Hadoop实战指南：从入门到深度应用

《Hadoop实战》是一本深入浅出的IT专业书籍，由Manning Early Access Program出版，版权属于2010年的Manning Publications。本书聚焦于Hadoop这一大数据处理框架，旨在帮助读者理解和应用Hadoop技术。全书分为三个部分，旨在提供全面的学习路径。 **Part 1: Hadoop分布式编程框架** - 第1章“介绍Hadoop”：本章首先介绍了Hadoop的基本概念，它是一个为大规模数据集提供分布式存储和计算的平台。Hadoop的核心思想是通过将大规模任务分解为较小的子任务在集群上并行执行，实现高效率的数据处理。书中会探讨如何编写可扩展的、分布式的数据密集型程序，为后续章节打下基础。 - 第2章“启动Hadoop”：这一章节详细讲解了如何配置和安装Hadoop集群硬件组件，包括硬件需求、软件安装过程以及系统设置，确保读者能够搭建起一个能正常运行的Hadoop环境。 - 第3章“Hadoop组件”：深入解析Hadoop的各个组成部分，如Hadoop Distributed File System (HDFS)、MapReduce框架、YARN（Yet Another Resource Negotiator）调度器等，让读者对整个体系结构有清晰的认识。 **Part 2: Hadoop实战** - 第4章“编写基本MapReduce程序”：在这里，读者将学习如何编写和理解MapReduce的基本工作原理，包括Mapper和Reducer的实现，以及如何设计和优化MapReduce作业以提高性能。 - 第5章“高级MapReduce”：进一步探讨复杂MapReduce任务的设计，包括错误处理、数据分区、自定义排序和合并策略等，提升读者的MapReduce编程技能。 - 第6章“编程实践”：关注Hadoop编程的最佳实践，包括代码组织、性能调优、数据模型选择等内容，帮助读者避免常见陷阱，提高开发效率。 - 第7章“实用指南”：包含一系列实战案例和解决方案，使读者能够将所学理论应用于实际场景，解决实际问题。 - 第8章“管理Hadoop”：介绍如何管理和维护Hadoop集群，包括监控、故障排查、安全性和备份恢复等方面的知识。 **Part 3: Hadoop进阶与云计算** - 第9章“云计算中的Hadoop”：讲解如何将Hadoop部署到云端，如Amazon Web Services (AWS)或Google Cloud Platform (GCP)，拓展其在分布式计算环境中的应用。 - 第10章“Pig编程”：Pig是一种基于Hadoop的数据流语言，本章将介绍如何使用Pig进行数据处理和转换。 - 第11章“Hive和Hadoop Herd”：Hive是Hadoop上的SQL-like查询语言，而Hadoop Herd则提供了更友好的用户界面。本章将讨论这两种工具的使用方法和它们在数据分析中的作用。 - 第12章“案例研究”：总结性地回顾前面章节中的案例，并提供额外的实际项目案例分析，展示Hadoop在不同领域的应用效果。 通过本书，读者不仅能够掌握Hadoop的基本原理和使用技巧，还能了解到如何在不断发展的技术环境中灵活运用Hadoop处理大数据，从而适应快速变化的IT行业需求。