Hadoop分布式系统详解（第2版）

"Hadoop权威指南(第2版)" by Tom White Hadoop是一个开源的分布式系统框架，由Apache基金会开发，旨在简化分布式编程，让用户无需深入理解分布式系统的底层细节即可编写分布式应用程序。这个框架的核心是Hadoop分布式文件系统（HDFS），它是一个高度容错性的系统，特别适合在低成本硬件上运行，以处理和存储海量数据。 HDFS的设计理念是为了高吞吐量的数据访问，确保应用程序能够快速地访问其所需的数据。它的特点是能够流式访问文件系统中的数据，这意味着数据可以像流媒体一样连续读取，而不是像传统文件系统那样逐块读取。这种设计优化了大规模数据集的处理效率，使得Hadoop成为大数据处理的首选平台。 HDFS放宽了对POSIX（可移植操作系统接口）标准的严格遵守，牺牲了一定的文件系统一致性，以换取更高的性能和可用性。这允许HDFS在数据可用性和快速访问之间做出权衡，适合那些对实时数据一致性和低延迟不那么敏感，但需要处理大量数据的应用场景。 本书《Hadoop权威指南（第2版）》由Tom White撰写，提供了对Hadoop生态系统的深入理解和实践指导。作者详细讲解了Hadoop的核心组件、HDFS的工作原理、MapReduce计算模型、YARN资源管理和调度机制，以及Hadoop与其他大数据处理工具如BigTable的集成。书中还涵盖了Hadoop的安装、配置、监控和故障排查等内容，对于开发者、系统管理员和大数据分析人员来说，是一本不可多得的参考书。 此外，书中还讨论了Hadoop生态系统中的其他关键组件，如HBase（一个基于HDFS的分布式数据库）、Pig（用于大数据分析的高级脚本语言）、Hive（基于Hadoop的数据仓库工具）和Mahout（机器学习库）。这些工具和框架与Hadoop协同工作，共同构建了一个强大的大数据处理环境。 《Hadoop权威指南（第2版）》全面介绍了Hadoop及其相关技术，为读者提供了深入理解分布式大数据处理的必备知识。通过阅读这本书，读者将能够掌握Hadoop的核心概念和技术，从而更好地应对大数据时代的挑战。