"Hadoop技术内幕 深入理解MapReduce架构设计与实现原理,由董西成撰写,属于大数据技术丛书,详细解析了MapReduce的架构、设计、实现原理及高级主题,适合Hadoop开发、应用及运维人员"
在《Hadoop技术内幕:深入解析MapReduce架构设计与实现原理》这本书中,作者董西成深入探讨了Hadoop生态系统中的核心组件MapReduce。MapReduce是一种分布式计算模型,用于处理和生成大规模数据集。它由Google提出,并被Hadoop广泛采用。
本书的第一部分(第1~2章)为读者提供了Hadoop源代码的基本知识,包括如何获取、编译、调试和阅读源代码,以及MapReduce的基本设计理念和架构。这些章节旨在帮助读者建立对Hadoop开发环境的理解,并对MapReduce的背景和目标有初步认识。
第二部分(第3章)详细介绍了MapReduce的编程接口,包括旧API(如MapReduce v1)和新API(如YARN支持的MapReduce v2,也称为MapReduce 2.0或MRv2)。这一部分还涵盖了Hadoop工作流的实现,使开发者能够理解和编写MapReduce程序。
第三部分(第4~8章)是本书的核心,深入剖析了MapReduce的运行时环境。这部分涵盖了RPC框架,它是Hadoop中不同节点间通信的基础;客户端,负责提交作业和监控作业状态;JobTracker,作为MapReduce v1中的中央调度器和资源管理器;TaskTracker,负责任务的执行和心跳报告;以及Task,即实际执行map和reduce操作的工作单元。通过这些章节,读者可以理解MapReduce如何协调和执行大规模数据处理任务。
第四部分(第9~12章)涉及更高级的主题,包括Hadoop的性能优化策略,如何调整参数以提升系统效率;多用户作业调度器,介绍Hadoop如何公平地分配资源给多个并发作业;安全机制,讨论Hadoop的安全认证和授权机制;以及下一代MapReduce框架,即YARN(Yet Another Resource Negotiator),这是Hadoop 2.0引入的新架构,将作业调度和资源管理分离,提高了系统的可扩展性和灵活性。
这本书对于想要深入理解Hadoop MapReduce工作原理的开发人员、应用工程师和运维人员来说是一份宝贵的资源。通过阅读本书,读者不仅可以掌握MapReduce的内在运作机制,还能学习到如何优化和安全管理Hadoop集群,从而更好地应对大数据处理的挑战。