深入理解Hadoop：分布式编程框架实战

"Hadoop in Action 是一本关于Hadoop分布式编程框架的书籍，通过Manning Early Access Program出版。这本书分为三个部分，详细介绍了Hadoop的核心概念、实际应用以及大规模部署的场景。" 在第一部分“Hadoop - 分布式编程框架”中，作者首先介绍了Hadoop的基础知识。这一部分包括： 1. **第1章：引入Hadoop** - 本章涵盖了编写可扩展、分布式数据密集型应用程序的基本原理，讨论了Hadoop设计的目标，即处理海量数据的存储和计算需求。 2. **第2章：启动Hadoop** - 讲解了搭建Hadoop集群所需的硬件组件，以及安装和配置Hadoop以创建一个可运行的系统的过程。 3. **第3章：Hadoop的组件** - 这一章深入介绍了Hadoop的主要组成部分，包括HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce编程模型。 第二部分“Hadoop in Action”则更侧重于实践应用： 4. **第4章：编写基本的MapReduce程序** - 教授如何编写简单的MapReduce作业，这是Hadoop处理数据的主要方式，通过分发、并行化计算和合并结果来处理大数据。 5. **第5章：高级MapReduce** - 进一步探讨了MapReduce的复杂用法，包括自定义分区器、Combiner和Shuffle阶段的优化。 6. **第6章：编程实践** - 提供了关于编写高效、健壮的Hadoop程序的最佳实践和指导。 7. **第7章：Cookbook** - 包含了一系列实用示例和技巧，帮助读者解决常见的Hadoop编程问题。 8. **第8章：管理Hadoop** - 讨论了监控、维护和优化Hadoop集群的方法。 第三部分“Hadoop Gone Wild”展示了Hadoop在更大规模和不同环境下的应用： 9. **第9章：在云中运行Hadoop** - 探讨如何在云端部署和运行Hadoop集群，利用云计算资源的弹性与可扩展性。 10. **第10章：使用Pig编程** - 介绍了Pig Latin语言，这是一种高级工具，用于简化Hadoop上的数据处理任务。 11. **第11章：Hive和Hadoop的牧群** - Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，允许用户使用SQL查询Hadoop集群中的数据，而Hadooperd则是管理和协调Hadoop组件的系统。 12. **第12章：案例研究** - 展示了真实世界中的Hadoop应用，提供了实践经验和教训。 书末还附有HDFS文件命令的参考，帮助读者更好地理解和操作Hadoop的文件系统。 “Hadoop in Action”是一本全面介绍Hadoop技术的指南，适合对大数据处理感兴趣，或者需要使用Hadoop进行数据分析和开发的读者。通过这本书，读者可以掌握从基础到进阶的Hadoop技能，并了解如何在实际环境中有效运用这些技术。