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大数据技术随着互联网的不断发展而逐渐深入到了各个行业之中，而今天我们就通过案例分析来了解一下，零基础学习大数据技术需要掌握哪些知识。
Hadoop是什么?
Hadoop是项目的总称。主要是由HDFS和MapReduce组成。HDFS是GoogleFileSystem(GFS)的开源实现。MapReduce是GoogleMapReduce的开源实现。具体而言，ApacheHadoop软件库是一个允许使用简单编程模型跨计算机集群处理大型数据集合的框架，其设计的初衷是将单个服务器扩展成上千个机器组成的一个集群为大数据提供计算服务，其中每个机器都提供本地计算和存储服务。
Hadoop的核心:
1.HDFS和MapReduce是Hadoop的两大核心。通过HDFS来实现对分布式储存的底层支持，达到高速并行读写与大容量的储存扩展。
2.通过MapReduce实现对分布式任务进行处理程序支持，保证高速分区处理数据。
MapReduce的计算模型分为Map和Reduce两个过程。在日常经验里，我们统计数据需要分类，分类越细、参与统计的人数越多，计算的时间就越短，这就是Map的形象比喻，在大数据计算中，成百上千台机器同时读取目标文件的各个部分，然后对每个部分的统计量进行计算，Map就是负责这一工作的;而Reduce就是对分类计数之后的合计，是大数据计算的二阶段。可见，数据的计算过程就是在HDFS基础上进行分类汇总。
HDFS把节点分成两类：NameNode和DataNode。NameNode是的，程序与之通信，然后从DataNode上存取文件。这些操作是透明的，与普通的文件系统API没有区别。
MapReduce则是JobTracker节点为主，分配工作以及负责和用户程序通信。
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2025-02-07
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