Hadoop大数据教程是一套全面深入的学习资源,涵盖了大数据处理的核心技术。Hadoop是Apache软件基金会开发的一个开源框架,主要用于处理和存储海量数据。本教程包含了多个组件,如HDFS(分布式文件系统)、MapReduce(分布式计算模型)、YARN(资源调度器)、HBase、Spark、Hive等工具的详细讲解。学习者将了解到HDFS的数据块概念、副本策略、数据读写流程以及故障恢复机制,以及MapReduce的工作原理、作业提交过程、shuffle和sort机制。此外,还将深入学习YARN的资源管理系统、HBase的表设计原则、RegionServer、Zookeeper的使用、Spark的DataFrame和Dataset API、RDD以及Hive的数据映射和SQL查询等内容。
深入理解Hadoop大数据处理教程
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Hadoop 的大数据架构,模块分得蛮细,包括存储、计算、调度,几乎每个环节都能找到相关文章配套着看。比如你要上手调度模块,直接点Hadoop 大数据任务调度工具调研就能看到实际工具对比。
数据工具方面,像是Hive和PySpark也都有资源链接,内容还挺细的,讲的也比较实战。你要是想走 Python 路线,PySpark 那篇值得看。
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Hadoop 的生态还蛮复杂的,像MapReduce、Hive、YARN这些组件,整合起来可不轻松。这份资源把组件之间的配合讲得比较透,比如怎么用Hive做 ETL,怎么通过调度系统跑定时任务,嗯,讲得还挺到位。
而且它还贴心地附了不少相关文章,像这个Greenplum 结合 Hadoop的方案,适合搞混合架构的;还有MapReduce 离线的,挺适合批量日志数据那种场景。
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