高性能分布式计算指南：Hadoop、Scalding与Spark案例研究

《高绩效分布式计算指南》是一本深入研究计算机通信与网络领域的专业书籍，由K.G.斯里尼瓦萨和阿尼尔·库马尔·穆普帕拉共同编撰，作为计算机通信与网络系列的一部分，该系列由A.J.萨姆斯担任系列编辑，由英国克兰菲尔德大学 Shrivenham 校区的犯罪计算中心出版。该系列旨在为学生、研究人员和非专业人士提供关于当前计算机通信与网络技术的坚实基础，并确保他们对最新发展有清晰易懂的理解。 本书特别关注清晰且易于理解的教学风格，采用教程方法，即使是最复杂的分布式计算话题也能以直观和智能的方式呈现。《高绩效分布式计算指南》着重介绍了在分布式计算领域中的关键工具和技术，如Hadoop、Scalding和Spark。Hadoop是一个开源框架，用于处理大规模数据集，通过Hadoop MapReduce模型进行并行处理，提供存储和计算能力。Scalding是基于Hadoop的编程框架，它简化了编写批处理应用程序的过程，使得数据处理更加高效。Spark则是一个快速的内存计算框架，支持实时数据处理和机器学习任务，其性能比Hadoop MapReduce更快。 作者K.G.斯里尼瓦萨来自印度班加罗尔的M.S.Ramaiah Institute of Technology，阿尼尔·库马尔·穆普帕拉也是该学院的成员，他们结合实际案例研究，展示了这些技术如何在实际应用中实现高性能分布式计算。通过阅读这本书，读者不仅可以掌握理论知识，还能了解如何将这些工具有效地应用于解决大型数据处理和分析问题，提升系统的性能和效率。 此外，该书还可能包括对分布式系统架构、数据分布策略、容错机制、资源调度等方面的内容，以及如何优化分布式环境下的算法设计和性能调优。对于从事IT行业的工程师、数据科学家、系统管理员和研究人员来说，《高绩效分布式计算指南》是一本不可或缺的参考资料，帮助他们提升在分布式计算领域的专业知识和实践经验。通过案例研究的形式，读者可以更直观地看到实际工作场景中的应用技巧和挑战，从而更好地应对不断发展的分布式计算技术。