"Hadoop in Action 是一本关于Hadoop分布式编程框架的书籍，涵盖了从基础到高级的Hadoop使用和管理内容。"
在《Hadoop in Action》这本书中，作者深入浅出地介绍了Hadoop这一开源大数据处理框架。全书分为三个部分：
**Part 1: Hadoop - A Distributed Programming Framework**
这部分主要讲解了Hadoop的基础知识，包括其分布式系统的核心组件。第一章“Introducing Hadoop”中，读者将了解Hadoop的概念、设计目标以及它如何解决大规模数据处理问题。此外，还会探讨Hadoop集群的硬件构成，以及如何安装和配置一个运行中的Hadoop系统。
第二章“Starting Hadoop”则详细指导读者如何启动和运行Hadoop，确保初学者能够快速上手。
第三章“Components of Hadoop”进一步解释了Hadoop的主要组成部分，如HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce编程模型，帮助读者理解Hadoop内部的工作机制。
**Part 2: Hadoop in Action**
这部分是实践部分，涵盖了编写和优化MapReduce程序的技巧。第四章“Writing basic MapReduce programs”介绍了如何编写基本的MapReduce程序，让读者对分布式计算有实际操作的经验。
第五章“Advanced MapReduce”则深入讨论了更复杂的MapReduce技术，如Combiners、Partitioners和Reducer优化等，提升程序性能。
第六章“Programming practices”提供了编程最佳实践，指导读者如何写出高效、可维护的Hadoop程序。
第七章“Cookbook”是一系列的实战示例，帮助读者解决实际工作中遇到的问题。
第八章“Managing Hadoop”关注于Hadoop集群的管理和运维，包括监控、故障排查和性能调优。
**Part 3: Hadoop Gone Wild**
这部分探索了Hadoop在更广泛的应用场景，如云计算环境和高级工具的使用。第九章“Running Hadoop in the cloud”讲述了如何在云环境中部署和运行Hadoop，充分利用云的弹性资源。
第十章“Programming with Pig”介绍了Pig Latin语言，这是一种用于大数据分析的高阶语言，简化了Hadoop上的数据分析任务。
第十一章“Hive and the Hadoop herd”涵盖了Hive，这是一个基于Hadoop的数据仓库工具，支持SQL查询，使得非程序员也能方便地处理大数据。
第十二章“Case studies”通过实际案例展示了Hadoop在不同领域的应用，帮助读者理解和学习如何在实际业务中应用Hadoop。
**附录**包含了HDFS文件命令的详细列表，供读者参考。
《Hadoop in Action》是一本全面且深入的Hadoop指南，无论你是初学者还是经验丰富的开发者，都能从中受益。通过阅读本书，你可以掌握Hadoop的核心概念、编程方法以及在复杂场景下的应用策略，从而更好地利用Hadoop处理和分析海量数据。
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