"《Hadoop权威指南》是一本详细介绍Hadoop及其相关技术的书籍,适合对大数据处理感兴趣的读者。书中涵盖了Hadoop的起源、发展、核心组件以及MapReduce的使用方法,深入解析了Hadoop分布式文件系统(HDFS)的工作原理和API,还探讨了Hadoop的输入/输出机制和数据完整性保障。"
在第一章中,作者首先介绍了大数据的重要性以及传统的数据存储和分析方式,如关系型数据库管理系统、网格计算和志愿计算,并对比了它们与Hadoop的差异。接着,回顾了Hadoop的发展历程,从名字的由来到Yahoo!的应用,再到Apache Hadoop项目的各个子项目,如MapReduce、HDFS、Pig、HBase、ZooKeeper、Hive和Chukwa。
第二章深入讲解了MapReduce编程模型,通过一个气象数据集的例子展示了如何使用Unix工具进行数据分析,然后逐步引入Hadoop进行大规模数据处理。详细阐述了map和reduce函数的实现,以及如何编写Java MapReduce程序。此外,还介绍了分布化的概念,包括数据流的处理和combiner的使用,以及如何运行分布式MapReduce作业。同时提到了Hadoop流和Hadoop管道,分别支持使用Ruby和Python等脚本语言以及通过管道机制进行数据处理。
第三章聚焦于Hadoop分布式文件系统(HDFS),分析了其设计原则,如块的概念、名称节点和数据节点的角色。详细介绍了HDFS的命令行接口和各种API,包括Thrift、C语言库、FUSE、HTTP和FTP接口,以及Java接口的使用,如读取、写入、管理目录和文件系统查询操作。此外,讨论了数据流的过程,包括读取和写入的细节,以及一致性模型。还提到了利用distcp进行并行复制和Hadoop归档文件系统(Hadoop Archives)的使用及其局限性。
第四章则关注Hadoop的输入/输出机制,强调了数据完整性的关键,特别是在HDFS中的实现。讨论了HDFS的数据校验和保护机制,以及如何确保本地和网络传输过程中的数据完整性。
《Hadoop权威指南》是一本全面介绍Hadoop生态系统的书籍,对于理解Hadoop如何处理大数据问题,以及如何使用MapReduce和HDFS进行实际开发具有很高的参考价值。