2、Hadoop实用指南：架构、工具与实践

Hadoop实用指南：架构、工具与实践

1 大数据时代的Hadoop

在大数据时代，日常处理的数据量已远超单台主机的存储和处理能力。大数据带来两大挑战：一是如何存储和处理大量数据；二是如何理解数据并转化为竞争优势。Hadoop作为分布式系统，由分布式文件系统组成，能在集群机器上并行执行程序，满足了市场对大量数据存储和计算的需求。科技巨头如雅虎、Facebook和Twitter等已采用Hadoop解决大数据问题，且其应用正在各行业不断拓展。

1.1 Hadoop架构与组件

Hadoop是分布式主从架构，主要组件包括：
- Hadoop分布式文件系统（HDFS） ：负责数据存储。
- Yet Another Resource Negotiator（YARN） ：Hadoop 2引入的通用调度器和资源管理器，支持任何YARN应用在集群上运行。
- MapReduce ：基于批处理的计算引擎，在Hadoop 2中作为YARN应用实现。

Hadoop具有数据分区和并行计算的特性，其存储和计算能力随集群主机数量增加而扩展，数百台主机的集群可轻松处理PB级数据。

1.2 核心组件详解

1.2.1 HDFS

HDFS是Hadoop的存储组件，基于Google文件系统（GFS）设计。它针对高吞吐量进行优化，适合读写大文件。为实现高吞吐量，HDFS采用大文件块和数据本地化优化，减少网络I/O。HDFS具有可扩展性和高可用性，通过数据复制和容错机制，确保在软硬件故障时数