Apache Hadoop权威指南：第四版英文PDF

"Hadoop权威指南 第四版 英文版" 《Hadoop权威指南》第四版是Tom White撰写的一本全面介绍Apache Hadoop的专著，适用于编程人员和管理员，帮助他们理解和应用分布式系统，尤其是大数据分析。这本书针对Hadoop 2进行了深度更新，加入了关于YARN以及如Parquet、Flume、Crunch和Spark等Hadoop相关项目的章节，同时也涵盖了Hadoop在医疗系统和基因组数据处理中的新案例研究。 Hadoop是一个开源框架，主要用于存储和处理海量数据，它基于Google的MapReduce计算模型和GFS（Google File System）分布式文件系统。以下是本书可能涵盖的一些关键知识点： 1. **MapReduce**：MapReduce是Hadoop的核心组件之一，它将大型数据集拆分成小块，然后在分布式计算节点上并行处理。Map阶段将数据分片进行映射操作，Reduce阶段则对映射结果进行聚合，实现大规模数据的处理。 2. **HDFS（Hadoop Distributed File System）**：HDFS是Hadoop的分布式文件系统，提供高容错性和高可用性，能够处理PB级别的数据。它通过数据复制来保证数据安全，并支持快速的数据读写。 3. **YARN（Yet Another Resource Negotiator）**：在Hadoop 2中引入，YARN作为资源管理器，负责集群中资源的分配和调度，分离了计算和资源管理，提高了系统的整体效率和灵活性。 4. **Parquet**：Parquet是一种列式存储格式，适合大数据分析，因为它在查询效率上有显著优势，尤其对于SQL-like查询。Parquet能够跨多种工具和系统进行数据共享。 5. **Flume**：Flume是用于收集、聚合和移动大量日志数据的工具，它可以构建可靠的数据流处理管道，将数据高效地传输到Hadoop集群或其他存储系统。 6. **Crunch**：Crunch是一个Java库，简化了在Hadoop上编写MapReduce程序的过程，提供了更高级别的抽象和数据处理模型，让开发人员能更专注于业务逻辑而不是底层细节。 7. **Spark**：Spark是一个快速、通用且可扩展的大数据处理框架，相比MapReduce，它在内存计算方面有显著优势，支持交互式数据分析和流处理。Spark与Hadoop兼容，可以在YARN上运行。 8. **大数据分析在医疗系统和基因组数据处理中的应用**：书中通过案例分析展示了Hadoop如何在医疗领域处理患者记录，挖掘潜在的健康模式，以及在基因组学中处理海量的DNA序列数据，实现快速的基因比对和变异检测。 这本书将深入介绍这些技术的原理、使用方法和最佳实践，无论你是初学者还是经验丰富的Hadoop用户，都能从中获益，提升在大数据领域的专业技能。