Hadoop运维实战:Eric Sammer著
"Hadoop.Operations 是一本由 Eric Sammer 编写的关于 Hadoop 操作的电子书,适合学习和理解 Hadoop 的运维知识。这本书涵盖了 Hadoop 的核心组件,包括 MapReduce,以及与之相关的实际操作和管理技巧。" 《Hadoop Operations》一书深入探讨了 Hadoop 生态系统中的关键组件和最佳实践,为那些负责部署、管理和优化 Hadoop 集群的专业人士提供了宝贵的指导。作者 Eric Sammer 在书中分享了他的经验,帮助读者理解如何在生产环境中有效地运行 Hadoop。 1. **Hadoop 简介**:Hadoop 是一个开源的分布式计算框架,基于 Google 的 MapReduce 和 GFS(Google 文件系统)概念设计。它允许在大规模数据集上进行并行处理,具有高容错性和可扩展性,是大数据处理的核心工具之一。 2. **MapReduce**:MapReduce 是 Hadoop 中用于处理和生成大数据集的编程模型。它将大型任务分解为小任务(map阶段),并在集群中的多台机器上并行处理,然后将结果整合(reduce阶段)。书中会详细解释 MapReduce 的工作原理、编程模型以及优化策略。 3. **Hadoop 部署**:书中涵盖了 Hadoop 集群的规划、安装和配置,包括硬件选择、网络架构、数据节点和名称节点的设置等。此外,还会讨论单机模式、伪分布式模式和完全分布式模式的区别和应用。 4. **Hadoop 管理**:运维方面,书中有对监控、故障排查、性能调优、数据备份和恢复等主题的深入讨论。这包括使用如 Ganglia、Nagios 这样的监控工具,以及如何应对 HDFS 和 MapReduce 的常见问题。 5. **安全性与权限**:在大数据环境中,安全性是至关重要的。书中的这部分将介绍如何实施 Kerberos 认证、Hadoop 安全模式以及如何管理用户和组权限。 6. **Hadoop 扩展性与容错性**:Hadoop 设计的目标就是高可用性和容错性。书中将讲解如何通过增加节点来扩展集群,以及如何利用 HA(高可用性)功能确保服务不中断。 7. **Hadoop 相关工具**:除了 MapReduce,Hadoop 生态系统还包括许多其他工具,如 HBase(分布式数据库)、Hive(数据仓库工具)、Pig(数据分析平台)等。这些工具如何与 MapReduce 结合使用,也会在书中有所涉及。 8. **案例研究**:书中可能包含真实世界的案例研究,展示 Hadoop 在不同行业的应用,帮助读者了解如何将理论知识应用于实际项目。 9. **最佳实践**:最后,作者会分享一些最佳实践,包括集群维护、代码优化、数据处理策略等,以帮助读者避免常见陷阱,提升 Hadoop 集群的性能和稳定性。 《Hadoop Operations》是一本全面的指南,涵盖了从基础到高级的 Hadoop 知识,对于任何希望深入了解和掌握 Hadoop 运维的人来说都是不可或缺的资源。
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