Hadoop权威指南第四版：大数据存储与分析

"Hadoop.权威指南（第四版）英文版，是关于Apache Hadoop的一本全面深入的技术指南，由Tom White撰写。这本书针对程序员和管理员，旨在帮助他们理解和使用Hadoop构建可扩展、可靠的分布式系统，处理大规模数据。第四版更新了关于YARN以及如Parquet、Flume、Crunch和Spark等Hadoop相关项目的章节，并引入了在医疗系统和基因组数据处理中的Hadoop应用案例。" 《Hadoop：权威指南》第四版是理解Hadoop生态系统的基石，它涵盖了Hadoop的核心组件和最新发展。作者Tom White以其在技术和清晰解释方面的专长，提供了深入浅出的指导。 首先，书中详细介绍了Hadoop的基础组成部分： 1. **MapReduce**：这是一种编程模型，用于并行处理大量数据。MapReduce将大型任务分解为小任务，分发到集群的各个节点上执行，然后汇总结果。读者将学习如何编写Map和Reduce函数，理解数据流的过程，以及如何优化MapReduce作业的性能。 2. **HDFS（Hadoop Distributed File System）**：Hadoop的分布式文件系统，是Hadoop的核心存储层。HDFS设计用于处理大量数据，具有高容错性和可扩展性。书中会讲解HDFS的数据分布、副本策略、文件读写操作，以及如何管理和维护HDFS。 3. **YARN（Yet Another Resource Negotiator）**：Hadoop 2引入的新资源管理框架，取代了原有的JobTracker。YARN为集群中的资源管理和任务调度提供了一个统一的平台，提高了系统的效率和灵活性。读者将了解YARN的工作原理、容器化执行模型以及如何管理和监控YARN集群。 除了这些基础组件，第四版还涵盖了Hadoop生态系统中的其他重要项目： - **Parquet**：一种列式存储格式，适合大数据分析，尤其适用于复杂查询。Parquet的特性包括压缩和数据类型优化，能有效提高查询速度。 - **Flume**：一个分布式、可靠且可用的服务，用于收集、聚合和移动大量日志数据。Flume的配置和使用方法在书中有所阐述，帮助读者构建高效的数据流管道。 - **Crunch**：简化了MapReduce编程的Java库，提供了一种类似SQL的抽象，使得数据处理更简洁，降低了学习和开发复杂性的门槛。 - **Spark**：一个快速、通用且可扩展的大数据处理框架，与Hadoop紧密集成。Spark提供内存计算和交互式数据分析，相比MapReduce有更高的性能。 此外，书中新增的案例研究探讨了Hadoop在医疗保健系统和基因组数据处理中的应用，展示了Hadoop在现实世界问题中的解决方案和价值。 《Hadoop：权威指南》第四版是一本详尽的Hadoop学习资料，无论你是初学者还是经验丰富的开发者，都能从中获取有价值的知识和实践指导，提升你在大数据处理和分析领域的技能。