讨大数据生态系统中的各个组件及相互关系。 第三章 Hadoop 环境搭建 本章重点讲解 Hadoop 运行环境的搭建步骤，为后续学习和开发奠定基础。 第四章 Hadoop 运行模式 本章讲解 Hadoop 的不同运行模式，分析其特点和适用场景。 第五章 Hadoop 源码编译 本章讲解如何编译 Hadoop 源代码，深入理解 Hadoop 的底层实现。

详细记录了在Linux环境下搭建Hadoop的过程，涵盖了HDFS和YARN服务的配置与使用。