Hadoop大数据技术与应用01 初识hadoop

《Hadoop大数据技术》课程教学大纲一、课程基本情况课程代码：1041139083课程名称（中/英文）：Hadoop大数据技术/Hadoop Big Data Technology课程类别：专业必修课学分：3.5总学时：56理论学时：32实验/实践学时：24适用专业：数据科学与大数据技术适用对象：本科先修课程：JA V A程序设计、Linux基础教学环境：课堂、多媒体、实验机房二、课程简介《Hadoop大数据技术》课程是数据科学与大数据技术专业的专业必修课程。

《Hadoop大数据技术》主要学习当前广泛使用的大数据Hadoop平台及其主要组件的作用及使用。

通过学习Hadoop 平台框架，学会手动搭建Hadoop环境，掌握Hadoop平台上存储及计算的原理、结构、工作流程，掌握基础的MapReduce编程，掌握Hadoop生态圈常用组件的作用、结构、配置和工作流程，并具备大数据的动手及问题分析能力，使用掌握的知识应用到实际的项目实践中。

课程由理论及实践两部分组成，课程理论部分的内容以介绍Hadoop平台主要组件的作用、结构、工作流程为主，对Hadoop 平台组件的作用及其工作原理有比较深入的了解；课程同时为各组件设计有若干实验，使学生在学习理论知识的同时，提高实践动手能力，做到在Hadoop的大数据平台上进行大数据项目开发。

三、课程教学目标2.课程教学目标及其与毕业要求指标点、主要教学内容的对应关系四、教学内容（一）初识Hadoop大数据技术1.主要内容：掌握大数据的基本概念、大数据简史、大数据的类型和特征、大数据对于企业带来的挑战。

了解对于大数据问题，传统方法、Google的解决方案、Hadoop框架下的解决方案，重点了解Google的三篇论文。

掌握Hadoop核心构成、Hadoop生态系统的主要组件、Hadoop发行版本的差异及如何选择；了解Hadoop典型应用场景；了解本课程内容涉及到的Java语言基础；了解本课程实验涉及到的Linux基础。

第1章初识Hadoop大数据技术本章主要介绍大数据的时代背景，给出了大数据的概念、特征，还介绍了大数据相关问题的解决方案、Hadoop大数据技术以及Hadoop的应用案例。

本章的主要内容如下。

（1）大数据技术概述。

（2）Google的三篇论文及其思想。

（3）Hadoop概述。

（4）Hadoop生态圈。

（5）Hadoop的典型应用场景和应用架构。

1.1 大数据技术概述1.1.1 大数据产生的背景1946年，计算机诞生，当时的数据与应用紧密捆绑在文件中，彼此不分。

19世纪60年代，IT系统规模和复杂度变大，数据与应用分离的需求开始产生，数据库技术开始萌芽并蓬勃发展，并在1990年后逐步统一到以关系型数据库为主导，具体发展阶段如图1-1所示。

Hadoop 大数据技术与应用图1-1 数据管理技术在2001年前的两个发展阶段 2001年后，互联网迅速发展，数据量成倍递增。

据统计，目前，超过150亿个设备连接到互联网，全球每秒钟发送290万封电子邮件，每天有2.88万小时视频上传到YouTube 网站，Facebook 网站每日评论达32亿条，每天上传照片近3亿张，每月处理数据总量约130万TB 。

2016年全球产生数据量16.1ZB ，预计2020年将增长到35ZB （1ZB = 1百万，PB = 10亿TB ），如图1-2所示。

图1-2 IDC 数据量增长预测报告2011年5月，EMC World 2011大会主题是“云计算相遇大数据”，会议除了聚焦EMC 公司一直倡导的云计算概念外，还抛出了“大数据”（BigData ）的概念。

2011年6月底，IBM 、麦肯锡等众多国外机构发布“大数据”相关研究报告，并予以积极的跟进。

19世纪60年代，IT 系统规模和复杂度变大，数据与应用分离的需求开始产生，数据库技术开始萌芽并蓬勃发展，并在1990年后逐步统一到以关系型数据库为主导1946年，计算机诞生，数据与应用紧密捆绑在文件中，彼此不分1946 1951 1956 1961 1970 1974 1979 1991 2001 … 网络型E-RSQL 关系型数据库 数据仓库 第一台 计算机 ENIAC 面世 磁带+ 卡片 人工 管理 磁盘被发明，进入文件管理时代 GE 公司发明第一个网络模型数据库，但仅限于GE 自己的主机 IBM E. F.Dodd 提出关系模型 SQL 语言被发明 ORACLE 发布第一个商用SQL 关系数据库，后续快速发展数据仓库开始涌现，关系数据库开始全面普及且与平台无关，数据管理技术进入成熟期 0.8ZB ：将一堆DVD 堆起来够地球到月亮一个来回 35ZB ：将一堆DVD 堆起来是地球到火星距离的一半IDC 报告“Data Universe Study ”预测：全世界数据量将从2009年的0.8ZB 增长到2020年的35ZB ，增长44倍！年均增长率>40%！1.1.2 大数据的定义“大数据”是一个涵盖多种技术的概念，简单地说，是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。

《Hadoop大数据技术原理与应用》课程教学大纲课程编号：3250578学分：4学分学时：72学时（其中：讲课学时36 上机学时：36）先修课程：《Linux基础》、《关系数据库基础》、《程序设计基础》、《Java面向对象编程》后续课程：Spark，《Python编程基础》、《Python数据分析与应用》适用专业：大数据应用技术一、课程的性质与目标《大数据应用开发》本课程是软件技术专业核心课程，大数据技术入门课程。

通过学习课程使得学生掌握大数据分析的主要思想和基本步骤，并通过编程练习和典型应用实例加深了解；同时对Hadoop平台应用与开发的一般理论有所了解，如分布式数据收集、分布式数据存储、分布式数据计算、分布式数据展示。

开设本学科的目的是让学生掌握如何使用大数据分析技术解决特定业务领域的问题。

完成本课程学习后能够熟练的应用大数据技术解决企业中的实际生产问题。

二、教学条件要求操作系统：Center OSHadoop版本：Hadoop2.7.4开发工具：Eclipse三、课程的主要内容及基本要求第1章初识Hadoop第2章构建Hadoop集群第3章 HDFS分布式文件系统第4章 MapReduce分布式计算系统第5章 Zookeeper分布式协调服务第6章 Hadoop2.0新特性第7章 Hive数据仓库第8章 Flume日志采集系统第9章 Azkaban工作流管理器第10章 Sqoop数据迁移第11章综合项目——网站流量日志数据分析系统四、学时分配五、考核模式与成绩评定办法本课程为考试课程，期末考试采用百分制的闭卷考试模式。

学生的考试成绩由平时成绩（30%）和期末考试（70%）组成，其中，平时成绩包括出勤（5%）、作业（5%）、上机成绩（20%）。

六、选用教材和主要参考书本大纲是参考教材《Hadoop大数据技术原理与应用》所设计的。

七、大纲说明本课程的授课模式为：课堂授课+上机，其中，课堂主要采用多媒体的方式进行授课，并且会通过测试题阶段测试学生的掌握程度；上机主要是编写程序，要求学生动手完成指定的程序设计或验证。

Hadoop在大数据处理中的应用第一章概述Hadoop是一种跨平台、开源的分布式计算框架，由Apache开发和维护。

它能够处理海量数据，帮助我们进行数据存储、管理和处理，并可以应用于数据挖掘、机器学习、网络搜索、自然语言处理等多个领域。

在大数据处理中，Hadoop起到了至关重要的作用。

第二章 Hadoop架构Hadoop的核心组件包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce计算模型。

HDFS是一种分布式文件系统，它能够存储海量数据，并能够在不同的计算节点上访问这些数据。

MapReduce计算模型是用于分布式处理数据的一种编程模型。

它能够将任务分解为多个子任务，并将它们分发到不同的计算节点进行计算，最后将结果汇总。

除了核心组件之外，Hadoop还包括许多其他组件，例如YARN资源管理器，它管理计算集群的资源分配。

此外，Hadoop还支持许多数据处理工具，例如Hive，用于SQL查询，Pig，用于数据处理和清洗，以及Spark，用于迭代式计算和数据分析。

第三章 Hadoop的优势Hadoop在大数据处理中的优势主要体现在以下几个方面：1.可扩展性：Hadoop可以通过添加更多的计算节点来扩展性能，因此可以处理多达数百TB的数据。

2.价格效益：开源和“共享”模式使得Hadoop成本低廉，同时也让更多的开发人员可以了解和使用这种技术。

3.可靠性：Hadoop在其HDFS上使用数据备份技术，从而提高了数据的可靠性和可恢复性。

4.灵活性：Hadoop可以与多种数据处理工具和技术集成，使其具有更广泛的适用性。

第四章 Hadoop的应用Hadoop已在许多领域得到广泛应用，包括以下几个方面：1.数据挖掘和分析：Hadoop可以帮助在海量数据中找到有价值的信息。

许多公司使用Hadoop进行大规模数据挖掘和分析，以生成报告和动态信息图表。

2.机器学习：Hadoop可以在分析海量数据的基础上学习新的数据模式，从而提高预测准确性，这在电子商务和金融领域非常有用。

hadoop大数据原理与应用Hadoop大数据原理与应用随着信息技术的飞速发展，大数据成为当今社会的热门话题之一。

而Hadoop作为大数据处理的重要工具，因其可靠性和高效性而备受关注。

本文将介绍Hadoop大数据的原理和应用。

一、Hadoop的原理Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可以处理大规模数据集。

其核心组件包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Hadoop分布式计算框架（MapReduce）。

HDFS是一个可靠的分布式文件系统，能够将大文件分成多个块并存储在不同的计算机节点上，以实现高容错性和高可用性。

而MapReduce是一种编程模型，将大规模数据集分成多个小的子集，然后在分布式计算集群上进行并行处理。

Hadoop的工作流程如下：首先，将大文件切分成多个块，并将这些块存储在不同的计算机节点上。

然后，在计算机节点上进行并行计算，每个节点都可以处理自己所存储的数据块。

最后，将每个节点的计算结果进行整合，得到最终的结果。

Hadoop的优势在于其可扩展性和容错性。

由于其分布式计算的特性，Hadoop可以轻松地处理大规模数据集。

同时，Hadoop还具有高容错性，即使某个计算机节点发生故障，整个计算任务也不会中断，系统会自动将任务分配给其他可用节点。

二、Hadoop的应用Hadoop广泛应用于大数据分析和处理领域。

以下是几个典型的应用场景：1.数据仓库：Hadoop可以存储和处理海量的结构化和非结构化数据，为企业提供全面的数据仓库解决方案。

通过使用Hadoop，企业可以轻松地将各种类型的数据整合到一个统一的平台上，从而更好地进行数据分析和挖掘。

2.日志分析：随着互联网的普及，各种网站和应用产生的日志数据越来越庞大。

Hadoop可以帮助企业对这些日志数据进行实时分析和处理，从而发现潜在的问题和机会。

3.推荐系统：在电子商务和社交媒体领域，推荐系统起着重要的作用。

Hadoop可以帮助企业分析用户的行为和偏好，从而提供个性化的推荐服务。

hadoop大数据技术与应用第1章练习题第一章一、单选题1、下面哪个选项不属于Google的三驾马车？（C ）A、GFSB、MapReduceC、HDFSD、BigTable2、大数据的数据量现在已经达到了哪个级别？（C ）A、GBB、TBC、PBD、ZB3、2003年，Google公司发表了主要讲解海量数据的可靠存储方法的论文是？（ A ）A、“The Google File System”B、“MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters”C、“Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data”D、“The Hadoop File System”4、下面哪个选项不是HDFS架构的组成部分？（ C ）A、NameNodeB、DataNodeC、JpsD、SecondaryNameNode5、Hadoop能够使用户轻松开发和运行处理大数据的应用程序，下面不属于Hadoop特性的是（C ）A、高可靠性、高容错性B、高扩展性C、高实时性D、高效性6、2004年，Google公司发表了主要讲解海量数据的高效计算方法的论文是？（ B ）A、“The Google File System”B、“MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters”C、“Bigtable: A Distributed Storage System f or Structured Data”D、“The Hadoop File System”7、建立在Hadoop文件系统之上的分布式的列式数据库？（A ）A、HBaseB、HiveC、YARND、Mahout二、判断题1、海量数据就是大数据。

( ×)2、Google公司的GFS、MapReduce、BigTable是开源的。

《Hadoop大数据技术与应用》课程教学大纲
【课程名称】HadoOP大数据技术与应用
【课程类型】专业必修课
【授课对象】大数据技术与应用、云计算技术与应用专业、人工智能技术专业高职，二年级学生【学时学分】周学时4,64学时，6学分
【课程概况】
《Hadoop大数据技术与应用》课程是大数据技术与应用、云计算技术与应用专业必修课，是计算机基础理论与应用实践相结合的课程，也是大数据专业的高核心课程，它担负着系统、全面地理解大数据，提高大数据应用技能的重任。

本课程的先修课为《大数据技术概论》、《编程基础》、《1inux操作系统》、《数据库设计与实现》等课程，要求学生掌握HadOOP生态系统的框架组件，操作方法。

［课程目标］
通过本课程的学习，让学生接触并了解HadOOP生态系统各组件的原理和使用方法，使学生具有Had。

P相关技术，具备大数据开发的基本技能，并具有较强的分析问题和解决问题的能力，为将来从事大数据相关领域的工作打下坚实的基础。

【课程内容及学时分布】
【使用教材及教学参考书】
使用教材：《Hadoop生态系统及开发》，邓永生、刘铭皓等主编，西安电子
科技大学出版社,2023年
大纲执笔人：
大纲审定人：
年月日。

Hadoop知识点总结Hadoop知识点总结1.什么是hadoop?hadoop是⼀个开源软件框架，⽤于存储⼤量数据，并发处理/查询在具有多个商⽤硬件(即低成本硬件)节点的集群上的那些数据。

总之Hadoop包括⼀下内容：HDFS(Hadoop分布式⽂件系统)：允许以⼀种分布式和冗余的⽅式存储⼤量数据。

例如：1GB(即1024MB)⽂本⽂件可以拆分为16*128MB⽂件，并存储在Hadoop集群中的8个不同节点上。

每个分裂可以复制三次，以实现容错，以便如果⼀个节点出现错误的话，也有备份。

HDFS适⽤于顺序的"⼀次写⼊，多次读取"的类型访问。

MapReduce:⼀个计算框架。

它以分布式和并⾏的⽅式处理⼤量的数据，当你对所有年龄>18的⽤户在上述1GB⽂件上执⾏查询时，将会有"8个映射"函数并⾏运⾏，以在其128MB拆分⽂件中提取年龄>18的⽤户，然后"reduce"函数将将会运⾏以将所有单独的输出组合成单个最终结果。

YARN(⼜⼀资源定位器)：⽤于作业调度和集群资源管理的框架。

Hadoop⽣态系统，拥有15多种框架和⼯具，如Sqoop,Flume,Kafka,Pig,Hive,Spark,Impala等以便将数据摄⼊HDFS，在HDFS中转移数据(即变换、丰富、聚合等)，并查询来⾃HDFS的数据⽤于商业智能和分析。

某些⼯具(如Pig和Hive)是MapReduce上的抽象层，⽽Spark和Impala等其他⼯具则是来⾃MapReduce的改进架构/设计，⽤于显著提⾼延迟以⽀持近实时和实时处理2.为什么组织从传统的数据仓库⼯具转移到基于Hadoop⽣态系统的智能数据中⼼？1.现有数据基础设施：主要使⽤存储在⾼端和昂贵硬件中的"structured data，结构化数据"主要处理为ETL批处理作业，⽤于将数据提取到RDBMS和数据仓库系统中进⾏数据挖掘，分析和报告，以进⾏关键业务决策主要处理以千兆字节到兆字节为单位的数据量2.基于Hadoop的更加智能的数据基础设施，其中：结构化(例如RDBMS)，⾮结构化(例如images,PDF,docs)和半结构化(例如logs,XMLs)的数据可以以可扩展和容错的⽅式存储在⽐较便宜的商⽤机器中数据可以存储诸如Spark和Impala之类的⼯具以低延迟的能⼒查询可以存储以兆兆字节到千兆字节为单位的较⼤数据量3.基于Hadoop的数据中⼼的好处是什么？随着数据量和复杂性的增加，提⾼量整体服务⽔平协议。

Hadoop大数据分析原理与应用随着互联网的不断发展，数据量越来越大，因此如何高效地处理这些数据成为了互联网公司不可或缺的一环。

而Hadoop作为分布式计算平台，被越来越多的公司所采用。

本文将从Hadoop的原理、应用以及优缺点三个方面进行探讨。

一、Hadoop的原理Hadoop作为一个分布式计算平台，主要运用了HDFS分布式文件系统和MapReduce计算模型。

其中HDFS将大文件分割成小块，分别保存在多个磁盘上，并且自动备份以实现容错。

而MapReduce计算模型则是将大数据分割成小数据块，分发给多个节点完成并行处理，最终将结果合并输出。

因此，Hadoop的核心思想在于将一个任务分解成多个小任务，再将这些小任务分配给多个计算节点进行并行计算。

二、Hadoop的应用1、网站日志分析一些大型的网站需要统计用户行为及网站流量数据，这就需要用到Hadoop进行大数据处理。

Hadoop可以通过分析网站流量数据，帮助网站拓展营销渠道，优化营销策略，提高网站的用户体验度和粘性，进而提高网站收益。

2、金融数据分析目前，许多公司更倾向于使用Hadoop分析金融数据。

Hadoop可以高效地处理非常庞大的金融数据，不仅能加快分析业务过程，同时还能降低操作成本。

此外，Hadoop也可以对贷款审批、投资决策等方面提供支持。

3、社交媒体分析在社交媒体环境下，海量的社交媒体数据需要进行处理。

而使用Hadoop可以进行快速的社交媒体分析，以得出针对特定人群的市场趋势、方法和意见等。

此外，利用Hadoop的技术，还可以对社交媒体数据生成精细化报告，以用于组织创造、推广营销、客户关系管理等方面的决策。

三、Hadoop的优缺点优点：1、分布式计算能力。

2、横向扩展能力。

3、容错能力强。

4、可以处理极大数据。

缺点：1、要求专业技能。

2、运行平台不太稳定。

3、运行效率不高，容易造成数据流不畅。

四、结语随着企业对效率和数据制造便利性不断的要求提高，Hadoop成为了企业处理大数据的绝佳选择。

Hadoop平台搭建与应用教案靠、高性能、分布式和面向列的动态模式数据库。

⑤ ZooKeeper（分布式协作服务）：其用于解决分布式环境下的数据管理问题，主要是统一命名、同步状态、管理集群、同步配置等。

⑥ Sqoop（数据同步工具）：Sqoop是SQL-to-Hadoop的缩写，主要用于在传统数据库和Hadoop之间传输数据。

⑦ Pig（基于Hadoop的数据流系统）：Pig的设计动机是提供一种基于MapReduce 的Ad-Hoc（计算在query时发生）数据分析工具。

⑧ Flume（日志收集工具）：Flume是Cloudera开源的日志收集系统，具有分布式、高可靠、高容错、易于定制和扩展的特点。

⑨ Oozie（作业流调度系统）：Oozie是一个基于工作流引擎的服务器，可以运行Hadoop的MapReduce和Pig任务。

⑩ Spark（大数据处理通用引擎）：Spark提供了分布式的内存抽象，其最大的特点就是快，是Hadoop MapReduce处理速度的100倍。

YARN（另一种资源协调者）：YARN是一种新的Hadoop资源管理器，它是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。

Kafka（高吞吐量的分布式发布订阅消息系统）：Kafka可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。

任务1.1 认知大数据，完成系统环境搭建（1）安装CentOS系统（确保CentOS系统版本在7及以上，以便配合后续Docker 安装）。

①在VMware中设置CentOS 7镜像，进入后选择第一项安装CentOS 7，如图1-8所示。

②在新打开页面中设置时间(DATE&TIME)，分配磁盘(INSTALLATION DESTINATION)和网络设置(NETWORK&HOST NAME)等，如图1-9所示。

③单击“INSTALLATION DESTINATION”链接，在打开的界面中选择“I will configure partitioning”选项，然后单击“Done”按钮，跳转到分配磁盘页面即可进行磁盘分配，如图1-10所示。

Hadoop大数据技术与应用（含实验）教学大纲前言一、大纲编写依据《Hadoop大数据技术与应用》是数据科学、大数据方向本科生的一门必修课。

通过该课程的学习，使学生系统的学习当前广泛使用的大数据Hadoop平台及其主要组件的作用及使用。

课程由理论及实践两部分组成，课程理论部分的内容以介绍Hadoop平台主要组件的作用、结构、工作流程为主，让学生对Hadoop平台组件的作用及其工作原理有比较深入的了解；课程同时为各组件设计有若干实验，帮助学生在学习理论知识的同时，提高学生的实践能力，系统的掌握Hadoop主要组件的原理及应用，为其他相关课程的学习提供必要的帮助。

二、课程目的1、知识目标学习Hadoop平台框架，学会手动搭建Hadoop环境，掌握Hadoop平台上存储及计算的原理、结构、工作流程，掌握基础的MapReduce编程，掌握Hadoop生态圈常用组件的作用、结构、配置和工作流程，并具备一定的动手及问题分析能力，使用掌握的知识应用到实际的项目实践中。

2、能力目标(1) 工程师思维方式通过本课程的学习，引导学生养成工程师逻辑思维、系统思维的思维方式及习惯。

(2) 分析及解决问题的能力课程中实验由浅及深，有一定的步骤及难度，操作不当可能会遇到问题；遇到问题时老师会给出引导，但不会直接告诉解决方法，因此，如何分析、分析完成后实施具体的解决步骤，都需要学生摸索完成，在这个摸索实践过程中，学生的分析及解决问题的能力得到培养。

三、教学方法1、课堂教学(1) 讲授本课程的理论教学内容以讲授为主、辅以操作演示，讲授的主要内容有：Hadoop概述，Hadoop安装部署，分布式文件系统HDFS，分布式计算MapReduce，资源管理调度组件YARN，列式存储HBase，数据仓库组件Hive，数据分析引擎Pig，日志采集组件Flume等。

根据教学大纲的要求，突出重点和难点。

(2) 教师指导下的学生自学实践课程由若干实验组成，每个实验都包含实验目的、实验原理、实验环境等，需要学生结合理论知识，充分发挥自主学习的能力来完成实验，老师在这个过程中更多起到辅导的作用。

Hadoop基础入门指南Hadoop是一个基于Java的开源分布式计算平台，能够处理大规模数据存储和处理任务。

它是处理大数据的一种解决方案，被广泛应用于各种领域，例如金融、医疗、社交媒体等。

本文将介绍Hadoop的基础知识，帮助初学者快速入门。

一、Hadoop的三大模块Hadoop有三个核心模块，分别是HDFS（Hadoop分布式文件系统）、MapReduce、和YARN。

1. HDFS（Hadoop分布式文件系统）HDFS是Hadoop的存储模块，它可以存储大量的数据，并在多台机器之间进行分布式存储和数据备份。

HDFS将文件切割成固定大小的块，并复制多份副本，存储在不同的服务器上。

如果某个服务器宕机，数据仍然可以从其他服务器中获取，保障数据的安全。

2. MapReduceMapReduce是Hadoop的计算模块，它可以对存储在HDFS上的大量数据进行分布式处理。

MapReduce模型将大数据集划分成小数据块，并行处理这些小数据块，最后将结果归并。

MapReduce模型包含两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。

Map阶段：将输入的大数据集划分成小数据块，并将每个数据块分配给不同的Map任务处理。

每个Map任务对数据块进行处理，并生成键值对，输出给Reduce任务。

Reduce阶段：对每个键值对进行归并排序，并将具有相同键的一组值传递给Reduce任务，进行汇总和计算。

3. YARNYARN是Hadoop的资源管理器，它负责分配和管理Hadoop集群中的计算资源。

YARN包含两个关键组件：ResourceManager和NodeManager。

ResourceManager：管理整个集群的资源，包括内存、CPU等。

NodeManager：运行在每个计算节点上，负责监控本地计算资源使用情况，并与ResourceManager通信以请求或释放资源。

二、Hadoop的安装与配置在开始使用Hadoop之前，需要进行安装和配置。

第1章Hadoop技术概述1.Hadoop2.0包含哪些核心组件？MapReduce、HDFS、YARN2.Hadoop包含哪些优势？方便、弹性、健壮、简单3.Hadoop有哪些应用领域？运营商、电子商务、在线旅游、欺诈检测、医疗保健、能源开采、金融、直播、在线教育等等4.Hadoop有几种运行模式？单机模式、伪分布模式、完全分布式模式5.Hadoop伪分布集群包含哪些守护进程？DataNode、NodeManager、ResourceManager、SecondaryNameNode、NameNode 第2章Hadoop分布式文件系统（HDFS）1.简述HDFS的设计理念？HDFS的设计理念来源于非常朴素的思想：即当数据文件的大小超过单台计算机的存储能力时，就有必要将数据文件切分并存储到由若干台计算机组成的集群中，这些计算机通过网络进行连接，而HDFS 作为一个抽象层架构在集群网络之上，对外提供统一的文件管理功能，对于用户来说就感觉像在操作一台计算机一样，根本感受不到HDFS 底层的多台计算机，而且HDFS还能够很好地容忍节点故障且不丢失任何数据。

2.简述FSImage和Edit Log的合并过程？FSImage和EditLog合并的详细步骤如下所示。

（1）SecondaryNameNode（即从元数据节点）引导NameNode（即元数据节点）滚动更新EditLog，并开始将新的EditLog写进edits.new。

（2）SecondaryNameNode将NameNode的FSImage(fsimage)和EditLog(edits)复制到本地的检查点目录。

（3）SecondaryNameNode将FSImage(fsimage)导入内存，并回放EditLog(edits)，将其合并到FSImage(fsimage.ckpt)，并将新的FSImage(fsimage.ckpt)压缩后写入磁盘。

hadoop大数据技术原理与应用
Hadoop是由Apache基金会在2006年提出的分布式处理系统。

它由一系列技术和系统所组成，包括Hadoop集群、Hadoop Distributed File System (HDFS)、MapReduce任务和JobTracker以及基于Apache HBase的非关系型数据库技术。

Hadoop集群是一群Hadoop包所组成的虚拟机，每个机器都具有它所需要和管理Hadoop系统所需要的功能。

HDFS是Hadoop的核心，它可以将数据存储在集群中的不同服务器上。

MapReduce是一种编程模型，可以用来在分布式集群上大规模的运行任务，开发和优化并行应用的表示方法。

JobTracker是Hadoop集群的集群管理器，负责管理任务。

HBase是基于Apache的非关系型数据库技术，可以支持大量的结构化数据以及查询和操纵它们。

Hadoop技术可以将海量数据存储在分布式系统中，然后再快速有效地处理这些数据。

它可以执行更复杂的计算，不受台式机和服务器硬件限制，同时可靠。

它也可以节省机器资源和购置费用，因为可以用更少的服务器来支撑更多的工作负载。

由于Hadoop的易用性，它被许多行业所采用，用来处理和分析数据，也可以
用来进行大规模的科学和工程类的计算。

它也可以在搜索引擎以及商业数据挖掘方面得到应用。

Hadoop大数据开发基础教案Hadoop教案MapReduce入门编程教案第一章：Hadoop概述1.1 Hadoop简介了解Hadoop的发展历程理解Hadoop的核心价值观：可靠性、可扩展性、容错性1.2 Hadoop生态系统掌握Hadoop的主要组件：HDFS、MapReduce、YARN理解Hadoop生态系统中的其他重要组件：HBase、Hive、Pig等1.3 Hadoop安装与配置掌握Hadoop单机模式安装与配置掌握Hadoop伪分布式模式安装与配置第二章：HDFS文件系统2.1 HDFS简介理解HDFS的设计理念：大数据存储、高可靠、高吞吐掌握HDFS的基本架构：NameNode、DataNode2.2 HDFS操作命令掌握HDFS的基本操作命令：mkdir、put、get、dfsadmin等2.3 HDFS客户端编程掌握HDFS客户端API：Configuration、FileSystem、Path等第三章：MapReduce编程模型3.1 MapReduce简介理解MapReduce的设计理念：将大数据处理分解为简单的任务进行分布式计算掌握MapReduce的基本概念：Map、Shuffle、Reduce3.2 MapReduce编程步骤掌握MapReduce编程的四大步骤：编写Map函数、编写Reduce函数、设置输入输出格式、设置其他参数3.3 典型MapReduce应用掌握WordCount案例的编写与运行掌握其他典型MapReduce应用：排序、求和、最大值等第四章：YARN资源管理器4.1 YARN简介理解YARN的设计理念：高效、灵活、可扩展的资源管理掌握YARN的基本概念：ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster等4.2 YARN运行流程掌握YARN的运行流程：ApplicationMaster申请资源、ResourceManager 分配资源、NodeManager执行任务4.3 YARN案例实战掌握使用YARN运行WordCount案例掌握YARN调优参数设置第五章：Hadoop生态系统扩展5.1 HBase数据库理解HBase的设计理念：分布式、可扩展、高可靠的大数据存储掌握HBase的基本概念：表结构、Region、Zookeeper等5.2 Hive数据仓库理解Hive的设计理念：将SQL查询转换为MapReduce任务进行分布式计算掌握Hive的基本操作：建表、查询、数据导入导出等5.3 Pig脚本语言理解Pig的设计理念：简化MapReduce编程的复杂度掌握Pig的基本语法：LOAD、FOREACH、STORE等第六章：Hadoop生态系统工具6.1 Hadoop命令行工具掌握Hadoop命令行工具的使用：hdfs dfs, yarn命令等理解命令行工具在Hadoop生态系统中的作用6.2 Hadoop Web界面熟悉Hadoop各个组件的Web界面：NameNode, JobTracker, ResourceManager等理解Web界面在Hadoop生态系统中的作用6.3 Hadoop生态系统其他工具掌握Hadoop生态系统中的其他工具：Azkaban, Sqoop, Flume等理解这些工具在Hadoop生态系统中的作用第七章：MapReduce高级编程7.1 二次排序理解二次排序的概念和应用场景掌握MapReduce实现二次排序的编程方法7.2 数据去重理解数据去重的重要性掌握MapReduce实现数据去重的编程方法7.3 自定义分区理解自定义分区的概念和应用场景掌握MapReduce实现自定义分区的编程方法第八章：Hadoop性能优化8.1 Hadoop性能调优概述理解Hadoop性能调优的重要性掌握Hadoop性能调优的基本方法8.2 HDFS性能优化掌握HDFS性能优化的方法：数据块大小，副本系数等8.3 MapReduce性能优化掌握MapReduce性能优化的方法：JVM设置，Shuffle优化等第九章：Hadoop实战案例9.1 数据分析案例掌握使用Hadoop进行数据分析的实战案例理解案例中涉及的技术和解决问题的方法9.2 数据处理案例掌握使用Hadoop进行数据处理的实战案例理解案例中涉及的技术和解决问题的方法9.3 数据挖掘案例掌握使用Hadoop进行数据挖掘的实战案例理解案例中涉及的技术和解决问题的方法第十章：Hadoop项目实战10.1 Hadoop项目实战概述理解Hadoop项目实战的意义掌握Hadoop项目实战的基本流程10.2 Hadoop项目实战案例掌握一个完整的Hadoop项目实战案例理解案例中涉及的技术和解决问题的方法展望Hadoop在未来的发展和应用前景重点和难点解析重点环节1：Hadoop的设计理念和核心价值观需要重点关注Hadoop的设计理念和核心价值观，因为这是理解Hadoop生态系统的基础。