小伙伴們,離開(kāi)大數(shù)據(jù)時(shí)代的我們是不完整的!
Hadoop,似乎是大數(shù)據(jù)時(shí)代最神秘的一個(gè)詞匯,聽(tīng)起來(lái)像是一個(gè)神秘的阿拉伯世界。但其實(shí)Hadoop就是一個(gè)開(kāi)源的、可靠的分布式系統(tǒng),可以存儲(chǔ)和處理大型數(shù)據(jù)集。來(lái)自Apache Software Foundation的這個(gè)項(xiàng)目,已經(jīng)成為了現(xiàn)今處理大數(shù)據(jù)的業(yè)界事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)。撒花!
說(shuō)白了,就是這個(gè)東西能把你用電腦打出來(lái)的海量數(shù)據(jù)都整合、存儲(chǔ)以及給你處理。而且,這么多年過(guò)去了,Hadoop還一直在不斷地升級(jí),增加著新的功能,更加方便了廣大程序員的使用。
但小伙伴們,學(xué)習(xí)Hadoop并不是件容易的事情。尤其是我們這些小白,入門(mén)是一個(gè)很大的難題。所以呢,我們最好是要有一份詳細(xì)的Hadoop教程,這樣才能夠真正理解它的一些基本知識(shí)和核心概念。
首先,我們得知道Hadoop有兩個(gè)核心組件:HDFS和MapReduce。
先說(shuō)說(shuō)HDFS。HDFS是Hadoop分布式文件系統(tǒng)(Hadoop Distributed File System)的縮寫(xiě)。如果我們將整個(gè)Hadoop比作一個(gè)大房子,那么HDFS就是這個(gè)房子的基礎(chǔ)建筑。HDFS的主要功能是用于存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。如果你要處理一個(gè)大數(shù)據(jù),那么首先這個(gè)數(shù)據(jù)需要被存儲(chǔ)在Hadoop平臺(tái)上,然后才能進(jìn)行有效處理。HDFS的原理曾經(jīng)是我們最需要掌握的內(nèi)容,當(dāng)然現(xiàn)在許多Hadoop發(fā)行版已經(jīng)自帶了更加易于操作的存儲(chǔ)管理系統(tǒng)。
接下來(lái),我們?cè)僬f(shuō)說(shuō)MapReduce。MapReduce是一個(gè)框架,用于將大數(shù)據(jù)處理成一組較小的數(shù)據(jù),也就是一個(gè)個(gè)的鍵值對(duì)。這個(gè)處理過(guò)程分為兩個(gè)步驟:Map和Reduce。Map階段將輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為鍵和值對(duì)的中間值,Reduce將這些中間值合并為最終結(jié)果。MapReduce的作用在于解決集群上處理大數(shù)據(jù)集時(shí)的并行性問(wèn)題,可以大大提高處理效率。
然而,了解了HDFS和MapReduce并不代表我們完全掌握了Hadoop。Hadoop最強(qiáng)大的功能當(dāng)屬它的生態(tài)系統(tǒng)了。Hadoop的生態(tài)系統(tǒng)是極其廣泛的,包括了許多與Hadoop能夠適配的應(yīng)用程序。例如,我們常聽(tīng)到的Hive、Pig、HBase、Sqoop、Flume等等都是Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的應(yīng)用工具,它們可以更為方便的借助Hadoop平臺(tái)處理數(shù)據(jù),提供某種數(shù)據(jù)處理或分析或存儲(chǔ)的功能。只有掌握了這些工具,才能夠真正地發(fā)揮Hadoop的強(qiáng)大威力,輕松解決數(shù)據(jù)處理中的難題。
所以,同學(xué)們一定要認(rèn)真學(xué)Hadoop,掌握Hadoop的基礎(chǔ)知識(shí),理解Hadoop架構(gòu)、原理以及Hadoop的生態(tài)系統(tǒng),才能夠真正發(fā)揮它的優(yōu)勢(shì)?。?p>
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問(wèn)百度,現(xiàn)在百度對(duì)純文本的鏈接的太度是如何?會(huì)計(jì)算權(quán)重嗎?要檢測(cè)鏈接附近的詞作為描文本嗎?如果檢測(cè)的話,那是文章前還是文字后?