Hadoop权威指南：初识MapReduce与HDFS

"Hadoop权威指南---中文版(1-3章)主要涵盖了Hadoop的基本概念、MapReduce原理以及Hadoop分布式文件系统(HDFS)的详细内容。" 在初识Hadoop部分，书中介绍了大数据的重要性以及传统系统在处理大规模数据时的局限性。Hadoop作为一个开源的分布式计算框架，其发展历程和Apache Hadoop项目的组成被详细阐述，包括Hadoop的主要组件如HDFS和MapReduce。这一部分旨在帮助读者理解Hadoop在大数据领域的核心地位和作用。 MapReduce章节以一个气象数据集为例，展示了如何使用Unix工具进行数据分析，然后逐步过渡到使用Hadoop进行分布式处理。这一章节详细解释了MapReduce的工作原理，包括分布式的概念、Hadoop流和管道的使用，以及如何编写MapReduce程序，以便在Hadoop集群上运行。 Hadoop分布式文件系统(HDFS)是Hadoop的核心组成部分，书中详细解析了HDFS的设计理念，如其高容错性和数据复制机制。HDFS的概念，如NameNode和DataNode的角色，以及客户端如何与HDFS交互，都被详细讨论。此外，还介绍了HDFS的命令行接口、Java API的使用，以及数据流和复制策略，包括distcp工具的使用和Hadoop归档文件(HAR)的创建。 在后续章节中，书籍进一步探讨了Hadoop的输入/输出(I/O)特性，如数据完整性检查、压缩技术、序列化和基于文件的数据结构。此外，还深入讲解了MapReduce应用的开发过程，包括API配置、测试环境搭建、单元测试、本地运行和集群上的作业提交，以及性能调优方法。MapReduce的工作流程、工作原理，如任务调度、shuffle和排序过程，以及各种MapReduce类型和输出格式也被详细阐述。 最后，书籍提到了Hadoop集群的安装、配置和管理，包括如何建立集群、配置SSH和Hadoop环境，以及集群基准测试和在云计算环境中的部署。此外，还介绍了Pig和HBase这两个重要的Hadoop生态系统工具，Pig作为高级数据分析语言，而HBase则是一个NoSQL数据库，它们都极大地扩展了Hadoop的功能。 Hadoop权威指南---中文版(1-3章)为读者提供了全面的Hadoop基础理论和实践知识，是学习和理解Hadoop生态系统的宝贵资料。