Hadoop简介[编辑 | 编辑源代码]

Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，用于高效存储和处理大规模数据集。它基于Google的MapReduce和Google文件系统（GFS）论文设计，能够在廉价的硬件集群上运行，并提供高容错性。Hadoop的核心设计目标是可扩展性、可靠性和高效性，使其成为大数据处理的主流工具之一。

核心组件[编辑 | 编辑源代码]

Hadoop生态系统主要由以下核心组件构成：

1. Hadoop分布式文件系统 (HDFS)[编辑 | 编辑源代码]

HDFS是Hadoop的存储层，设计用于存储超大规模文件（TB级甚至PB级），并提供高吞吐量的数据访问。其核心特点包括：

分块存储：文件被分割为固定大小的块（默认128MB或256MB），分散存储在集群节点上。
副本机制：每个块默认保存3个副本，确保数据可靠性。
主从架构：

2. YARN (Yet Another Resource Negotiator)[编辑 | 编辑源代码]

YARN是Hadoop的资源管理系统，负责集群资源分配和任务调度。其组件包括：

ResourceManager：全局资源管理器
NodeManager：单个节点上的资源代理

3. MapReduce[编辑 | 编辑源代码]

基于批处理的计算模型，分为两个阶段：

Map阶段：并行处理输入数据
Reduce阶段：聚合Map结果

基础代码示例[编辑 | 编辑源代码]

以下是一个简单的WordCount示例（统计文本中单词出现频率）：

// Mapper类
public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();

    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) 
        throws IOException, InterruptedException {
        String[] words = value.toString().split(" ");
        for (String str : words) {
            word.set(str);
            context.write(word, one);
        }
    }
}

// Reducer类
public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) 
        throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;
        for (IntWritable val : values) {
            sum += val.get();
        }
        context.write(key, new IntWritable(sum));
    }
}

输入（文本文件）：

hello world
hello hadoop
goodbye hadoop

输出：

goodbye 1
hadoop  2
hello   2
world   1

数学原理[编辑 | 编辑源代码]

Hadoop的并行处理能力基于分治原理。假设有 $N$ 个数据块和 $M$ 个计算节点，理论加速比为：

$S_{p} = \frac{T_{1}}{T_{p}} \approx \frac{N}{M}$

其中：

$T_{1}$ ：单节点处理时间
$T_{p}$ ：并行处理时间

实际应用案例[编辑 | 编辑源代码]

案例：电商用户行为分析 某电商平台使用Hadoop处理每日2TB的用户点击流数据： 1. 数据采集：Flume收集web服务器日志 2. 存储：原始数据存入HDFS 3. 处理：

  * Map阶段提取用户ID和行为类型
  * Reduce阶段统计每种行为的频次

4. 输出：生成用户行为热力图，指导商品推荐

与其他技术的比较[编辑 | 编辑源代码]

特性	Hadoop	传统RDBMS
数据规模	PB级	TB级
写模式	一次写入多次读取	随机读写
延迟	高（批处理）	低（实时）
成本	廉价硬件	高端服务器

学习建议[编辑 | 编辑源代码]

初学者应先理解HDFS和MapReduce基本原理
实验环境建议使用Hadoop单机模式（Local Mode）
进阶学习可研究YARN调度机制和HDFS副本策略

Hadoop为大数据处理提供了基础架构，后续可扩展学习Spark、Hive等生态系统工具。