"Hadoop权威指南中文版"
该资源是一本详细介绍Hadoop及其相关技术的书籍,旨在帮助读者深入理解并掌握大数据处理平台Hadoop。书中涵盖了Hadoop的起源、MapReduce编程模型、Hadoop分布式文件系统(HDFS)、数据输入输出、MapReduce应用开发、工作原理、数据类型与格式、特性和集群建设等多个方面。
首先,书中介绍了Hadoop作为应对海量数据存储和分析需求的解决方案,对比了它与关系型数据库管理系统(RDBMS)以及网格计算和志愿计算的区别。Hadoop的历史和发展被详述,包括Apache Hadoop及Hadoop生态圈的组件。
关于MapReduce,书籍阐述了一个气象数据集的分析案例,展示了如何通过Unix工具和Hadoop进行数据处理。MapReduce的核心概念——map阶段和reduce阶段,以及Java、Streaming和Pipes等不同编程接口被详细讲解,包括如何运行分布式MapReduce作业。
Hadoop分布式文件系统(HDFS)的设计原则和操作方法也得到全面解析,包括数据块、namenode和datanode的角色、命令行接口的基本操作,如读写文件、目录管理和数据流等。此外,还讨论了HDFS的不足和解决策略,如Hadoop存档(HAR)。
Hadoop的I/O部分讨论了数据完整性和压缩,包括HDFS的数据完整性检查、本地文件系统、ChecksumFileSystem以及各种压缩编码器。同时,书中还介绍了序列化机制,特别是Writable接口和Avro等高级序列化框架。
在MapReduce应用开发章节,读者将学习到如何配置、测试和优化MapReduce作业,包括mapper和reducer的编写,以及本地和集群上的作业运行。此外,书中还涵盖了MapReduce作业的调试技巧和最佳实践。
MapReduce的工作机制被深入剖析,包括作业提交、任务分配、执行、进度更新和失败处理。调度器(如Fair Scheduler和Capacity Scheduler)和shuffle及排序过程也在这一章中详细讨论。
Hadoop的类型与格式部分探讨了不同的MapReduce作业类型,如输入输出格式,包括文本、二进制和数据库接口。此外,还介绍了连接操作和延迟输出等高级特性。
书中还涵盖了Hadoop集群的建设和管理,包括网络拓扑、安装配置、安全管理(如Kerberos)以及性能基准测试。
最后,书中介绍了Pig、Hive、HBase和ZooKeeper等Hadoop生态系统的重要工具,以及开源工具Sqoop用于数据库与Hadoop之间的数据迁移。通过实际案例,如Hadoop在Last.fm和Facebook的应用,帮助读者理解Hadoop在实际业务场景中的应用。
这本书是学习和理解Hadoop及其生态系统的宝贵资源,适合数据工程师、数据科学家和希望深入了解大数据处理的读者。