深入理解Hadoop:权威指南第三版
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更新于2024-07-23
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"Hadoop 权威指南第三版"
Hadoop 是一个广泛使用的开源框架,它允许分布式存储和处理大规模数据集。随着技术的迅速发展,Hadoop 的接口不断更新,对于开发者来说,保持对最新版本的理解至关重要。《Hadoop 权威指南第三版》由 Tom White 撰写,旨在提供一个全面理解 Hadoop 的途径。
本书涵盖了从 Hadoop 的基础到高级特性的深入探讨。作者首先介绍了 Hadoop 的核心概念,包括数据存储和分析的重要性,以及与传统关系型数据库管理系统(RDBMS)、网格计算和志愿者计算的对比。书中指出,Hadoop 以其可扩展性和容错性,特别适合处理大规模非结构化数据。
Hadoop 的历史被简要回顾,强调了 Apache 社区对 Hadoop 的贡献以及围绕 Hadoop 构建的生态系统。书中还列出了不同版本的 Hadoop 发行版,帮助读者了解兼容性和版本之间的差异。
MapReduce 是 Hadoop 的核心计算模型,书中通过一个天气数据集的例子展示了 MapReduce 的工作原理。Map 阶段将数据拆分成可处理的部分,而 Reduce 阶段则对这些部分进行聚合。除了 Java 实现的 MapReduce,书中还介绍了如何使用 Hadoop Streaming 支持其他语言(如 Ruby 和 Python)编写 Map 和 Reduce 函数,以及 Hadoop Pipes,这是用 C++ 编写的原生进程管道。
Hadoop 分布式文件系统(HDFS)是 Hadoop 存储数据的基础。书中详细描述了 HDFS 的设计原则,包括其概念如名称节点、数据节点和块复制。HDFS 的容错机制、数据流动过程以及如何优化 HDFS 的使用也是讨论的重点。
《Hadoop 权威指南第三版》是一本全面的教程,适合希望掌握 Hadoop 2.x 版本及其相关工具的开发人员、数据分析师和架构师。通过阅读此书,读者可以深入了解 Hadoop 的工作方式,以及如何有效地利用它来处理和分析大数据。
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下木
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