Hadoop MapReduce v2实战指南：处理大数据与云计算部署

《Hadoop MapReduce v2 Cookbook 第二版》是一本深入探索Hadoop MapReduce v2生态系统的重要指南，适合大数据爱好者和希望利用Hadoop v2解决实际问题的Java程序员。本书针对初学者和有一定Hadoop MapReduce基础的读者设计，特别强调实践性，提供超过90个实用的MapReduce菜谱，采用逐步教学和真实案例的方式，帮助读者理解和掌握这一技术。 作者Thilina Gunarathne引领读者从安装配置Hadoop YARN、MapReduce、HDFS以及Hadoop生态组件开始，让读者逐渐了解和掌握新一代Hadoop处理大型复杂数据集的技术。书中涵盖了多个关键主题，如MapReduce模式、利用Hadoop进行数据分析、分类、在线营销、推荐系统以及数据索引和搜索等，这些都是现代大数据分析中必不可少的技能。 此外，书中还介绍了如何利用Hadoop生态系统中的其他项目，如Apache Hive（用于SQL查询）、Pig（数据流语言）、HBase（NoSQL数据库）、Mahout（机器学习库）、Nutch（网络抓取工具）和Giraph（图计算框架）。这些项目的集成使用有助于读者在云环境部署和扩展Hadoop应用。 对于那些熟悉软件开发，特别是Java，以及具备Linux基础的开发者和系统管理员来说，《Hadoop MapReduce v2 Cookbook》是快速入门和提升技能的宝贵参考资料。通过书中的实例，读者将能够将所学知识应用于实际场景，以实现最佳的数据处理效果。 全书共分为10章，包括：入门章节介绍Hadoop v2的基本概念和安装；云部署章节探讨在云端利用YARN；核心章节讲解Hadoop配置、单元测试和API；开发复杂应用部分涉及MapReduce程序设计；然后逐章深入探讨数据分析、Hadoop生态系统项目、搜索与索引、分类与推荐、大规模文本数据处理等主题。 总体而言，《Hadoop MapReduce v2 Cookbook 第二版》不仅是一本技术指导书，还是一本实践手册，旨在帮助读者掌握Hadoop v2生态系统的关键技术和应用，以适应不断发展的大数据时代需求。