Hadoop基礎知識

　　Hadoop是一個開源的分散式計算框架，用於儲存和處理大規模資料集。以下是Hadoop的基礎知識：

　　Hadoop架構：Hadoop由兩個核心元件組成，即Hadoop分散式檔案系統（HDFS）和Hadoop MapReduce。HDFS是一個可擴充套件的分散式檔案系統，用於儲存大規模資料集。MapReduce是一種分散式計算框架，用於在叢集中並行處理大規模資料。

　　Hadoop生態系統：Hadoop生態系統包括許多其他工具和專案，用於增強Hadoop的功能和效能。例如，Apache Hive可以提供類似於SQL的查詢語言，用於在Hadoop上進行資料分析。Apache Pig提供了一種類似於指令碼的語言，用於編寫資料流處理任務。Apache Spark是一個快速、通用的大資料處理框架，可以與Hadoop整合。

　　Hadoop叢集：Hadoop叢集由多臺計算機組成，每臺計算機稱為一個節點。叢集中有兩種型別的節點：主節點和工作節點。主節點包括一個主伺服器（NameNode）和一個備用伺服器（Secondary NameNode），用於管理檔案系統的後設資料。工作節點包括一個或多個資料節點（DataNode），用於儲存和處理資料。

　　Hadoop資料處理流程：在Hadoop中，資料被分割成多個塊，並在叢集中的不同節點上進行儲存和處理。MapReduce是Hadoop的核心計算模型，它由兩個階段組成：Map階段和Reduce階段。在Map階段，資料被分割成小塊，並在不同的節點上並行處理。在Reduce階段，結果被合併和彙總。這種並行處理方式可以提高大資料集的處理效率。

　　```lua

　　--匯入luasocket-http庫

　　local http=require"luasocket.http"

　　--獲取影片連結

　　video_url="；//爬蟲ip獲取

　　--建立http連線

　　local res,code=http.request(video_url,{proxy={host=proxy_host,port=proxy_port}})

　　--列印響應結果

　　print(res)

　　```

　　Hadoop的優點：Hadoop具有以下優點：

　　可擴充套件性：Hadoop可以在叢集中新增或刪除節點，以適應不同規模的資料處理需求。

　　容錯性：Hadoop可以自動處理節點故障，保證資料的可靠性和一致性。

　　成本效益：Hadoop使用廉價的硬體組成叢集，相對於傳統的資料處理解決方案更具成本效益。

　　處理多樣化的資料：Hadoop可以處理結構化、半結構化和非結構化的資料，包括文字、影像、音訊等。

　　這些是Hadoop的基礎知識，瞭解這些知識可以幫助你理解Hadoop的工作原理和應用場景。