Hadoop实战指南：编写MapReduce与云计算应用

《Hadoop实战》是一本深入浅出的Hadoop指南，由Manning Early Access Program出版，版权日期为2010年。该书分为三个主要部分：Hadoop分布式编程框架、Hadoop在实际应用中的实践以及Hadoop的进阶与挑战。 第一部分，Hadoop分布式编程框架，是本书的基础章节。它首先介绍Hadoop的基本概念和设计原则，目的是为了理解和使用这一强大的大数据处理工具。章节1——"Introducing Hadoop"，详细探讨了编写可扩展、分布式的数据密集型应用程序的核心要素。读者将了解到Hadoop集群的硬件构成，包括硬件配置要求和如何搭建一个能够正常工作的系统。 在这一部分，第2章"Starting Hadoop"重点关注Hadoop的启动流程和基本设置，确保读者能够顺利启动并运行Hadoop环境。随后的章节，如第3章"Components of Hadoop"，会进一步剖析Hadoop的组成部分，包括Hadoop Distributed File System (HDFS)、MapReduce框架以及其背后的运行机制。 第二部分——"Hadoop in Action"，更侧重于实战应用。第4章"Writing basic MapReduce programs"指导读者编写基础的MapReduce程序，使他们熟悉这个核心计算模型的工作原理。随着章节深入，如第5章"Advanced MapReduce"，作者会探讨高级特性和优化策略，提升程序的性能和效率。 第6章"Programming practices"着重于编程技巧和最佳实践，帮助读者避免常见问题，写出健壮的Hadoop代码。接下来的"Cookbook"章节则提供了实用的解决方案和实例，解决实际项目中遇到的问题。 第三部分，"Hadoop Gone Wild"，探讨Hadoop在云环境中的部署和扩展，如第9章"Running Hadoop in the cloud"。此外，本书还涵盖了非MapReduce技术的应用，如第10章的Pig编程和第11章的Hive与Hadoop Herd，这些工具在数据分析和管理上提供不同的解决方案。 最后的附录，提供了关于HDFS文件操作的实用命令，以及对Hadoop分布式编程框架更深入的介绍，帮助读者全面掌握这一技术。 《Hadoop实战》不仅介绍了Hadoop的基本理论和实践，还涵盖了从入门到进阶的各种技能，是任何希望在大数据领域有所建树的开发者的宝贵参考资料。无论是初次接触Hadoop还是经验丰富的开发者，都能在本书中找到适合自己的学习路径。