精通Hadoop2.x：高级大数据处理

"Mastering Hadoop 是一本由 Sandeep Karanth 撰写的书籍，旨在帮助读者超越Hadoop基础知识，掌握新一代的大数据处理平台。本书适用于希望提升Hadoop技能、解决复杂数据处理问题的读者，适合对Hadoop有一定了解的学习者。书中详细介绍了如何优化Hadoop MapReduce、Pig和Hive，以及深入探讨了YARN，如何将Storm与Hadoop集成。此外，还涵盖了Hadoop在云端的部署和基于Hadoop的分析。书中的章节包括Hadoop 2.x、高级MapReduce、高级Pig、高级Hive、序列化和Hadoop I/O、YARN、Storm on YARN、Hadoop在云端、HDFS替代方案、HDFS联邦、Hadoop安全以及使用Hadoop进行分析等内容。" 《Mastering Hadoop》是Hadoop领域的进阶指南，作者Sandeep Karanth通过398页的篇幅详细讲解了Hadoop的高级概念和技术。该书主要面向已经具备一定Hadoop基础的读者，旨在提升他们在大数据处理上的能力。书中首先介绍了Hadoop 2.x的新特性，这是Hadoop的重要升级，包含了MapReduce的优化方法，以及Pig和Hive的高级应用，这两个工具是Hadoop生态系统中用于数据处理和查询的关键组件。 接下来，读者将深入学习YARN（Yet Another Resource Negotiator），它是Hadoop 2.x的核心部分，负责集群资源管理和任务调度，使得Hadoop可以支持更多的计算模型。通过学习YARN，读者可以理解如何在Hadoop中整合实时流处理框架如Storm，实现低延迟的数据处理。 书中的“Hadoop on the Cloud”章节，探讨了如何在云环境中部署和运行Hadoop，这对于寻求灵活扩展和降低成本的组织来说至关重要。同时，书中还讨论了HDFS（Hadoop Distributed File System）的替代方案和联邦，这有助于提高数据存储和访问的效率。 安全是任何大数据平台不可忽视的部分，《Mastering Hadoop》专门有一章讨论Hadoop的安全机制，帮助读者理解如何保护和管理Hadoop集群中的敏感数据。 最后，书中通过实际案例和代码示例展示了如何利用Hadoop进行数据分析，这是大数据价值挖掘的关键步骤。对于在Windows环境下工作的开发者，书中的附录提供了关于在Windows上设置和使用Hadoop的指导。 《Mastering Hadoop》是一本全面且深入的Hadoop教程，它不仅涵盖了Hadoop的核心技术，还涉及了云部署、实时处理和安全性等重要话题，是进一步提升Hadoop技能的宝贵资源。