从Hadoop框架与MapReduce模式中谈海量数据处理(含淘宝技术架构)
【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 前言 几周前,当我最初听到,以致后来初次接触Hadoop与MapReduce这两个东西,我便稍显兴奋,觉得它们很是神秘,而神秘的东西常能勾起我的兴趣,在看过介绍它们的文章或论文之后,觉得Hadoop是一项富有趣味和挑战性的技术,且它还牵扯到了一个我更加感兴趣的话题:海量数据处理。 由此,最近凡是空闲时,便在看“Hadoop”,“MapReduce”“海量数据处理”这方面的论文。但在看论文的过程中,总觉得那些论文都是浅尝辄止,常常看的很不过瘾,总是一个东西刚要讲到紧要处,它便结束了,让我好生“愤懑”。 尽管我对这个Hadoop与MapReduce知之甚浅,但我还是想记录自己的学习过程,说不定,关于这个东西的学习能督促我最终写成和“经典算法研究系列”一般的一系列文章。 Ok,闲话少说。本文从最基本的mapreduce模式,Hadoop框架开始谈起,然后由各自的架构引申开来,谈到海量数据处理,最后谈谈淘宝的海量数据产品技术架构,以为了兼备浅出与深入之效,最终,希望得到读者的喜欢与支持。谢谢。 由于本人是初次接触这两个东西,文章有任何问题,欢迎不吝指正。Ok,咱们开始吧。 第一部分、mapreduce模式与hadoop框架深入浅出 架构扼要 想读懂此文,读者必须先要明确以下几点,以作为阅读后续内容的基础知识储备: