Hadoop权威指南第四版：大规模数据处理的基石

"Hadoop权威指南第4版，英文版，由Tom White撰写，于2015年4月出版。本书是针对Hadoop技术的详细指南，介绍了Hadoop的起源、发展及其在大规模数据处理中的应用。" Hadoop是一个开源的分布式计算框架，最初源于Nutch项目，旨在构建一个开源的网络搜索引擎。在Google发布了其GFS（Google文件系统）和MapReduce论文后，Hadoop的开发方向逐渐明确，旨在解决Nutch在多台计算机上进行计算时遇到的问题。 Tom White在2006年开始参与Hadoop的贡献工作，他的加入对Hadoop的发展起到了关键作用。在这本权威指南中，Tom深入解析了Hadoop的核心组件，包括HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce。HDFS是Hadoop的基础，它设计为跨大量廉价硬件节点存储和管理数据，提供高容错性和高可用性。MapReduce则是一种编程模型，用于处理和生成大数据集，它将复杂的计算任务分解为“映射”（map）和“化简”（reduce）两个阶段，使得在分布式环境中并行处理成为可能。 随着Yahoo!的加入，Hadoop迅速发展壮大，并且成为一个能够真正应对互联网大规模数据处理的技术。Yahoo!不仅提供了资源支持，还帮助Hadoop社区扩展，促进了Hadoop生态系统中其他项目的成长，如HBase（分布式数据库）、Hive（数据仓库工具）和Pig（数据分析平台）等。 Hadoop的第四版指南很可能涵盖了Hadoop 2.x版本，其中引入了YARN（Yet Another Resource Negotiator），这是一个资源管理系统，改进了最初的MapReduce模型，允许在同一个集群中运行多种计算框架。此外，书中可能还讨论了Hadoop的安全性、性能优化、数据处理的最佳实践以及与云计算平台的集成等内容。 《Hadoop：权威指南》第四版是学习和理解Hadoop生态系统及其在大数据处理中应用的宝贵资源，适合数据工程师、数据科学家、系统管理员以及对大数据感兴趣的读者。通过这本书，读者可以深入了解Hadoop如何处理PB级别的数据，如何实现容错和扩展性，以及如何在实际业务场景中部署和管理Hadoop集群。