"Hadoop权威指南 最新版本 中文版 分布式存储和计算技术"
《Hadoop权威指南》是理解、部署和优化Hadoop生态系统的关键参考资料。最新版本深入介绍了Hadoop的核心组件,包括Hadoop分布式文件系统(HDFS)和MapReduce计算框架,以及相关的I/O机制、应用开发、集群安装与管理,同时还涵盖了Pig和HBase等工具的使用。
1. **初识Hadoop**
- 数据的重要性:书中首先强调了大数据的价值和挑战,指出Hadoop是为了解决海量数据存储和分析问题而生。
- Hadoop与其他系统的比较:Hadoop以其分布式、容错性以及可扩展性区别于传统的单机或并行系统。
- Hadoop的发展历程:从早期的Nutch搜索引擎项目到Apache开源项目,Hadoop经历了快速的演进和广泛应用。
2. **MapReduce简介**
- MapReduce工作原理:通过实例展示了如何使用MapReduce处理气象数据,对比了使用Unix工具和Hadoop的差异,解释了分布式执行过程。
- Hadoop流和管道:讨论了如何使用Hadoop流将数据处理与其他工具结合,以及Hadoop管道的使用场景。
3. **Hadoop分布式文件系统(HDFS)**
- HDFS设计原则:介绍HDFS的高可用性和容错性设计,如数据冗余和块复制。
- HDFS接口:包括命令行接口和Java编程接口,用于读写文件系统。
- 数据流和复制:详细阐述了数据在HDFS中的流动过程,以及distcp工具实现的并行复制功能。
- Hadoop归档文件:HAR是一种将多个HDFS文件打包成一个存档文件的方法,以提高空间利用率和访问效率。
4. **Hadoop的I/O**
- 数据完整性:讨论了Hadoop如何确保数据在传输和存储过程中的完整性。
- 压缩:分析了不同类型的压缩算法,以及它们在Hadoop中的应用。
- 序列化:解释了数据在分布式环境中的序列化和反序列化过程。
- 基于文件的数据结构:探讨了如何利用Hadoop处理各种复杂数据结构。
5. **MapReduce应用开发**
- API配置和开发环境:指导开发者如何配置MapReduce的开发环境,编写和测试作业。
- 作业调优:提供了一系列的性能优化策略,包括任务划分、内存管理和并行度调整。
6. **MapReduce的工作原理**
- 作业调度和执行:详细解析了MapReduce作业的生命周期,包括任务调度、故障恢复和shuffle与排序阶段。
7. **MapReduce的类型与格式**
- MapReduce类型和输出格式:讲解了自定义Mapper、Reducer和OutputFormat的可能性。
8. **MapReduce特性**
- 计数器:介绍如何使用计数器跟踪和调试作业。
- 排序:解释了MapReduce内在的排序机制。
- 联接:讨论了不同类型的联接操作在MapReduce中的实现。
- 数据分布:讲述了次要数据如何在分布式环境中管理。
9. **Hadoop集群的安装**
- 集群配置和基准测试:涵盖了集群硬件选择、软件安装、SSH配置和Hadoop配置步骤,以及基准测试方法。
10. **Hadoop的管理**
- HDFS管理和监控:提供了HDFS的日常维护和监控技巧。
- 监控和维护:强调了监控系统性能和健康状态的重要性,以及问题排查方法。
11. **Pig简介**
- PigLatin语言:介绍了Pig的脚本语言PigLatin,用于简化Hadoop上的数据处理任务。
- 用户定义函数:展示了如何编写和集成自定义函数以扩展Pig的功能。
12. **Hbase简介**
- HBase基础:HBase是一个基于HDFS的NoSQL数据库,用于实时查询大规模数据,书中介绍了其基本概念和用法。
《Hadoop权威指南》全面覆盖了Hadoop生态系统的核心技术和实践应用,为读者提供了深入理解和掌握Hadoop的宝贵资源。