Hadoop技术深度解析：MapReduce、HDFS与生态系统

"Hadoop权威指南第2版中文版" 本书是关于Apache Hadoop及其生态系统的详细介绍，旨在帮助读者理解并掌握大数据存储与分析的核心技术。Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它允许在廉价硬件上处理大规模数据。书中首先介绍了大数据的背景，对比了Hadoop与其他数据存储和分析系统的差异，特别是与关系型数据库和网格计算的区别。接着，深入探讨了MapReduce编程模型，包括其工作原理、Java实现、Hadoop Streaming和Pipes接口。 Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Hadoop的核心组件，它设计用于高容错性和可扩展性。书中详细阐述了HDFS的设计理念，如数据块、NameNode和DataNode的角色，以及如何进行基本的文件操作，如读写、复制和均衡数据分布。此外，还介绍了HDFS的数据完整性机制和Hadoop存档功能。 在Hadoop I/O方面，内容涵盖了数据的完整性检查、压缩和序列化。特别讨论了不同的编码器（codec）、序列化接口（Writable）以及Avro这样的高级数据序列化框架。Hadoop的应用开发涉及配置API、Mapper和Reducer的编写、测试和优化，还提到了如何在本地和集群上运行MapReduce作业。 MapReduce的工作机制部分详细解析了作业提交、初始化、任务分配、执行、失败恢复、调度策略（如Fair Scheduler和Capacity Scheduler）以及Shuffle和排序的过程。同时，介绍了任务执行的优化策略，如推测执行和任务JVM重用。 书中的章节还覆盖了MapReduce的输入和输出格式，包括文本、二进制、多种格式的支持，以及与数据库的交互。此外，讨论了MapReduce的特性，如计数器、排序、连接和分布式缓存的使用。最后，提到了构建和管理Hadoop集群的方法，包括集群规格、安装、安全性和性能基准测试。此外，还介绍了Pig、Hive、HBase和ZooKeeper等Hadoop生态系统的重要组件，用于数据分析、SQL-like查询、NoSQL存储和分布式协调。其中，Sqoop作为一个开源工具，用于在Hadoop和传统数据库之间高效地导入导出数据。