Hadoop权威指南:深入解析
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更新于2024-07-23
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"Hadoop权威指南(原版)" 是一本由Tom White编写的关于Hadoop的详细教程,由O'Reilly Media公司出版。该书由Doug Cutting作序,旨在为读者提供全面深入的Hadoop知识。
Hadoop是一个开源的分布式计算框架,最初由Apache基金会开发,用于处理和存储海量数据。它基于Google的MapReduce编程模型和GFS(Google File System)文件系统的设计理念。Hadoop的主要特点是高容错性、可扩展性和成本效益,使得它成为大数据处理领域的重要工具。
本书《Hadoop权威指南》覆盖了Hadoop生态系统的多个方面,包括但不限于以下内容:
1. **Hadoop基础知识**:介绍Hadoop的起源、设计目标以及其在大数据处理中的角色。讲解Hadoop的两个核心组件——HDFS(Hadoop Distributed File System)和MapReduce的工作原理。
2. **HDFS**:详细解析HDFS的架构,如NameNode、DataNode、HDFS的副本策略、数据块的分布和容错机制,以及如何进行文件操作。
3. **MapReduce**:深入探讨MapReduce编程模型,包括Mapper和Reducer阶段的工作流程,中间结果的分区和排序,以及Shuffle过程。同时,还可能涉及JobTracker和TaskTracker的管理。
4. **Hadoop集群的安装与管理**:提供配置、安装和管理Hadoop集群的步骤,包括硬件选择、网络配置、安全设置以及性能调优。
5. **Hadoop生态系统**:涵盖Hadoop生态系统中的其他重要组件,如HBase(分布式数据库)、Hive(数据仓库工具)、Pig(数据流语言)、ZooKeeper(分布式协调服务)等,以及它们如何与Hadoop配合工作。
6. **实时处理与流计算**:讨论与Hadoop相关的实时数据处理技术,如Flume(数据收集系统)、Storm(流处理框架)和Spark(快速通用的大数据处理引擎)。
7. **案例研究**:通过实际案例展示Hadoop在不同领域的应用,如互联网广告分析、基因组学研究、推荐系统等。
8. **开发和测试**:介绍如何编写MapReduce程序,以及如何使用Hadoop的测试框架进行单元测试和集成测试。
9. **故障排查与监控**:提供解决Hadoop集群常见问题的策略,以及使用工具进行性能监控和日志分析。
10. **Hadoop的最新发展与未来趋势**:讨论Hadoop的最新版本更新,以及YARN(Yet Another Resource Negotiator)如何改进资源管理和调度。
通过《Hadoop权威指南》,读者将能够全面理解Hadoop的内在机制,学习如何部署和优化Hadoop集群,以及如何利用Hadoop进行大数据的存储和处理。这本书是Hadoop开发者、系统管理员和数据科学家的理想参考书籍。
2018-06-07 上传
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ajaxtony
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