Apache Hadoop完全指南：第4版——解锁大数据潜力

"Hadoop. The Definitive Guide. 4th Edition" 《Hadoop：权威指南》第四版是由Tom White撰写的一本全面介绍Apache Hadoop的书籍，专注于在互联网规模下进行存储和分析。这本书是针对程序员和管理员的，他们希望理解和利用Hadoop处理任何规模的数据集，并设置和管理Hadoop集群。 在第四版中，作者全面更新了内容，以适应Hadoop 2的最新发展，特别新增了关于YARN（Yet Another Resource Negotiator）的章节，以及Parquet列式存储、Flume数据收集系统、Crunch数据处理框架和Spark分布式计算框架的介绍。这些更新不仅涵盖了Hadoop的核心组件，如MapReduce和HDFS（Hadoop分布式文件系统），还关注了Hadoop在新领域中的应用，例如在医疗系统和基因组数据处理中的案例研究。 对于初学者，本书将引导读者理解Hadoop的基础组件： 1. **MapReduce**：这是一个分布式编程模型，用于处理和生成大数据集。MapReduce将大型任务分解为小任务，在集群中的多台机器上并行执行，然后重新组合结果。它由两个主要阶段组成：Map阶段（将输入数据映射成键值对）和Reduce阶段（聚合键值对并生成输出）。 2. **HDFS**：Hadoop分布式文件系统是Hadoop的核心组成部分，设计用于存储大量数据并容忍硬件故障。它通过复制数据来提供容错能力，并且可以在廉价硬件上运行，实现高可用性和可扩展性。 3. **YARN**：作为Hadoop 2引入的重要更新，YARN将资源管理和作业调度从MapReduce中分离出来，使得Hadoop可以支持多种计算框架，而不仅仅是MapReduce。这提高了系统的整体效率和灵活性。 此外，书中还讨论了其他相关项目，如： - **Parquet**：这是一种列式存储格式，适合大规模数据分析，因为它能提供高效的压缩和查询性能。 - **Flume**：是一个高度可靠的数据流处理系统，用于收集、聚合和移动大量日志数据。 - **Crunch**：基于Java的库，简化了在Hadoop上的批处理数据管道编写，提供了类似于SQL的抽象层。 - **Spark**：一个快速、通用且可扩展的计算引擎，可以处理批处理、实时流处理和交互式查询，比传统的MapReduce更高效。 通过本书，读者不仅可以深入了解Hadoop的架构和工作原理，还能掌握如何解决实际问题，以及如何利用Hadoop生态系统中的各种工具进行大数据分析。无论是对Hadoop感兴趣的初学者还是有经验的开发者，都能从中获益，提升自己在大数据领域的技能。