精通Hadoop：第4版——互联网规模的存储与分析

"Hadoop.The.Definitive.Guide.4th.Edition" 是一本全面介绍Apache Hadoop的权威指南，由Tom White撰写，针对分布式文件系统和MapReduce提供了原理及框架级别的解析，适合程序员和管理员了解如何构建、维护可靠、可扩展的分布式系统。 在第四版中，作者特别关注了Hadoop 2，新增了关于YARN（Yet Another Resource Negotiator）的内容，以及Parquet（列式存储格式）、Flume（日志收集系统）、Crunch（简化MapReduce编程的Java库）和Spark（快速大数据处理框架）等与Hadoop相关的项目。书中详细讲解了Hadoop近期的变化，并通过新的案例研究探讨了Hadoop在医疗系统和基因组数据处理中的应用。 以下是Hadoop及相关技术的详细知识点： 1. **Hadoop分布式文件系统（HDFS）**：Hadoop的核心组件之一，它设计用于在廉价硬件上存储和处理大规模数据。HDFS具有高容错性和高吞吐量，通过数据复制确保数据的可用性。书中会介绍HDFS的基本架构，包括NameNode、DataNode、块的概念以及文件读写流程。 2. **MapReduce**：Hadoop的并行计算模型，用于处理和生成大数据集。Map阶段将数据分片并映射到多个任务上，Reduce阶段则对映射结果进行聚合。MapReduce的工作原理、编程模型、作业生命周期以及优化策略会在书中详细讨论。 3. **YARN**：作为Hadoop 2引入的资源管理器，YARN取代了原来的JobTracker，负责集群资源的管理和调度。它将数据处理和资源管理分离，提高了系统的效率和可扩展性。书中将解释YARN的架构、工作流程以及如何配置和管理YARN集群。 4. **Parquet**：Parquet是一种列式存储格式，适合大数据分析，因为它可以高效地处理特定列，降低了I/O成本。书中会介绍Parquet如何与Hadoop集成，以及在查询性能上的优势。 5. **Flume**：Flume是日志收集和传输的工具，用于将数据流从各种来源汇总到一个中心位置。书中将展示如何配置和使用Flume来处理和分析日志数据。 6. **Crunch**：Crunch提供了一套简单的API，使得在Hadoop上编写MapReduce作业更加容易。它简化了数据处理管道的构建，让开发人员能够专注于业务逻辑而非底层实现。 7. **Spark**：Spark是一个快速的大数据处理引擎，支持批处理、交互式查询、实时流处理等多种场景。Spark与Hadoop的集成允许它直接操作HDFS和HBase等Hadoop生态系统中的数据源。 8. **案例研究**：书中通过真实的医疗系统和基因组数据分析案例，展示了Hadoop在实际应用中的价值，帮助读者理解如何利用Hadoop解决复杂的数据问题。 通过阅读这本书，读者不仅可以掌握Hadoop的基础知识，还能了解到Hadoop生态系统的最新进展，以及如何在实际项目中运用这些技术进行大数据处理和分析。