深入探索Hadoop:权威指南第二版
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更新于2024-07-26
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"《Hadoop权威指南》第二版英文是由Tom White编著,O'Reilly Media出版的一本关于Hadoop的详细技术书籍。该书深入介绍了Hadoop生态系统,特别是MapReduce编程模型,适合有一定英语基础的读者阅读。"
在书中,作者首先介绍了Hadoop的背景及其在数据存储和分析领域的应用。Hadoop被设计用来处理和存储海量数据,与传统的RDBMS(关系型数据库管理系统)和网格计算、志愿者计算系统相比,Hadoop提供了一种更加灵活和可扩展的数据处理方式。Hadoop的发展历程也得到了详细的阐述,包括Apache Hadoop项目的历史和现状。
接着,书中的核心内容集中在MapReduce上。通过一个天气数据集的例子,展示了如何使用Unix工具进行数据分析,然后对比了如何利用Hadoop实现同样的分析任务。MapReduce是Hadoop的核心,它将大数据处理分解为两个阶段:Map和Reduce。Java MapReduce是实现这一模型的标准方式,书中详细解释了如何编写Map和Reduce函数,并讨论了如何通过增加更多的节点来扩展MapReduce作业,以适应大规模数据处理。
此外,书中还介绍了Hadoop的分布式数据流模型,以及Combiner函数的作用,即在本地对Map阶段产生的中间结果进行部分聚合,从而减少网络传输的数据量。读者还将学习如何实际运行分布式MapReduce作业,包括配置和提交作业的步骤。为了满足不同语言环境的开发者需求,书中还提到了Hadoop Streaming,允许使用诸如Ruby和Python等脚本语言编写Map和Reduce任务,以及Hadoop Pipes,这是一种用C++编写MapReduce程序的接口。
《Hadoop权威指南》第二版英文版为读者提供了全面理解Hadoop及其MapReduce机制的详细指导,涵盖了从基本概念到实际操作的各个方面,是学习和掌握Hadoop技术的重要参考资料。
2013-03-28 上传
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L_YGTIGER
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