Hadoop权威指南：从入门到实践

《Hadoop权威指南中文版》是一本深入解析Apache Hadoop及其生态系统的重要参考书籍。该书共分为16章，从初识Hadoop开始，逐步介绍了其核心组件MapReduce、Hadoop分布式文件系统（HDFS）、Hadoop I/O、MapReduce应用开发、工作机制、类型与格式，以及Hadoop在实际场景中的应用和管理。 第1章概述了Hadoop的发展历程，包括数据存储与分析的重要性，它如何与关系型数据库管理系统和网格/志愿计算相区别。Hadoop生态系统的概念被进一步阐述，包括Hadoop项目及其组成部分。 第2章详细讲解了MapReduce，它是Hadoop的核心编程模型，涉及数据格式处理、使用Unix工具分析数据、Java MapReduce实现，以及不同语言版本如Streaming、Pipes等。这一章节还讨论了如何运行分布式MapReduce作业和优化性能。 第3章深入解析HDFS，介绍了其设计原理、数据块、NameNode和DataNode的角色，以及基本的文件系统操作，包括读写、目录管理和数据复制。书中也提到了HDFS的一致性模型和故障恢复机制。 第4章关注Hadoop的I/O操作，包括数据完整性检查、LocalFileSystem和ChecksumFileSystem的使用，以及压缩、序列化和自定义Writable类型的实现。此外，还介绍了像SequenceFile和MapFile这样的基于文件的数据结构。 第5章重点讲解MapReduce应用开发，涵盖配置API、编写mapper和reducer、单元测试、在集群上运行作业，以及MapReduce的工作流程和优化策略。 第6章深入剖析MapReduce的工作机制，包括作业提交、任务分配、执行、进度跟踪和故障处理。配置调优和任务执行环境的细节也得到了详细说明。 第7章介绍MapReduce的不同类型和输入/输出格式，例如文本、二进制和数据库支持，以及排序和连接操作的配置方法。 第8章涵盖了MapReduce的特性，如计数器、排序、分布式缓存和MapReduce库类的使用，这些都是开发高效Hadoop应用程序的关键要素。 第9~11章分别介绍了构建Hadoop集群的步骤、Hadoop的管理和维护，以及Pig和Hive这两种流行的Hadoop数据处理工具的简介。 第12章详细讲解了HBase，一种NoSQL数据库，与传统的关系型数据库进行了对比，并介绍了HBase的基础概念、安装、操作以及与Hadoop的集成。 第13章深入探讨了ZooKeeper，作为分布式协调服务在Hadoop生态系统中的关键角色，包括安装、使用以及在构建可靠分布式应用中的应用。 第14章介绍了开源工具Sqoop，用于在Hadoop和关系数据库之间进行数据迁移，包括数据导入和导出的控制与细节。 实例分析部分展示了Hadoop在Last.fm、Facebook、Nutch搜索引擎和Rackspace日志处理等真实世界场景中的应用，展示了Hadoop的强大和灵活性。 整本书覆盖了Hadoop从基础到高级的各个方面，适合于希望深入理解并掌握Hadoop技术的开发者和管理员阅读。