精通Hadoop：分布式编程框架实战

"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。