Hadoop生态系统-新手快速入门(含HDFS、HBase系统架构)

1、在配置好Hadoop 集群之后hadoop菜鸟入门教程，可以通过浏览器访问 http：//[NameNodeIP]：9870，查询HDFS文件系统。通过该Web界面，可以查看当前文件系统中各个节点的分布信息。

2、HadoopDistributedFileSystem(HDFS)是高容错、高吞吐量、用于处理海量数据的分布式文件系统。HDFS一般由成百上千的机器组成，每个机器存储整个数据集的一部分数据，机器故障的快速发现与恢复是HDFS的核心目标。

3、实践和深入学习 实际操作 通过运行实际的MapReduce任务，探索Hadoop的各种功能，如数据读取、数据处理和数据存储。学习高级组件 在熟悉基础组件后，可以进一步学习Hadoop生态系统中的其他组件，如Hive、Pig和HBase。

4、HTML、CSS与Java：网站页面布局、HTML5+CSS3基础、jQuery应用、Ajax异步交互等。

5、hdfs是hadoop分布式文件系统，主要采用多备份方式存储文件，可以对接hive和hbase等产品并存储对应数据。mapreduce是大数据处理并行框架，用户可以编写自己的程序调用mr框架并行的处理大数据，在调用过程中可以调整m和r的数目。

6、Hadoop 组件按照服务对象和功能划分为以下层级： 核心组件：这些组件是 Hadoop 生态系统中最基本的组件，提供hadoop菜鸟入门教程了分布式文件系统、分布式存储、分布式计算等功能。

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王家林老师是Hadoop源码级专家，曾负责某知名公司的类Hadoop框架开发工作，专注于Hadoop一站式解决方案的提供，同时也是云计算分布式大数据处理的最早实践者之一； 在Spark、Hadoop、Android等方面有丰富的源码、实务和性能优化经验。

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https：//pan.baidu.com/s/1R6-LxR86Wo24YV-33Jdc-A 《实战Hadoop大数据处理》是2015年8月清华大学出版社出版的图书，作者是曾刚。本书以“大数据”为起点，较详细地介绍了Hadoop的相关知识。

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2、httpshadoop菜鸟入门教程：//pan.baidu.com/s/1gQ_Wlslu8-SvE1-kbAEApg 全书内容分为大数据系统基础、Hadoop技术、Spark技术和项目实战4部分。

3、《Hive编程指南》《Hive编程指南》是一本Apache Hive的编程指南，旨在介绍如何使用Hive的SQL *** HiveQL来汇总、查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据 *** 。

4、https：//pan.baidu.com/s/1Ch6Gu2-8ubhqlVRYmfoIVw 《大数据技术入门》是2016年清华大学出版社出版的图书，作者是杨正洪。

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1、本课程在兼顾Hadoop课程知识体系完善hadoop菜鸟入门教程的前提下hadoop菜鸟入门教程，把实际开发中应用最多、最深、最实用hadoop菜鸟入门教程的技术抽取出来，通过本课程，hadoop菜鸟入门教程你将达到技术的新高点，进入云计算的美好世界。

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3、如需大数据培训推荐选择【达内教育】，大数据学习课程如下hadoop菜鸟入门教程：Java语言基础：大数据开发主要是基于JAVA，作为大数据应用的开发语言很合适。【Java语言】基础包括Java开发介绍、Java语言基础、Eclipse开发工具等。

Hadoop从入门到精通33:MapReduce核心原理之Shuffle过程分析

Map端的Shuffle过程到此结束。 Reduce任务拖取某个Map对应的数据，如果在内存中能放得下这次数据的话就直接把数据写到内存中。

在map中，每个 map 函数会输出一组 key/value对， Shuffle 阶段需要从所有 map主机上把相同的 key 的 key value对组合在一起，（也就是这里省去的Combiner阶段）组合后传给 reduce主机， 作为输入进入 reduce函数里。

MapReduce里的Shuffle：描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程。 Map端流程分析 1 每个输入分片会让一个map任务来处理，默认情况下，以HDFS的一个块的大小(默认64M)为一个分片，当然我们也可以设置块的大小。

从全局上来看，MapReduce就是一个分布式的GroupBy的过程。 从上图可以看到，Global Shuffle左边，两台机器执行的是Map。Global Shuffle右边，两台机器执行的是Reduce。 Hadoop会将输入数据划分成等长的数据块，成为数据分片。

分为2个步骤，map和reduce，map专门负责对每个数据独立地同时地打标签，框架会对相同标签的数据分成一组，reduce对分好的那些组数据做累计计算。

初始化过程就是JobInProgress对象的initTasks *** 进行初始化的。 初始化步骤： 从HDFS中读取作业对应的job.split信息，为后面的初始化做好准备。 创建并初始化map和reduce任务。

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