"Hadoop in Practice, 2nd Edition" 是一本专注于通过Hadoop解决大数据问题的实战指南，第二版更新了关于Hadoop核心架构的变化和新特性，包括MapReduce 2.0。新章节涵盖了YARN、Kafka、Impala与Spark SQL与Hadoop的集成。书中还提供了对Flume、Sqoop和Mahout等组件的新技术和更新内容，这些组件都经历了重大版本更新。
在Hadoop的世界里，"Hadoop in Practice, 2nd Edition" 提供了104个经过测试且可以直接应用的实用技巧，旨在帮助读者掌握大数据处理。作者Alex Holmes深入探讨了商业变体如MapR提供的特性，以及各种不同的发布和API。这本书不仅全面覆盖了高级Hadoop用法，还附带了高质量的代码示例，让读者能够理解和应用Hadoop生态系统的各种工具。
对于那些想要深入了解Hadoop生态系统的人来说，这本书提供了一个非常实际和广泛的概述，涵盖了一系列引人入胜的主题，激发创新思维。它被称赞为连接Hadoop技术书籍支柱的横向屋顶，巧妙地将所有Hadoop生态系统技术结合在一起，为读者提供了从基础到进阶的全面学习路径。
在第二版中，新增内容包括：
1. **YARN（Yet Another Resource Negotiator）**：这是Hadoop 2.x引入的资源管理框架，取代了原有的JobTracker，提高了系统资源利用率和灵活性，使得在Hadoop集群上运行更多类型的应用成为可能。
2. **Kafka**：这是一个高吞吐量的分布式消息系统，常用于实时数据流处理和构建实时数据管道。通过集成Kafka，Hadoop可以更好地处理实时数据流和事件驱动的数据处理。
3. **Spark SQL**：Spark的SQL模块，允许用户使用SQL或DataFrame API来处理数据，与Hadoop集成后，可以实现高效的数据分析和处理。
4. **Impala**：由Cloudera开发的开源查询引擎，直接在Hadoop的HDFS和HBase上进行交互式查询，显著提升了大数据查询的速度。
此外，书中还更新了关于Flume（日志收集系统）、Sqoop（数据导入导出工具）和Mahout（机器学习库）的内容，这些工具在处理大数据时都扮演着关键角色。Flume用于收集、聚合和移动大量日志数据，Sqoop则用于在Hadoop和传统数据库之间高效地传输数据，而Mahout则提供了一套用于构建机器学习算法的工具。
"Hadoop in Practice, 2nd Edition" 是一本非常适合那些希望提升Hadoop技能、理解和应用最新Hadoop技术的专业人士的参考书，无论你是初学者还是经验丰富的开发者，都能从中受益匪浅。
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