Hadoop是一个开源的大数据处理框架，它的底层原理基于分布式计算和存储。其核心设计思想是将大规模数据集分割成多个小块，并分散存储在集群中的不同节点上，通过并行计算的方式提高数据处理效率。这一设计不仅实现了数据的高可用性和容错性，还极大地降低了硬件成本，使得大数据处理不再遥不可及。
课程简介
Hadoop的核心组件包括分布式文件系统（HDFS）和MapReduce编程模型。HDFS是Hadoop的基石，它负责数据的存储和管理。HDFS将文件切割成多个数据块，每个数据块默认大小为128MB（在Hadoop 2.x及以后版本中，默认块大小通常为128MB或256MB，但可配置），并存储在集群中的不同节点上。为了保证数据的可靠性和高可用性，每个数据块都会存储多个副本，这些副本分布在不同的节点上。当某个节点出现故障时，HDFS会自动将这个节点上的数据副本切换到其他节点上，确保数据的连续性和完整性。
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MapReduce则是Hadoop的另一个核心组件，它提供了一种简单而强大的数据处理模型。MapReduce将复杂的计算任务分解成两个主要阶段：Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，程序会对输入数据进行切分和映射处理，将数据切分成小块，并将每个小块映射为一组键值对。这一过程可以并行执行，大大提高了数据处理速度。在Reduce阶段，程序会对键值对进行排序和归并操作，将相同键的值进行合并，并输出终的计算结果。这种“分而治之”的策略使得Hadoop能够轻松应对海量数据的处理需求。
咨询详情Hadoop的工作机制相对复杂，但其核心思想却异常简洁
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当用户向Hadoop提交一个计算作业时，Hadoop会将这个作业拆分成多个Map任务和Reduce任务，并将这些任务分配给集群中的不同节点执行。每个节点上的TaskTracker负责执行分配给自己的任务，并向JobTracker报告任务进度和状态。JobTracker则负责调度和管理所有的TaskTracker，确保任务能够高效、有序地完成。当所有任务都执行完毕后，Hadoop会将结果汇总并返回给用户。了解详情
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Hadoop在大数据处理框架中的地位举足轻重。它不仅提供了高效、可靠的分布式计算和存储解决方案，还构建了一个庞大的生态系统，包括YARN、HBase、Hive、Pig等多个组件。这些组件共同协作，使得Hadoop能够支持更多的数据处理需求，成为大数据时代不可或缺的技术之一。了解详情
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YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop的资源管理和任务调度框架。它主要负责集群中计算资源的分配和管理，确保任务能够根据需要获得足够的资源来执行。YARN的引入使得Hadoop能够更加高效地利用集群资源，提高了系统的性能和可扩展性。了解详情
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HBase是一个基于Hadoop的分布式、可扩展的大数据存储系统。它提供了类似于关系型数据库的表结构，但底层存储却依赖于HDFS。HBase具有高性能、高可靠性和高可扩展性等特点，非常适合存储大规模的结构化数据。了解详情
数据库注意功能
数据库常见类型
以表格的形式存储数据，由行和列组成，支持 SQL 语言，通过事务处理和约束实现数据一致性，如 MySQL、Oracle、SQL Server 等，适用于对数据一致性要求高、有复杂事务处理的场景，如银行系统、电商订单系统。
非关系型数据库
以文档形式存储数据，如 MongoDB，适用于存储和处理半结构化或非结构化数据，像社交媒体中的用户生成内容、企业的文档管理系统。
键值对数据库：以键值对形式存储，如 Redis，读写速度快，常用于缓存系统、实时数据处理、分布式系统中的配置管理。
列存储数据库：按列存储数据，如 Cassandra，适合处理大规模的分布式数据存储和分析，常用于大数据分析、物联网数据存储等场景。
