hadoop学习

本文汇总了丰富的Hadoop学习资源,包括从入门到深入的技术文章、官方文档、博客系列及源代码分析等内容,覆盖Hadoop分布式文件系统(HDFS)、MapReduce等核心组件。
 按照这个路线图来学习即可。
    1、M. Tim Jones的三篇文章:
    用Hadoop进行分布式数据处理第1部分(入门): http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-hadoop-1/index.html
    用Hadoop进行分布式数据处理第2部分(进阶): http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-hadoop-2/index.html
    用Hadoop进行分布式数据处理第3部分(应用程序开发): http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-hadoop-3/index.html

    2、“银河里的星星”的博客,其中的Google论文系列(就包括开创性论文“MapReduce:简化大集群上的数据处理”)、搜索与分布式方面的介绍
    [google论文三]MapReduce简化大集群上的数据处理: http://duanple.blog.163.com/blog/static/709717672010923203501/
    词频统计的Map/Reduce程序可以从这里找到: http://blog.youkuaiyun.com/shijinupc/article/details/7522446
    Google论文系列: http://duanple.blog.163.com/blog/#m=0&t=3&c=google

    按照Hadoop各组件来串联:http://duanple.blog.163.com/blog/static/7097176720119791920962/

 3、IBM developerWorks上的其他Hadoop文章,在dw上用Hadoop关键字进行搜索,可以找到大量Hadoop的文章
    下面一些需要看:
    Hadoop Distributed File System简介:http://www.ibm.com/developerworks/cn/web/wa-introhdfs/index.html
    使用Apache Pig处理数据:http://www.ibm.com/developerworks/cn/bigdata/basic.html
        
    4、《开源软件架构》中的介绍
    (卷1第8章)HDFS--Hadoop分布式文件系统:http://www.ituring.com.cn/article/4299
    英文原文:http://www.aosabook.org/en/index.html (其中的卷1第8章)
    
    5、阿里集团数据平台的官方博客,包含大量Hadoop研究和应用经验
    http://www.alidata.org/archives

 6、百度搜索研发部的官方博客,主要包含分布式系统(Hadoop)、搜索技术、数据挖掘、大型网站架构等方面的经验

    http://baidu-tech.com/


    7、董的博客,关于Hadoop、分布式系统的研究

    http://dongxicheng.org/recommend/


    8、官方文档当然更不能少了,主要包括Hadoop集群的搭建,MapReduce的使用,HDFS架构方面的介绍
    优先看稳定版: http://hadoop.apache.org/docs/stable/
    最新版(包括下一代MapReduce即YARN的介绍): http://hadoop.apache.org/docs/current/
        
    9、caibinbupt的博客,Hadoop源代码分析系列
     http://caibinbupt.iteye.com/?page=6
    千与的专栏,Hadoop-0.20.0源码分析
     http://blog.youkuaiyun.com/shirdrn/article/category/595039/3

 10、spork的博客,其中关于Hadoop的系列
    http://www.cnblogs.com/spork/category/226077.html
    
    11、chinacloud的博客,其中的Hadoop架构、分布式系统设计方面的一些经验
    http://www.cnblogs.com/chinacloud/archive/2010/12/03/1895369.html
    
    12、beanmoon的博客,其中的Hadoop系列
    http://www.cnblogs.com/beanmoon/

### Hadoop 的相关知识与学习资源 #### 什么是 HadoopHadoop 是一种用于处理大规模数据集的分布式计算框架,能够运行在由通用硬件组成的大型集群上。它通过提供高可靠性、高性能以及可扩展性来满足大数据分析的需求[^2]。 #### Hadoop 生态系统的组成部分 Hadoop 生态系统主要分为三个部分:工具、框架和服务。其中,工具包括但不限于 Hive、Pig 和 Sqoop;框架则指代 MapReduce 这样的编程模型;服务涉及 Zookeeper 等协调管理工具[^1]。 #### Hadoop 的优点 Hadoop 提供了所谓的“三高一低”的特性——即高可靠性、高扩展性和高效性,同时降低了成本。这些优势使得 Hadoop 成为了企业级大数据解决方案的重要选择之一。 #### 学习路径建议 对于初学者来说,扎实的基础至关重要。由于 Hadoop 使用 Java 编程语言构建,并且大多数生产环境中的服务器基于 Linux 操作系统,因此掌握这两项技术是非常必要的前提条件[^3]。以下是具体的学习方向: 1. **Java 基础**: 掌握面向对象的概念、集合类库以及其他高级特性的应用。 2. **Linux 操作系统**: 熟悉基本命令行操作、权限管理和脚本编写能力。 3. **数据库基础知识**: 虽然 Hadoop 处理的是非结构化或半结构化的海量数据,但是理解传统的关系型数据库 (RDBMS),比如 Oracle 数据库的工作原理仍然有益于更好地理解和优化查询性能。 #### 实践指南 理论联系实际尤为重要,在学习过程中应该注重动手能力培养。尝试搭建自己的小型 Hadoop 集群来进行实验练习可以帮助加深理解概念并积累经验。 ```bash # 安装 hadoop 并启动 hdfs 和 yarn 服务示例 $ tar -xzvf hadoop-x.x.x.tar.gz /usr/local/hadoop/ $ cd /usr/local/hadoop/sbin/ $ ./start-dfs.sh && ./start-yarn.sh ``` #### 参考书籍与在线课程推荐 - 《Hadoop权威指南》(Definitive Guide to Apache Hadoop): 经典教材,涵盖了从安装配置到深入开发的所有方面。 - Coursera 或 edX 上的大数据分析专项课程: 结合视频讲解和作业评估的形式适合自学者逐步提升技术水平。
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