Hadoop分布式编程实战

"hadoop in action 是一本不错的入门文档，涵盖了Hadoop分布式编程框架的基本概念、启动方法、组件介绍，以及MapReduce程序的编写、高级特性、编程实践、Hadoop管理、云计算中的应用、Pig编程、Hive和Hadoop生态系统等。" 在深入探讨Hadoop之前，我们首先需要理解什么是Hadoop。Hadoop是一个开源框架，主要用于处理和存储大量数据，尤其适合处理非结构化数据。它基于Google发表的MapReduce编程模型和GFS（Google File System）理念设计，由Apache软件基金会维护。 标题中的“Introducing Hadoop”章节介绍了Hadoop的基本概念，包括其核心的两个组件：Hadoop Distributed File System (HDFS) 和 MapReduce。HDFS是Hadoop的数据存储系统，它将大文件分布式存储在多台廉价服务器上，提供高容错性和高可用性。MapReduce则是Hadoop的计算模型，用于处理和生成大数据集，通过“映射”（map）和“归约”（reduce）两个阶段进行分布式并行计算。 “Starting Hadoop”章节则指导读者如何搭建和配置Hadoop集群。这通常包括安装Java环境、下载Hadoop发行版、配置集群节点间通信以及初始化HDFS和YARN（Yet Another Resource Negotiator，MapReduce的升级版资源调度器）等步骤。 “Componentsof Hadoop”章节详细讲解了Hadoop生态系统中的其他组件，如Hadoop Common（共享库和服务）、Hadoop YARN、Hadoop MapReduce以及Hadoop的周边项目，如HBase（NoSQL数据库）、Hive（数据仓库工具）、Pig（数据流处理语言）和Oozie（工作流调度系统）等。 进入“Hadoop in Action”部分，读者将学习如何编写基本的MapReduce程序。MapReduce程序由Mapper和Reducer两部分组成，Mapper处理输入数据并将结果发送给Reducer，Reducer负责聚合数据并生成最终输出。这部分还会涵盖错误处理、数据分区和排序等关键概念。 “Advanced MapReduce”章节则深入MapReduce的高级特性，可能包括Combiner优化、自定义Partitioner和Input/OutputFormat，以及使用Secondary Sort进行更复杂的数据处理。 “Programming practices”章节讨论了良好的Hadoop编程实践，例如数据格式化、日志记录、性能调优和代码模块化等。 “Cookbook”章节提供了一些实用的Hadoop编程实例和解决方案，帮助读者解决实际问题。 “Managing Hadoop”部分讲解了监控、调试、维护和扩展Hadoop集群的方法，包括日志分析、性能监控、故障排查和资源管理。 “Hadoop Gone Wild”章节则探讨了Hadoop在云计算环境中的应用，如Amazon EMR（Elastic MapReduce），以及使用Pig和Hive进行更高级的数据处理和分析。 最后，本书还包含了一些案例研究，展示了Hadoop在不同行业的实际应用，以及附录中列出的HDFS文件命令，方便读者查询和操作HDFS。 “Hadoop in Action”是一本全面介绍Hadoop及其生态系统的入门书籍，适合对分布式计算感兴趣或打算使用Hadoop进行大数据处理的读者。