Hadoop权威指南(第二版)

5星 · 超过95%的资源 需积分: 10 55 下载量 111 浏览量 更新于2024-10-10 收藏 7.67MB PDF 举报
"Hadoop: The Definitive Guide (Second Edition)" 是一本由 Tom White 编写的关于 Hadoop 的权威指南,由 O'Reilly Media 出版。这本书的第二版在2010年10月发布,旨在深入介绍这个开源大数据处理框架。 Hadoop 是一个基于 Java 的分布式计算框架,最初由 Doug Cutting 创建,灵感来源于谷歌的 MapReduce 论文。它设计用于处理和存储海量数据,是大数据领域的核心工具之一。Hadoop 的主要组件包括 Hadoop Distributed File System (HDFS) 和 MapReduce,这两个部分构成了 Hadoop 平台的基础。 HDFS 是 Hadoop 的分布式文件系统,它将大文件分割成块,并在集群中的多个节点上复制这些块,以提供容错性和高可用性。HDFS 设计的目标是在廉价硬件上实现高吞吐量的数据访问,适合处理大规模的批处理任务。 MapReduce 是 Hadoop 的编程模型,用于大规模数据集的并行计算。它分为两个阶段:Map 阶段和 Reduce 阶段。Map 阶段将输入数据拆分成键值对,然后在各个节点上并行处理;Reduce 阶段则负责收集 Map 阶段的结果,进行聚合和总结,生成最终结果。MapReduce 提供了容错机制,即使有节点故障,也能保证任务的完成。 这本书详细介绍了 Hadoop 的安装、配置、管理和优化,以及如何编写 MapReduce 程序。此外,还涵盖了与 Hadoop 相关的生态系统,如 Hive(用于数据仓库和 SQL 查询)、Pig(高级数据处理语言)、HBase(NoSQL 数据库)、Zookeeper(协调服务)等。书中可能还涉及了 YARN(Yet Another Resource Negotiator),它是 Hadoop 2.x 版本中引入的资源管理器,取代了原本的 JobTracker,以提高集群资源利用率和管理复杂度。 作者 Tom White 在书中可能详细讲解了 Hadoop 的工作原理,提供了实例代码和最佳实践,帮助读者理解和应用 Hadoop 解决实际问题。此外,书中还可能包含了一些关于 Hadoop 的最新发展和社区动态,以及如何将 Hadoop 集成到现有 IT 架构中的建议。 对于想要深入了解 Hadoop 或者希望在大数据领域工作的读者来说,"Hadoop: The Definitive Guide (Second Edition)" 是一本不可或缺的参考书籍。通过阅读,读者不仅可以掌握 Hadoop 的核心技术,还能了解到如何在实践中有效地利用 Hadoop 处理和分析大数据。