掌握Hadoop 2：数据处理与分析实战

"Learning Hadoop 2" 《Learning Hadoop 2》这本书是关于使用Hadoop 2进行数据处理、生命周期管理和分析工作流设计与实施的指南。由Garry Turkington和Gabriele Modena撰写，它涵盖了Hadoop 2生态系统中的最新技术，帮助读者掌握这个强大的大数据处理工具。 Hadoop 2是Apache Hadoop项目的一个主要版本，它在Hadoop 1的基础上进行了大量的改进和优化，旨在提高可扩展性、性能和可用性。其中最重要的更新包括YARN（Yet Another Resource Negotiator）的引入，这是一个全新的资源管理系统，它将原本Hadoop 1中的JobTracker功能分解为ResourceManager和ApplicationMaster，实现了更高效的任务调度和资源分配。 在书中，读者可以学习到如何配置和管理Hadoop集群，包括安装和设置HDFS（Hadoop Distributed File System），这是Hadoop的基础，用于存储大量分布式数据。此外，还会讨论MapReduce 2.0，它是Hadoop处理数据的主要计算框架，允许并行处理大数据集。 除了基础架构，作者还会深入讲解Hadoop 2生态中的其他关键组件，如Hive（数据仓库工具）用于查询和分析存储在Hadoop上的结构化数据；Pig（数据流处理语言）用于构建复杂的数据处理任务；以及HBase（NoSQL数据库）提供实时访问大规模数据的能力。 此外，学习Hadoop 2还包括对Spark的介绍，Spark是一个快速、通用且可扩展的大数据处理框架，它可以与Hadoop紧密集成，提供内存计算以提高处理速度。还有可能涵盖Oozie（工作流调度系统）和ZooKeeper（分布式协调服务），这些工具对于管理复杂的分布式应用程序至关重要。 生命周期管理方面，读者将了解数据的导入、清洗、转换、存储和查询的整个流程，以及如何使用Hadoop进行数据备份和恢复。分析工作流设计则会涉及如何利用Hadoop进行数据挖掘和机器学习任务。 本书还强调了最佳实践，以确保高可用性和安全性，如Hadoop的安全模式、身份验证和授权机制，这对于企业级应用尤为重要。同时，书中可能包含案例研究和实战示例，帮助读者将理论知识转化为实际操作。 《Learning Hadoop 2》是一本全面的教程，适合希望深入理解Hadoop 2平台，并希望利用其能力进行大数据处理和分析的IT专业人士。通过本书的学习，读者能够掌握Hadoop 2的核心概念和技术，从而在大数据领域中发挥出强大的效能。