Hadoop权威指南第三版：深入解析大数据处理

"Hadoop_The_Definitive_Guide_3rdEd是Hadoop权威指南的第三版英文版本，由Tom White撰写。这本书深入探讨了Hadoop生态系统，是学习和理解分布式大数据处理的重要参考资料。" Hadoop权威指南第三版是关于Apache Hadoop的全面指南，由在Apache Hadoop项目中具有深厚背景的Tom White编写。本书涵盖了Hadoop的核心组件，包括HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce，并扩展到了Hadoop生态系统中的其他关键工具和技术，如YARN（Yet Another Resource Negotiator）、HBase、Pig、Hive、Zookeeper以及数据流处理框架如Spark。 在Hadoop的HDFS部分，读者将了解到分布式存储系统的基础知识，包括数据块的概念、数据冗余、容错机制以及如何通过HDFS API进行数据读写。MapReduce部分则详细介绍了分布式计算模型，包括Mapper和Reducer的编程模型、作业调度与任务执行、容错管理和优化策略。 书中还深入讨论了YARN，这是Hadoop 2.x引入的新资源管理系统，用于替代最初的MapReduce模型，提供更高效的集群资源管理和应用隔离。此外，HBase——一个基于Hadoop的分布式NoSQL数据库，其设计目标是支持实时读取和大规模数据存储，也是本书的重点之一。读者将学习如何使用HBase进行数据建模、操作以及管理表和表分区。 Pig和Hive是两个用于Hadoop的数据分析工具，分别提供了高级语言（Pig Latin和HiveQL）来简化MapReduce编程。书中会介绍这两个工具的使用场景、语法特性以及如何结合它们进行复杂的数据分析任务。 Zookeeper是一个分布式协调服务，对于管理分布式系统的配置、命名服务和同步至关重要。书中会阐述Zookeeper的基本概念、工作原理以及如何在Hadoop集群中部署和使用。 最后，随着实时数据处理需求的增长，本书也涉及了Spark，一个快速且通用的计算引擎，可以显著提升Hadoop上的数据处理速度。读者将了解到Spark的核心特性，如RDD（弹性分布式数据集）和DataFrame，以及如何在Hadoop环境中集成和运行Spark应用程序。 此书适合希望深入理解Hadoop及其生态系统的开发人员、数据工程师、系统管理员和数据科学家。通过详尽的实例和最佳实践，它不仅教授技术知识，还提供了实际操作建议，帮助读者充分利用Hadoop处理大数据的潜力。