Hadoop开发者第二期：探索Nutch与搜索引擎及深度MapReduce应用

《Hadoop开发者》第二期于2010年3月30日发布，该期刊承开源社区的精神，聚焦于Hadoop的学习与应用分享。本期刊物内容丰富，涵盖了多个与Hadoop及其相关技术深度探讨的主题。 首先，【Hadoop业界资讯】部分为读者提供了行业动态，反映了Hadoop技术在当时正逐渐受到业界广泛关注，一些知名企业开始积极寻找Hadoop领域的技术人才，预示了Hadoop技术的发展趋势和广泛应用潜力。 【Nutch+Hadoop构建商用分布式搜索引擎的问题探究】章节深入探讨了如何将Nutch（一个基于Hadoop的网络抓取系统）与Hadoop结合，构建商业级别的分布式搜索引擎。这涉及到了技术选型、架构设计以及可能遇到的实际问题。 【支持自定义爬虫的Nutch segment文件存储接口改写】则是对Nutch中关键模块进行改造，允许用户自定义爬虫规则，增强了系统的灵活性和可扩展性。 【Nutch中mapreduce应用的几个特殊点】详细阐述了Nutch如何利用MapReduce框架进行数据处理，揭示了一些独特的用法和实践技巧。 【Java RMI + Lucene构建分布式检索应用初探】则展示了如何通过Java Remote Method Invocation (RMI)技术，结合文本搜索引擎Lucene，搭建分布式检索环境，这对于理解和优化大数据检索具有重要意义。 【一对多的表关联在mapreduce中的应用(续)】针对MapReduce并行处理中复杂的关联查询进行了深入研究，探讨了如何优化数据处理性能。 【InputSplit文件格式分析】这部分解析了Hadoop分布式文件系统HDFS中的InputSplit结构，有助于理解数据是如何被分割和分发到各个节点进行处理的。 【短评：HDFS、MapReduce和HBase三者相辅相成、各有长处】对Hadoop生态系统的核心组件进行了比较，强调了它们之间的互补性和各自的适用场景。 【HDFS在web开发中的应用】展示了HDFS如何在Web开发中发挥作用，如存储静态资源、提高网站的访问速度等。 【Mapreduce中value集合的二次排序】讲解了MapReduce任务中值的排序策略，这对保证结果准确性至关重要。 最后，【Hive SQL手册翻译】为读者提供了Hive（基于Hadoop的数据仓库工具）的SQL语言指南，帮助用户更好地管理和分析大规模数据。 【Mahout Kmeans简介】介绍了Apache Mahout库中的K-means聚类算法，这是机器学习领域的重要组成部分，常用于大数据中的数据分析和挖掘。 本期《Hadoop开发者》提供了一个平台，让读者深入了解Hadoop及相关技术的实战应用和理论知识，同时呼吁更多的技术爱好者参与到这个快速发展的领域中来。