Cloudera Developer Training for Apache Hadoop

本文详细阐述了Hadoop的基本概念、分布式文件系统、MapReduce工作原理及集群结构,同时指导如何使用Eclipse进行快速开发。进一步介绍了如何将Hadoop整合到工作流程中,包括与关系型数据库管理系统的交互、实时数据处理、HDFS访问方法等。深入分析了Hadoop API的高级应用,如结合器的使用、本地作业运行模式、数据中间件的减少、配置和关闭方法、分区器的编写、直接HDFS访问、分布式缓存利用等。此外,还讨论了Hive和Pig的集成,提供了实用的开发技巧和测试策略,如使用MRUnit、调试MapReduce代码、本地作业运行模式下的简化调试、Eclipse开发技术、计数器获取、日志记录、可分割文件格式的确定、最优 reducers数量的判断、只映射任务的实现、多个mapper的使用等。

•The Motivation For Hadoop

· Problems with traditional large-scale systems

· Requirements for a new approach

• Hadoop Basic Concepts

· An Overview of Hadoop

· The Hadoop Distributed File System

· How MapReduce Works

· Anatomy of a Hadoop Cluster

· Other Hadoop Ecosystem Components

• Writing a MapReduce Program

· The MapReduce Flow

· Examining a Sample MapReduce Program

· Basic MapReduce API Concepts

· The Driver Code

· The Mapper

· The Reducer

· Hadoop’s Streaming API

· Using Eclipse for Rapid Development

• Integrating Hadoop Into The Workflow

· Relational Database Management Systems

· Storage Systems

· Creating workflows with Oozie

· Importing Data from RDBMSs With Sqoop

· Importing Real-Time Data with Flume

· Accessing HDFS Using FuseDFS and Hoop

• Delving Deeper Into The Hadoop API

· Using Combiners

· Using LocalJobRunner Mode for Faster Development

· Reducing Intermediate Data with Combiners

· The configure and close methods for MapReduce

Setup and Teardown

· Writing Partitioners for Better Load Balancing

· Directly Accessing HDFS

· Using The Distributed Cache

• Using Hive and Pig

· Hive Basics

· Pig Basics

• Common MapReduce Algorithms

· Sorting and Searching

· Indexing

· Machine Learning with Mahout

· Term Frequency - Inverse Document Frequency

· Word Co-Occurrence

• Practical Development Tips and Techniques

· Testing with MRUnit

· Debugging MapReduce Code

· Using LocalJobRunner Mode for Easier Debugging

· Eclipse development techniques

· Retrieving Job Information with Counters

· Logging

· Splittable File Formats

· Determining the Optimal Number of Reducers

· Map-Only MapReduce Jobs

· Implementing Multiple Mappers using ChainMapper

• More Advanced MapReduce Programming

· Custom Writables and WritableComparables

· Saving Binary Data using SequenceFiles and Avro Files

· Creating InputFormats and OutputFormats

• Joining Data Sets in MapReduce Jobs

· Map-Side Joins

· The Secondary Sort

· Reduce-Side Joins

• Graph Manipulation in Hadoop

· Introduction to graph techniques

· Representing Graphs in Hadoop

· Implementing a sample algorithm: Single Source

· Shortest Path

• Creating Workflows with Oozie

· The Motivation for Oozie

· Oozie’s Workflow Definition Format

Apache HadoopCloudera Hadoop虽然都基于Hadoop开源项目,但它们之间存在一些关键的区别: 1. **开源基金会**:Apache Hadoop是由Apache软件基金会完全管理并维护的开源项目,它是Hadoop的官方发行版,提供最纯粹的开源体验。而Cloudera是一家商业公司,他们提供了经过优化的企业级Hadoop发行版,称为Cloudera Distribution for Hadoop (CDH)。 2. **商业支持**:Cloudera除了提供Hadoop的核心组件外,还增加了许多附加服务,例如管理工具、安全性和高级分析工具。这为企业客户提供了一套完整的解决方案,包括技术支持和服务合同,而这在Apache Hadoop中是需要用户自行寻找的。 3. **稳定性与成熟度**:由于Cloudera的专业团队参与,CDH被认为在稳定性、性能优化和企业级功能方面更胜一筹。然而,随着Hadoop社区的成长和成熟,Apache Hadoop也在持续改进,变得越来越适合大规模生产环境。 4. **成本**:作为一家商业公司,Cloudera的产品定价会比单纯使用Apache Hadoop高,特别是对于包含服务和技术支持的套餐。 5. **许可证**:Apache Hadoop遵循Apache License 2.0,允许免费使用和修改,而CDH则采用Apache-2.0加商业许可模式,有些部分可能受限于Cloudera自己的许可证。 简而言之,Apache Hadoop更适合寻求开源自由度和自定制能力的开发者,而Cloudera Hadoop更倾向于那些需要专业支持和完整解决方案的企业用户。
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