Apache Hadoop技术参考指南
Apache Hadoop是一个开源框架，专门用于处理和存储大规模数据集。本手册深入剖析了Hadoop的核心组件，包括YARN（Yet Another Resource Negotiator）、MapReduce以及Hadoop分布式文件系统（HDFS）。将帮助您逐步理解这些关键组件的原理、环境搭建以及Hadoop 3.0的新特性。
Hadoop简介
Hadoop解决大数据处理中的问题，核心理念为分布式计算，允许在廉价硬件上构建可扩展系统，能够处理PB级别的数据。其主要特点包括高容错性、可伸缩性及高效的数据处理能力。
大数据概念
大数据是无法用传统工具管理与分析的海量、高速且多样的信息资产。大数据的3V特性是Volume（大量）、Velocity（高速）和Variety（多样），同时添加了Veracity（真实）和Value（价值）。
Hadoop的关键技术
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HDFS（Hadoop Distributed File System）：一种分布式文件系统，将大文件分块并分布于多台机器上，提供高可用性和容错性。
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MapReduce：用于处理和生成大规模数据集的编程模型，分为Map阶段和Reduce阶段，分别进行数据分解和结果聚合。
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YARN：Hadoop的资源管理系统，负责集群计算资源的调度与管理，通过分离任务与资源管理职责来提升效率和扩展性。
Hadoop大数据解决方案
Hadoop通过分布式计算模式克服了传统方法的局限，使得数据处理可在多台机器上并行进行，极大地提升了效率。
Hadoop架构
Hadoop架构包括NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager和JobHistory Server等组件。NameNode负责元数据管理，DataNode存储数据块，ResourceManager负责资源调度，NodeManager管理单个节点，JobHistory Server记录作业历史。
MapReduce工作流程
MapReduce的工作分为Map、Shuffle和Reduce三个步骤，Map阶段处理数据分块，Shuffle阶段排序和分区，Reduce阶段进行数据聚合生成结果。
Hadoop 3.0新特性
Hadoop 3.0引入了许多新特性，如支持更大规模的HDFS文件系统、增强的Erasure Coding功能、更精细的YARN资源调度、多活NameNode等。
