Hadoop权威指南第三版:深入解析MapReduce与HDFS
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更新于2024-07-25
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"Hadoop权威指南3"
这本《Hadoop权威指南》的第三版由Tom White撰写,提供了关于Hadoop的全面深入的介绍。作为最新的版本,它反映了Hadoop技术的最新发展和改进。该书旨在帮助读者理解并熟练掌握Hadoop的核心组件,特别是MapReduce和Hadoop分布式文件系统(HDFS)。
在"MapReduce"一章中,作者通过一个天气数据集的例子展示了MapReduce的工作原理。MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型,它将大数据集分解为小任务,分发到计算集群中的多台机器上并行处理,然后合并结果。首先,书中介绍了数据格式,如何利用Unix工具分析数据,以及如何使用Hadoop进行更复杂的数据分析。接着,详细阐述了Map和Reduce的概念,包括Java MapReduce的实现,以及如何通过增加节点来扩展MapReduce以处理更大的数据量。此外,还提到了数据流的处理过程、Combiner函数的角色,以及如何分布式运行MapReduce作业。此外,书中还介绍了Hadoop Streaming,这是一种允许使用脚本语言(如Ruby和Python)编写MapReduce任务的工具。
在"Hadoop分布式文件系统(HDFS)"章节中,作者深入探讨了HDFS的设计理念和核心概念。HDFS被设计为高容错性和高吞吐量的文件存储系统,专为处理海量数据而构建。书中详细描述了HDFS的基本架构,包括NameNode和DataNode的角色,以及HDFS的副本策略。HDFS的容错机制、数据块的概念、文件的写入和读取流程,以及如何管理和优化HDFS的性能,都是这一章的重点内容。
这本书不仅涵盖了Hadoop的基础,还包括Hadoop生态系统中的其他关键组件,如YARN(Yet Another Resource Negotiator),它是Hadoop的资源管理器,以及HBase、Hive、Pig等数据处理工具。此外,书中还可能涉及Hadoop的安装、配置、故障排查,以及如何设计和优化大规模数据处理的解决方案。
《Hadoop权威指南》第三版是学习和理解Hadoop及其生态系统的宝贵资源,无论你是初学者还是有经验的开发者,都能从中获得丰富的知识和实践经验。
2018-04-18 上传
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