Hadoop权威指南：分布式存储与计算详解

"Hadoop权威指南，第二版，由Tom White撰写，是学习Hadoop的首选入门书籍。本书详细介绍了Hadoop这一分布式存储和分布式计算框架，由O'Reilly Media出版。" 《Hadoop权威指南》是Hadoop领域的经典之作，作者Tom White深入浅出地阐述了Hadoop的核心概念和技术细节，旨在帮助读者理解和掌握这个强大的大数据处理工具。这本书的第二版，相较于初版，可能包含了更多更新的内容，以适应Hadoop生态系统的快速发展。 Hadoop是基于Java实现的开源项目，最初由Doug Cutting创建，后来成为Apache软件基金会的一个顶级项目。它主要由两个核心组件组成：Hadoop Distributed File System (HDFS) 和 MapReduce。HDFS是一种分布式文件系统，它允许数据在集群中的多台服务器上进行冗余存储，从而提供高可用性和容错性。MapReduce则是用于大规模数据集并行处理的编程模型，它将复杂的数据计算任务拆分为两个阶段——Map和Reduce，便于并行化执行。 本书详细讲解了Hadoop的安装、配置和管理，包括如何设置单机环境、伪分布式环境以及完全分布式环境。此外，书中还涵盖了Hadoop的生态系统，如HBase（分布式数据库）、Hive（数据仓库工具）、Pig（数据分析平台）、Zookeeper（协调服务）等，这些工具和服务都是Hadoop大数据处理的重要组成部分。 Tom White在书中还探讨了数据流和数据处理的高级主题，如数据压缩、数据复制策略、容错机制以及性能优化。同时，他介绍了如何编写MapReduce程序，包括Java API的使用，以及如何利用更高级的工具如Apache Pig和Apache Hive来简化开发过程。 《Hadoop权威指南》的第二版可能加入了关于YARN（Yet Another Resource Negotiator）的详细内容，这是Hadoop 2.x引入的新特性，用以改进MapReduce的资源管理和调度。此外，可能还涵盖了Hadoop生态系统的最新发展，如Spark、Tez等新型计算框架，以及Hadoop与其他大数据技术（如NoSQL数据库、流处理系统）的集成。 本书不仅适合初学者，也对已经有一定Hadoop经验的开发者提供了深入的技术指导。通过阅读《Hadoop权威指南》，读者可以全面了解Hadoop及其相关工具，掌握大数据处理的关键技能，并能灵活应用到实际项目中。