精通Hadoop:分布式编程框架实战
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更新于2024-07-30
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"Hadoop in Action 是一本介绍Hadoop入门的书籍,主要涵盖了Hadoop分布式编程框架、实战应用以及大规模环境下的扩展应用。"
在《Hadoop in Action》这本书中,作者详细介绍了Hadoop这一分布式计算框架,旨在帮助初学者理解和掌握这一强大的大数据处理工具。书中的内容分为三个部分:
**Part 1:Hadoop - A Distributed Programming Framework**
这部分主要介绍了Hadoop的基础知识,包括构成Hadoop集群的硬件组件,以及如何安装和配置以创建一个可工作的系统。MapReduce作为Hadoop的核心计算框架,在这一部分得到了高层次的阐述,读者将学习如何编写第一个MapReduce程序,从而对分布式数据处理有初步的认识。
**Chapter 1:Introducing Hadoop**
本章主要讨论了Hadoop的基本概念,包括其设计目标、工作原理以及为什么它对于处理大规模数据如此重要。此外,还介绍了Hadoop的两个主要组成部分:Hadoop Distributed File System (HDFS) 和 MapReduce 框架。
**Chapter 2:Starting Hadoop**
这一章节详细讲解了如何搭建Hadoop环境,包括硬件需求、软件安装、配置步骤以及启动和关闭Hadoop服务。这对于初学者来说是非常实用的,确保他们能够在本地环境中运行Hadoop实例。
**Chapter 3:Components of Hadoop**
本章深入剖析了Hadoop的主要组件,如NameNode、DataNode、Secondary NameNode等,以及它们在分布式存储和处理中的作用。
**Part 2:Hadoop in Action**
这一部分是实践操作的环节,读者将通过具体的编程实例学习如何编写基本和高级的MapReduce程序。
**Chapter 4:Writing basic MapReduce programs**
这里详细讲述了如何编写MapReduce程序,包括Mapper和Reducer的概念,以及如何处理键值对数据。
**Chapter 5:Advanced MapReduce**
本章进一步探讨了MapReduce的高级特性,如Combiner、Partitioner和自定义Input/Output格式,以及如何优化MapReduce作业的性能。
**Chapter 6:Programming practices**
这一章节关注于良好的编程习惯和最佳实践,以确保代码的可维护性和高效性。
**Chapter 7:Cookbook**
类似于实战指南,提供了各种常见问题的解决方案和示例代码,帮助读者解决实际开发中可能遇到的问题。
**Chapter 8:Managing Hadoop**
本部分介绍了如何管理和监控Hadoop集群,包括日志分析、故障排查、性能调优等。
**Part 3:Hadoop Gone Wild**
这部分内容扩展了Hadoop的应用场景,涵盖了云计算环境中的部署以及与Pig、Hive等其他工具的集成。
**Chapter 9:Running Hadoop in the cloud**
本章讨论了如何在云端运行Hadoop,如Amazon EMR等云服务,以实现弹性扩展和成本效益。
**Chapter 10:Programming with Pig**
介绍了Pig,这是一种高级的数据流语言,简化了大型数据集的处理任务。
**Chapter 11:Hive and the Hadoop Ecosystem**
本章涵盖了Hive,这是一个基于Hadoop的数据仓库工具,支持SQL-like查询,便于数据分析。
**Chapter 12:Case studies**
通过案例研究展示了Hadoop在实际业务场景中的应用,帮助读者理解Hadoop在不同领域的价值。
**Appendix:HDFS file commands**
附录提供了HDFS文件系统的常用命令,方便读者进行文件操作。
《Hadoop in Action》是一本全面且深入的Hadoop学习资料,不仅适合初学者入门,也对有一定经验的开发者有着极高的参考价值。通过阅读本书,读者能够获得构建、管理和使用Hadoop集群的全方位技能。
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ten975118
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