精通Hadoop：权威指南第4版

"Hadoop.The.Definitive.Guide.4th.Edition - 由Tom White编写的关于Apache Hadoop的全面指南，专注于大数据的存储和分析，适用于程序员和管理员，涵盖Hadoop2、YARN、Parquet、Flume、Crunch和Spark等项目。" 在《Hadoop：权威指南》第四版中，作者Tom White深入浅出地介绍了如何构建和维护可靠、可扩展的分布式系统，特别是使用Apache Hadoop进行大数据处理。这本书专为希望通过编程分析各种大小数据集的开发者，以及想要设置和运行Hadoop集群的管理员设计。 书中详尽地讲解了Hadoop的基础组件： 1. **MapReduce**：MapReduce是Hadoop的核心计算框架，通过“映射”和“化简”两个阶段将大规模数据处理任务分解，使得并行计算成为可能。读者将了解到MapReduce的工作原理，如何编写Map和Reduce函数，以及优化MapReduce作业的方法。 2. **HDFS（Hadoop Distributed File System）**：Hadoop的分布式文件系统，提供高容错性和高吞吐量的数据存储。书中涵盖了HDFS的数据块机制、数据复制策略、命名节点与数据节点的交互，以及如何管理和监控HDFS的健康状态。 3. **YARN（Yet Another Resource Negotiator）**：Hadoop 2引入的资源管理器，它将资源调度和任务执行分离，提高了系统的灵活性和效率。YARN允许不同计算框架在统一的资源管理系统上运行，如MapReduce、Spark等。书中详细阐述了YARN的架构、工作流程，以及如何管理和优化YARN集群。 此外，本书还介绍了多个与Hadoop生态系统相关的项目： - **Parquet**：一种列式存储格式，适用于大规模数据分析，支持多种查询引擎。Parquet的优势在于它的压缩效率和对复杂数据结构的支持，适合大数据的长期存储。 - **Flume**：一个用于收集、聚合和移动大量日志数据的可靠系统。Flume通过简单灵活的配置，能够高效地处理来自多个源的日志数据，是大数据实时分析的重要工具。 - **Crunch**：基于Java的库，简化了在Hadoop上的数据处理管道开发。Crunch提供了高级抽象，使得编写MapReduce作业变得更加简单。 - **Spark**：快速、通用的大数据处理引擎，支持批处理、交互式查询（如SQL）、流处理和机器学习。Spark与Hadoop集成紧密，可以替代或补充MapReduce，提供更高的计算性能。 随着Hadoop的发展，本书也讨论了其在医疗系统和基因组学数据处理中的新应用案例，揭示了Hadoop在这些领域的潜力和挑战。 通过阅读本书，读者不仅能够理解Hadoop的底层机制，还能掌握实际操作技巧，从而在大数据的世界中游刃有余。对于任何希望投身于大数据领域的人来说，这是一本不可或缺的参考书籍。