Apache Hadoop权威指南：第四版详解

"Hadoop权威指南 第四版，由Tom White撰写，是关于构建和维护可靠、可扩展的分布式系统的全面指南，特别关注Apache Hadoop的使用。本书适用于想要分析任何大小数据集的程序员和希望建立及运行Hadoop集群的管理员。" 在第四版的《Hadoop权威指南》中，作者Tom White专门讨论了Hadoop 2，并新增了关于YARN以及相关项目如Parquet、Flume、Crunch和Spark的章节。书中涵盖了Hadoop的最新变化，并通过新的案例研究展示了Hadoop在医疗系统和基因组数据处理中的应用。 1. **Hadoop基础组件**：书中详细介绍了Hadoop的基础组件，包括： - **MapReduce**：一种分布式编程模型，用于处理和生成大数据集。MapReduce将大型任务分解为小部分，由集群中的多个节点并行处理，然后合并结果。 - **HDFS（Hadoop Distributed File System）**：Hadoop的分布式文件系统，设计为跨大量廉价硬件存储和处理大量数据。HDFS具有高容错性和数据冗余，确保数据的可靠存储。 2. **YARN（Yet Another Resource Negotiator）**：作为Hadoop 2的主要更新，YARN改进了资源管理和调度，使得Hadoop集群能支持更多种类的工作负载。YARN将资源管理和应用程序管理分离，提高了系统的效率和灵活性。 3. **相关项目介绍**： - **Parquet**：是一种列式存储格式，适用于大数据分析，能够跨多种计算框架（如Hadoop、Spark）提供高效的读写性能。 - **Flume**：是数据收集系统，用于聚合、聚合和传输大规模日志数据。它设计为高度可靠且易于操作，适合实时数据流处理。 - **Crunch**：简化了Java在Hadoop上的数据处理，提供了一种声明性编程模型，类似于Pig和Hive，但更接近于Java开发者。 - **Spark**：快速、通用的大数据处理引擎，支持批处理、交互式查询（通过Spark SQL）和实时流处理。Spark在内存计算方面表现出色，比传统的MapReduce更快。 4. **最新变化与案例研究**：读者将了解到Hadoop的最新发展，包括性能提升、新功能和优化。书中的案例研究揭示了Hadoop在医疗保健和基因组学领域的应用，这两个领域都需要处理和分析海量数据，以发现模式和洞察。 《Hadoop权威指南 第四版》是深入理解Hadoop生态系统、掌握大数据处理技术的宝贵资源，无论你是初学者还是经验丰富的专业人士，都能从中受益。