Hadoop及Mapreduce入门 pub

资 源 简 介

Hadoop及Mapreduce入门 pub

详 情 说 明

Hadoop是一个开源的分布式存储与计算框架，专门用于处理海量数据集。其核心由HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（计算模型）组成，能够将任务拆分到成百上千台服务器上并行执行。

MapReduce作为Hadoop的计算引擎，采用“分而治之”思想，包含两个关键阶段： Map阶段：将输入数据分割成独立块，由各节点并行处理并生成键值对形式的中间结果 Reduce阶段：汇总中间结果进行聚合计算，最终输出处理后的数据集

典型应用场景包括日志分析、搜索引擎索引、数据挖掘等需要TB/PB级数据处理的领域。开发者只需关注业务逻辑的实现，而无需操心分布式环境下的容错、数据分发等底层细节。

随着技术演进，新一代计算框架如Spark在内存计算方面更具优势，但理解MapReduce的工作机制仍是学习分布式计算的基石。