"Manning.Hadoop.in.Practice.Oct.2012.pdf" 是一本由Alex Holmes编写的关于Hadoop实践的书籍，它主要关注实际应用和操作，适合那些希望深入了解Hadoop并进行开发和使用的读者。另一本推荐的书籍是"hadoop_the_definitive_guide_3nd_edition.pdf"，它可能更侧重于Hadoop的理论基础和深入介绍。
在《Hadoop in Practice》中，作者Alex Holmes涵盖了以下几个关键知识点：
1. **Hadoop基本介绍**：这部分内容会讲解Hadoop的起源、核心概念以及它在大数据处理中的作用。Hadoop是基于分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型的开源框架，设计用于处理和存储海量数据。它允许数据分布在多台廉价服务器上，实现高可用性和容错性。
2. **数据输入与输出**：Hadoop的数据输入通常涉及使用InputFormat类将原始数据转化为可以被MapReduce处理的键值对。而数据输出则涉及到OutputFormat类，它定义了如何将MapReduce作业的结果写回到文件系统。书中可能会讨论诸如Apache Pig和Apache Hive等高级工具，它们简化了数据导入和导出的过程。
3. **数据预处理**：在大数据分析中，数据预处理是至关重要的步骤，包括数据清洗、转换、整合等。Hadoop提供了如Pig Latin和HiveQL这样的查询语言，用于数据预处理。此外，可能还会涵盖使用Java编程进行自定义的MapReduce任务，以满足特定的数据处理需求。
4. **应用Hadoop进行大数据分析和挖掘**：这部分内容会深入到如何使用Hadoop进行实际的大数据分析项目，例如使用MapReduce编写算法进行机器学习、模式识别、关联规则挖掘等。可能还会介绍一些流行的Hadoop生态系统组件，如Apache Mahout（机器学习库）、Apache Spark（快速通用的大数据处理引擎）和Apache HBase（NoSQL数据库）。
通过这本书，读者不仅可以了解到Hadoop的基本工作原理，还能掌握如何在实际项目中有效地利用Hadoop解决大数据问题。书中可能会包含实例代码和最佳实践，帮助读者快速上手并提升Hadoop技能。
请注意，这本书是Manning Publications出版的，遵循严格的版权规定，未经授权的复制或传播是不允许的。对于大量购买或批量订购，可以联系出版社获取折扣信息。
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