"Hadoop in Action" 是一本关于Hadoop分布式编程框架的专业书籍，涵盖了Hadoop的基础、实战应用以及大规模环境下的使用。
在【标题】"Hadoop in Action" 中，关键词“Hadoop”指的是一个开源的分布式计算框架，它允许在廉价硬件上处理大量数据。该书可能详细介绍了如何利用Hadoop进行大数据处理。
【描述】虽然没有提供具体内容，但通常"Action"一词暗示了本书不仅理论介绍，还将深入实践，教导读者如何实际操作Hadoop。
【标签】同样为"Hadoop in Action"，与标题一致，意味着内容会围绕Hadoop的实际应用展开。
【部分内容】提到了书的结构分为三个部分：
1. 第一部分是Hadoop分布式编程框架的介绍，讲解了构成Hadoop集群的硬件组件，包括安装配置Hadoop以创建一个可工作的系统，以及对MapReduce框架的高层次理解，并提供了编写第一个MapReduce程序的指导。
2. 第二部分“Hadoop in Action”深入讨论如何编写基本和高级的MapReduce程序，良好的编程实践，还包含了一本“Cookbook”，可能包含解决特定问题的实例和技巧。
3. 第三部分“Hadoop Gone Wild”探讨了Hadoop在云环境中的运行，介绍了使用Pig进行编程，Hive和Hadoop的交互，以及一些实际案例研究，这些章节将扩展到更复杂和大规模的数据处理场景。
书中详细内容包括：
- 第1章“Introducing Hadoop”介绍了如何编写可扩展的分布式数据密集型应用程序的基础知识。
- 第2章“Starting Hadoop”涉及启动Hadoop集群的步骤，包括硬件需求和集群设置。
- 第3章“Components of Hadoop”讨论了Hadoop的主要组件，如NameNode、DataNode、TaskTracker和JobTracker等。
- 第4章至第6章深入MapReduce，从基础到高级，提供了编程实践和建议。
- 第7章“Cookbook”可能包含了一系列实用的MapReduce代码示例和解决方案。
- 第8章“Managing Hadoop”涵盖了Hadoop集群的管理和监控，可能包括日志分析、性能优化和故障排除等内容。
- 第9章“Running Hadoop in the cloud”讨论了如何在云计算平台如Amazon Web Services (AWS) 上部署和管理Hadoop。
- 第10章“Programming with Pig”介绍了Pig Latin语言，一种用于Hadoop的数据分析工具。
- 第11章“Hive and the Hadoop herd”讲述了Hive，它是基于Hadoop的数据仓库工具，允许用户通过SQL-like查询语言处理数据。
- 第12章“Case studies”提供了实际应用场景，展示了Hadoop在不同行业的应用和成功案例。
- 附录包括HDFS文件命令，帮助读者更好地理解和操作Hadoop的分布式文件系统。
"Hadoop in Action" 是一本全面且深度探索Hadoop的指南，适合希望掌握Hadoop技术，从基础知识到高级应用，再到大规模数据处理和云环境部署的读者。
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