"Hadoop技术内幕:深入解析MapReduce架构设计与实现原理,董西成著,机械工业出版社出版,属于大数据技术丛书中的一本。本书详细分析了Hadoop的MapReduce组件,包括设计理念、编程模型、源代码实现、运行时环境、性能优化、安全机制、多用户作业调度和下一代MapReduce框架等内容,适合Hadoop开发、应用和运维人员阅读。"
《Hadoop技术内幕》是董西成先生关于Hadoop MapReduce深度解析的著作,全面涵盖了MapReduce的核心概念和实现细节。全书分为四个部分,共12章。
第一部分,作者介绍了Hadoop源代码的基础知识,包括如何获取、编译和调试源代码,以及Hadoop项目的组织结构。此外,这部分还深入探讨了MapReduce的基本设计理念和架构,使读者对MapReduce有初步的理解。
第二部分,重点讲解MapReduce的编程接口。书中详细阐述了旧API(如MapReduce API)和新API(如Hadoop 2.x中的YARN和Spark等)的使用,以及Hadoop的工作流程,帮助开发者理解如何编写和执行MapReduce作业。
第三部分深入到MapReduce的运行时环境,作者通过源代码分析了RPC框架,这是Hadoop中进程间通信的关键技术。同时,他还详细解析了客户端、JobTracker(负责任务调度和管理)、TaskTracker(执行任务的节点)和Task(Map和Reduce任务)的工作机制,揭示了MapReduce如何高效地处理大规模数据。
第四部分则聚焦于Hadoop的高级主题,如性能优化策略,这包括了数据本地化、任务调度优化、I/O优化等方面,以提升系统整体性能。此外,书中还讨论了多用户作业调度器,提供了更公平、高效的资源分配方案。安全机制章节涵盖了Hadoop的安全模型,包括认证、授权和加密,确保集群的数据安全。最后,作者展望了下一代MapReduce框架,如YARN,以及它如何改进Hadoop的可扩展性和灵活性。
这本书面向的是有一定基础的Hadoop从业者,无论是开发者、应用工程师还是运维人员,都能从中获益,提升自己在Hadoop领域的专业技能。通过阅读本书,读者可以深入理解MapReduce的工作原理,为解决实际问题和优化Hadoop集群提供理论支持。