Hadoop实战第二版：掌握大数据处理技术

"Hadoop in Practice 2nd Edition-Manning-2014" 《Hadoop in Practice》第二版是Manning出版社出版的一本专注于利用Hadoop处理大数据的实用指南。这本书提供了超过100个经过测试且可以直接应用的技巧，帮助读者掌握Hadoop的核心技术。新版本针对Hadoop架构中的重大变化和新特性进行了更新，包括MapReduce 2的介绍。书中新增章节涉及YARN（Yet Another Resource Negotiator）以及如何将Kafka、Impala和Spark SQL与Hadoop集成。此外，还对Flume、Sqoop和Mahout等工具的最新版本提供了新的和更新的技术说明，这些都是近期有重大更新的工具。 Hadoop是大数据处理的基石，MapReduce是其核心计算框架，而MapReduce 2（也称为YARN）的引入是为了改进第一代MapReduce的资源管理和调度机制，它使得Hadoop可以更好地支持多任务并行处理和更复杂的数据处理应用程序。YARN通过分离资源管理和计算逻辑，提高了系统的灵活性和可扩展性。 Kafka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，它在Hadoop生态系统中的作用是连接不同数据源，确保数据的可靠传输。与Hadoop的集成可以增强实时数据处理和分析能力。 Impala是Cloudera开发的一个快速、交互式的SQL查询引擎，它可以直接对Hadoop的HDFS和HBase进行查询，提供接近于传统关系型数据库的查询速度，适合数据分析人员使用。 Spark SQL是Apache Spark的一部分，它提供了一种与SQL兼容的方式来处理数据，同时保持了Spark的高性能和易用性。Spark SQL可以与Hadoop集成，允许用户在同一个查询中混合使用Hadoop数据和Spark数据，大大简化了大数据分析的流程。 Flume是Hadoop的数据收集工具，用于高效、可靠地聚合、移动大量日志数据。在新版本中，Flume可能包含更多优化和增强的特性，以适应不断增长的数据规模和复杂的数据源。 Sqoop则是一个用于在Hadoop和传统的数据库之间导入导出数据的工具。随着新版本的发布，Sqoop可能增加了对新数据库类型的支持和性能提升，以提高数据迁移的效率。 Mahout是一个基于Hadoop的机器学习库，它提供了许多预定义的机器学习算法。新版本可能包含了更多先进的算法和改进的模型训练流程，以适应现代大数据分析的需求。 总体来说，《Hadoop in Practice 2nd Edition》全面覆盖了Hadoop生态系统的高级用法，结合高质量的代码示例，为读者提供了实际操作的指导，无论是在Hadoop的基础设置、数据处理还是在高级工具的应用上，都能提供宝贵的实践经验。这本书是进入大数据世界的实用入口，也是任何Hadoop从业者和学习者不可或缺的参考资料。