Apache Hadoop分布式数据处理指南

"The Definitive Guide (3rd, 2012.5) | Tom White | 文字版.pdf" Apache Hadoop是一个开源软件库，它构建了一个分布式框架，用于在计算机集群上处理大规模数据集，采用简单的编程模型。这个框架能够从单服务器扩展到数千台机器，每台机器都提供本地计算和存储能力。Hadoop的设计理念是通过应用程序层检测和处理故障，而不是依赖硬件来实现高可用性，因此能够在存在故障的计算机集群上提供高可用服务。 本书《Hadoop：权威指南》第三版由Tom White撰写，是了解和掌握Hadoop技术的重要参考资料。书中详细阐述了Hadoop的核心组件和工作原理，包括： 1. **Hadoop分布式文件系统（HDFS）**：HDFS是Hadoop的基础，是一个高度容错性的分布式文件系统。它将大型数据集分割成块，并在多台机器上进行冗余存储，确保即使部分节点失效，数据仍然可以访问。 2. **MapReduce**：MapReduce是Hadoop的数据处理模型，由“映射”和“化简”两个阶段组成。映射阶段将数据分解为可处理的小块，化简阶段则对这些小块进行聚合，生成最终结果。这种并行处理方式使得大规模数据的计算变得高效。 3. **大数据处理**：Hadoop设计的目标是处理PB级别的数据，因此它适用于大数据分析、数据挖掘以及大规模数据集的实时处理等场景。 4. **高可用性和容错性**：Hadoop通过心跳检测和数据复制机制，能够在节点故障时自动恢复，保持系统的稳定运行。这种设计使得Hadoop成为云计算和大数据领域的重要基础设施。 5. **扩展性**：Hadoop能够无缝地添加或移除节点，以适应数据增长或硬件变化，具有良好的水平扩展性。 6. **生态系统**：Hadoop生态系统还包括其他组件，如YARN（用于资源管理和调度）、HBase（分布式数据库）、Pig（数据分析工具）、Hive（数据仓库工具）等，它们共同构建了一个完整的数据处理平台。 本书第三版于2012年5月发布，提供了关于Hadoop的最新信息和技术进展。对于希望深入理解和使用Hadoop的读者来说，这本书涵盖了从基础概念到高级应用的所有关键知识点，是不可多得的学习资源。