教程简介
本教程全面介绍MapReduce分布式计算框架，从基础概念到实战应用，帮助读者掌握大数据处理的核心技术。MapReduce是Google提出的分布式计算模型，广泛应用于大规模数据处理场景。
目录结构
第1章：MapReduce基础概念与原理
- MapReduce简介与发展历程
- 编程模型详解（Map、Reduce、Shuffle）
- 系统架构（JobTracker、TaskTracker）
- 核心概念（InputFormat、OutputFormat、Partitioner、Combiner）
- 执行流程与数据流
- 容错机制与故障恢复
- 性能特点与优化原理
- 应用场景与案例分析
- 与其他计算模型对比
- 最佳实践指导
第2章：Hadoop环境搭建与配置
- 系统环境要求与规划
- 集群节点配置
- 基础环境准备（主机名、防火墙、SELinux）
- Java环境安装与配置
- SSH免密登录配置
- Hadoop安装与环境变量
- 核心配置文件详解
- 集群启动与验证
- 测试作业运行
- 集群管理脚本
- 常见问题排查
第3章：MapReduce程序开发
- 开发环境搭建
- Maven项目配置
- WordCount程序实现
- 高级程序开发（温度分析）
- 自定义数据类型
- 自定义分区器
- 自定义排序
- 输入输出格式定制
- 单元测试与调试
- 程序编译与打包
- 性能优化技巧
- 常见问题解决
第4章：MapReduce高级特性与优化
- 高级数据处理模式
- 二次排序（Secondary Sort）
- 数据连接（Join）操作
- 数据去重算法
- 性能优化策略
- 数据本地性优化
- 内存管理优化
- 压缩优化
- 推测执行优化
- 高级输入输出处理
- 多路径输入
- 多路径输出
- 自定义计数器
- 链式作业和工作流
- 错误处理和容错
- 监控和调试技术
第5章：MapReduce实战案例与最佳实践
- 经典案例分析
- 日志分析系统
- 推荐系统数据处理
- 金融风控数据分析
- 性能调优实战
- 大数据量处理优化
- 数据倾斜解决方案
- 网络优化策略
- 监控与运维最佳实践
- 作业监控系统
- 自动化运维脚本
- 企业级部署架构
- 多环境管理
- CI/CD集成
- 故障排查指南
- 常见问题诊断
- 性能分析工具
- 技术发展趋势与学习建议
学习路径
🚀 初学者路径
- 基础入门：从第1章开始，理解MapReduce的基本概念和原理
- 环境搭建：按照第2章搭建Hadoop开发环境
- 编程实践：通过第3章学习MapReduce程序开发
- 案例练习：参考第5章的实战案例进行练习
🎯 进阶用户路径
- 深入理解：重点学习第4章的高级特性和优化技术
- 性能调优：掌握各种性能优化策略和技巧
- 生产实践：学习第5章的企业级部署和运维实践
- 故障处理：熟悉常见问题的诊断和解决方法
🔧 运维人员路径
- 环境管理：重点学习第2章的集群搭建和配置
- 监控运维：掌握第5章的监控和自动化运维技术
- 故障排查：熟练使用各种诊断和分析工具
- 性能优化：了解系统级的性能调优方法
实验环境要求
硬件要求
- 最小配置：4核CPU，8GB内存，100GB磁盘空间
- 推荐配置：8核CPU，16GB内存，500GB磁盘空间
- 集群环境：3-5个节点，每节点4核8GB内存
软件要求
- 操作系统：CentOS 7/8、Ubuntu 18.04/20.04
- Java版本：OpenJDK 8或Oracle JDK 8
- Hadoop版本：Hadoop 3.3.x（推荐最新稳定版）
- 开发工具：IntelliJ IDEA、Eclipse、Maven 3.6+
网络要求
- 集群节点间网络互通
- 防火墙配置允许Hadoop相关端口
- 稳定的网络连接（用于下载依赖包）
相关资源
官方文档
学习资源
在线课程
- Coursera - Big Data Specialization
- edX - Introduction to Big Data
- Udacity - Data Engineer Nanodegree
社区资源
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版本信息
- 当前版本：v1.0.0
- 最后更新：2024年1月
- 兼容版本：Hadoop 3.3.x
- 更新频率：每季度更新
版本历史
- v1.0.0 (2024-01)：初始版本发布
- 完整的MapReduce教程内容
- 5个核心章节
- 实战案例和最佳实践
- 完整的代码示例
许可证
本教程采用 MIT License 开源协议。
MIT License
Copyright (c) 2024 MapReduce Tutorial Contributors
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