"Hadoop权威指南第4版,英文版,由Tom White撰写,于2015.3出版,详细介绍了如何使用Apache Hadoop构建和维护可扩展的分布式系统,适用于程序员和管理员学习。" Hadoop是开源的大数据处理框架,自诞生以来,已经成为大数据分析领域的重要工具。《Hadoop权威指南》第4版,由Tom White编著,提供了对Hadoop生态系统的深入理解和实践指导,特别针对Hadoop 2进行了更新,包括YARN、Parquet、Flume、Crunch和Spark等新项目。 本书旨在帮助读者掌握Hadoop的核心组件,如: 1. **MapReduce**:Hadoop的核心计算模型,将大型数据集分解为小任务并在集群中并行处理。Map阶段将数据转换为键值对,Reduce阶段则对键值对进行聚合。MapReduce的设计允许系统在硬件故障时自动恢复,确保高可用性和容错性。 2. **HDFS(Hadoop Distributed File System)**:分布式文件系统,是Hadoop的基础,能够存储海量数据,并提供高吞吐量的数据访问。HDFS设计为跨多台服务器分布数据,以实现高容错性和可靠性。书中会介绍如何管理HDFS的文件操作、数据复制策略以及故障恢复机制。 3. **YARN(Yet Another Resource Negotiator)**:Hadoop 2引入的新资源管理系统,负责集群资源的调度和管理,解耦了数据处理和资源管理,使得Hadoop可以支持更多的计算模型,如MapReduce之外的Spark和Tez。 4. **Parquet**:列式存储格式,适合大规模数据分析,因为列式存储可以高效地处理特定列,对于查询性能有显著提升。Parquet与其他数据处理工具如Pig、Hive和Impala等兼容,便于集成到大数据处理流程中。 5. **Flume**:数据收集系统,用于聚合、聚合和传输日志数据。Flume通过可靠和灵活的方式,从不同源收集数据,然后将其发送到目标存储或处理系统。 6. **Crunch**:简化MapReduce编程的Java库,提供了高级抽象,使编写复杂的管道变得更加简单,同时保持与Hadoop的兼容性。 7. **Spark**:快速、通用且可扩展的数据处理引擎,提供了内存计算功能,比传统的MapReduce模型更快,适合实时分析和迭代算法。 此外,书中还涵盖了Hadoop在医疗系统和基因组学数据处理中的应用案例,展示了Hadoop如何在这些领域解决实际问题,帮助读者理解Hadoop在真实场景下的潜力。 通过《Hadoop权威指南》第4版,读者不仅可以掌握Hadoop的基本概念和技术,还能了解到最新的发展和趋势,为从事大数据工作提供坚实的理论基础和实践经验。
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