Hadoop权威指南:高性能大数据处理
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更新于2024-07-23
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"Hadoop 权威指南 英文版"
Hadoop 是一个开源的分布式计算框架,最初由Doug Cutting和Mike Cafarella创建,以应对大规模数据处理的需求。它以其高效、可扩展和容错性而闻名,是大数据处理领域的重要工具。这本书《Hadoop 权威指南》详细介绍了Hadoop及其生态系统,旨在帮助读者从理论到实践全面理解并掌握Hadoop。
书中首先介绍了Hadoop的起源和其在数据存储与分析领域的地位。它将Hadoop与其他系统,如关系数据库管理系统(RDBMS)、网格计算和志愿计算进行了对比,突显了Hadoop在处理大规模非结构化数据时的优势。Hadoop的发展历程,特别是Apache Hadoop及其不断壮大的生态系统,如HDFS(Hadoop Distributed File System)、MapReduce、Pig、HBase和ZooKeeper等,都在书中得到了详细阐述。
MapReduce是Hadoop的核心组件,用于处理和生成大规模数据集。书中的第二章深入讲解了MapReduce的概念,通过一个天气数据集的例子展示了MapReduce在实际问题中的应用。Map和Reduce这两个阶段是MapReduce工作的基础,书中详细解释了它们的工作原理。此外,还讨论了如何通过Java实现MapReduce,以及如何进行任务的横向扩展,以适应更大的数据量。数据流、Combiner函数、分布式MapReduce作业的运行流程,以及使用Hadoop Streaming支持其他编程语言(如Ruby和Python)进行MapReduce编程,都是这一部分的重点内容。
Hadoop分布式文件系统(HDFS)是Hadoop的数据存储层,具有高容错性和高吞吐量的特点。书中会详细介绍HDFS的架构、工作模式和最佳实践,包括数据块、副本策略和故障恢复机制。
对于开发者来说,了解如何安装和管理Hadoop集群是必不可少的。书中将涵盖这部分内容,包括集群的部署、配置、监控和优化。Pig和HBase是Hadoop生态中的重要工具,Pig提供了一种高级语言来简化MapReduce编程,而HBase是一个分布式、版本化的NoSQL数据库,适合实时查询大规模数据。
ZooKeeper是另一个关键组件,用于协调分布式系统的节点,确保集群的一致性和高可用性。书中也会对ZooKeeper的基础知识和使用方法进行讲解。
综合来看,《Hadoop 权威指南》是一本全面且深入的教材,适合想要深入了解Hadoop以及大数据处理的读者。通过阅读本书,读者可以系统学习Hadoop的核心概念和技术,从而在实际项目中有效地利用Hadoop解决大规模数据处理的问题。
2010-09-13 上传
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