深入理解Hadoop：权威指南第三版英文版

"《Hadoop 权威指南（第三版）英文版》是关于Apache Hadoop生态系统的详尽指南，由Tom White撰写。本书涵盖了Hadoop的起源、与其它系统（如RDBMS、网格计算、志愿者计算）的比较，以及Hadoop的分布式文件系统（HDFS）设计和MapReduce编程模型的深入讲解。书中还讨论了Hadoop的版本、兼容性、数据存储和分析方法。" 在Hadoop生态系统中，MapReduce是核心的计算框架。通过一个天气数据集的例子，书中介绍了如何使用MapReduce进行数据分析，包括数据格式、Map和Reduce函数的使用，以及如何通过Java实现MapReduce程序。此外，还讲述了如何扩展MapReduce以适应大规模数据处理，并探讨了数据流、Combiner功能以及如何使用Hadoop Streaming和Hadoop Pipes与不同的编程语言（如Ruby和Python）集成。 HDFS是Hadoop的基础，用于海量数据的分布式存储。书中详细阐述了HDFS的设计理念，如块、NameNodes和DataNodes，以及HDFS联邦和高可用性特性。此外，还介绍了HDFS的命令行接口，基本的文件操作，不同层次的接口，如Java接口，以及如何读写数据。HDFS的数据一致性模型、distcp工具的使用和集群的平衡维护也是讨论的重点。 Hadoop I/O部分涉及数据完整性，包括HDFS中的数据校验、本地文件系统和ChecksumFileSystem。压缩和编码机制，如Codecs，以及它们如何影响输入分片在MapReduce中的应用。此外，序列化接口Writable和实现自定义Writable的方法，以及Avro这样的序列化框架和文件数据结构如SequenceFile和MapFile也被详细介绍。 在开发MapReduce应用程序章节中，读者将学习配置API、资源合并、环境配置、单元测试、Mapper和Reducer的编写，以及如何在集群上运行和调试作业。此外，还介绍了JobControl和Apache Oozie等工具来管理MapReduce工作流。 书中的第六章深入到MapReduce的工作原理，包括MapReduce作业执行的详细过程，经典的MapReduce和YARN（MapReduce 2）架构，以及它们如何处理失败。调度器如公平调度器和容量调度器，以及Shuffle和Sort阶段的运作方式也有所涵盖。 最后，第七章讨论了MapReduce的类型和格式，如默认的MapReduce作业、输入和输出格式，包括文本、二进制、多输入/输出和数据库输入/输出的处理方式。 《Hadoop 权威指南（第三版）英文版》是一本全面且深入的技术参考书籍，适合那些想要理解和掌握Hadoop及其相关技术的开发者和数据分析师。