深入理解Hadoop:分布式编程框架实战
"Hadoop in Action.pdf 是一本关于Hadoop技术的英文版书籍,由Manning Publications出版。本书通过三个部分详细介绍Hadoop分布式编程框架。Part 1主要介绍Hadoop的基础,包括集群硬件组件、安装配置以及MapReduce框架的高级概述。Part 2深入实践,讲解如何编写基本和高级的MapReduce程序,以及编程最佳实践和实用技巧。Part 3探讨了Hadoop在云端的运行、Pig编程、Hive和Hadoop生态系统,并提供了案例研究。" 在《Hadoop in Action》中,作者首先介绍了Hadoop的基本概念。Hadoop是一个开源的分布式计算框架,它允许在廉价硬件上处理大规模数据。书中第一章“Introducing Hadoop”涵盖了以下关键知识点: 1. **分布式数据处理**:Hadoop的核心是分布式处理,它通过将数据分割并分发到多台机器上进行并行处理,以提高计算效率。 2. **硬件组件**:一个Hadoop集群由多台节点(通常包括NameNode、DataNode、TaskTracker和JobTracker等角色)组成,这些节点协同工作来存储和处理数据。 3. **安装与配置**:为了创建一个可工作的Hadoop系统,读者将学习如何设置集群环境,包括安装Hadoop软件、配置节点间通信和存储参数。 4. **MapReduce框架**:MapReduce是Hadoop处理大数据的主要机制,包括Map阶段(数据拆分与处理)和Reduce阶段(结果聚合)。这一章会给出MapReduce的基本原理和编程模型。 第二章“Starting Hadoop”可能涉及启动和管理Hadoop集群的详细步骤,包括初始化HDFS(Hadoop Distributed File System)和运行第一个MapReduce作业。 第三章“Componentsof Hadoop”将详细阐述Hadoop的各个组成部分,如HDFS的文件系统架构、YARN(Yet Another Resource Negotiator)资源调度器,以及Hadoop生态中的其他工具。 Part 2深入实践部分,从第四章“Writing basic MapReduce programs”开始,逐步引导读者编写自己的MapReduce程序,涵盖基本操作和错误处理。第五章“Advanced MapReduce”可能讨论更复杂的MapReduce模式,如Combiner、Partitioner和Reducer优化。 第六章“Programming practices”关注编写高效Hadoop程序的最佳实践,如代码优化、调试和性能监控。 第七章“Cookbook”提供了解决常见问题的实用技巧和示例,帮助开发者在实际项目中应用Hadoop。 第八章“Managing Hadoop”则专注于Hadoop集群的管理和维护,包括监控、故障排查和扩展性策略。 Part 3“Hadoop Gone Wild”将话题扩展到Hadoop在云环境中的部署(第九章),以及使用Pig(第十章)和Hive(第十一章)进行数据处理和分析。Pig是高级数据流语言,简化了MapReduce编程,而Hive提供了类似SQL的查询接口,便于数据查询和分析。 最后,第十二章“Case studies”通过具体的案例展示了Hadoop在不同行业和场景下的应用,加深读者对Hadoop实际价值的理解。 附录部分可能包括HDFS文件命令的详细列表,为日常操作提供了参考。 《Hadoop in Action》是一本全面的指南,不仅适合初学者理解Hadoop的基本概念,也适合有经验的开发者深入研究和优化Hadoop解决方案。
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