《Hadoop开发者》第二期是2010年3月30日发布的一本专注于Hadoop技术分享的电子杂志。该期由Hadoop技术论坛的成员共同创作，包括易剑、Barry、代志远等，旨在延续开源社区的精神，分享Hadoop学习与应用的经验。
在本期中，读者可以找到以下内容：
1. **Hadoop业界资讯**：这部分可能涵盖了当时Hadoop在业界的发展情况，可能包括新的项目、技术趋势、或者对Hadoop在不同领域的应用案例的讨论。
2. **Nutch+Hadoop构建商用分布式搜索引擎的问题探究**：Nutch是一个开源的网络爬虫项目，与Hadoop结合可以构建大规模的分布式搜索引擎。文章可能深入探讨了在实际应用中遇到的问题以及解决方案，例如如何优化爬取效率、数据存储等问题。
3. **支持自定义爬虫的Nutch segment文件存储接口改写**：Nutch的segment文件是其存储网页数据的基本单元。文章可能讲述了如何通过改写接口来适应不同的爬虫需求，以增强系统的灵活性和可扩展性。
4. **Nutch中mapreduce应用的几个特殊点**：MapReduce是Hadoop处理大数据的核心组件。文章可能分析了在Nutch中使用MapReduce时的独特之处，如数据处理的特殊策略、优化技巧等。
5. **Java RMI+Lucene构建分布式检索应用初探**：Java远程方法调用（RMI）和Lucene是构建分布式检索系统的重要工具。文章可能介绍了如何结合两者来实现高效、分布式的全文检索功能。
6. **一对多的表关联在mapreduce中的应用**：MapReduce处理多对多或一对一的关系相对简单，但一对多的关系处理则更具挑战。文章可能探讨了如何在MapReduce中有效地处理这种复杂的数据关联问题。
7. **InputSplit文件格式分析**：InputSplit是Hadoop MapReduce中处理输入数据的基本单位。文章可能详细剖析了InputSplit的内部机制，帮助读者理解如何高效地划分和处理输入数据。
8. **HDFS在web开发中的应用**：Hadoop分布式文件系统（HDFS）在web开发中的角色可能是存储静态资源、日志文件等。文章可能介绍了HDFS如何与web服务集成，提高数据访问效率和可靠性。
9. **Mapreduce中value集合的二次排序**：MapReduce的默认排序是按照key进行的，但有时可能需要对value集合进行二次排序。文章可能阐述了如何实现这个功能，以满足特定的业务需求。
10. **Hive SQL手册翻译**：Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，提供了SQL-like查询语言。文章可能包含了Hive SQL的关键概念和操作的中文翻译，帮助读者更好地理解和使用Hive。
11. **Mahout Kmeans简介**：Mahout是Apache的一个机器学习库，Kmeans是其中的一种聚类算法。文章可能简单介绍了Kmeans的工作原理以及如何在Mahout中实现它，用于大数据的分类和分析。
这些内容反映了当时Hadoop生态系统中的一些关键技术和实践，对于想深入了解Hadoop及其相关技术的开发者来说具有很高的参考价值。同时，也揭示了Hadoop在商业领域逐渐受到重视，成为各大公司寻找技术人才的重点领域。
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