1、《Hadoop 技术全解析：从基础到高级应用》

《Hadoop 技术全解析：从基础到高级应用》

1. Hadoop 简介

Hadoop 被视为大数据的核心技术，它具备分布式存储和计算能力，是处理海量数据集的关键技术。它搭建起了结构化（RDBMS）和非结构化（日志文件、XML、文本）数据之间的桥梁，让这些数据集能够轻松地结合在一起。其应用场景从传统的 OLTP 与日志文件结合，发展到如 Facebook 那样的数据仓库应用，以及数据科学领域的新发现探索。

Hadoop 的核心组件包括分布式文件系统 HDFS 和计算框架 MapReduce 等。其生态系统丰富多样，涵盖了 Hive、Impala、Spark SQL 等工具。硬件方面，Hadoop 对硬件要求并不苛刻，但需要一定的磁盘空间和内存来存储和处理数据。市面上有多种 Hadoop 发行版，如 Cloudera、Hortonworks 等，不同的发行版在功能和性能上可能会有所差异。目前，许多行业都在使用 Hadoop，如互联网、金融、电信等，但 Hadoop 也存在一些局限性，例如处理实时数据的能力相对较弱。

2. 初探 MapReduce

MapReduce 是 Hadoop 的核心计算模型，它将计算任务分解为 Map 和 Reduce 两个阶段。在 Map 阶段，数据被分割成多个小块，每个小块由一个 Map 任务处理，生成中间键值对。在 Reduce 阶段，相同键的值被聚合在一起进行处理。

要使用 MapReduce，首先需要编写 Map 和 Reduce 函数。以下是一个简单的 WordCount 示例：

import java.io.IOExcep