Hadoop权威指南:第二版
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更新于2024-09-21
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"Hadoop权威指南第二版,作者Tom White,由Doug Cutting撰写序言,是关于Hadoop、云计算和分布式海量数据存储的经典书籍。"
在《Hadoop权威指南》第二版中,作者Tom White深入浅出地介绍了Hadoop这一开源框架,它在处理和存储大规模数据集方面扮演着核心角色。这本书涵盖了从基础到高级的主题,旨在帮助读者全面理解Hadoop生态系统,并掌握在实际项目中运用Hadoop的技能。
Hadoop是基于Java开发的,最初设计目的是为了实现分布式文件系统(Hadoop Distributed File System, HDFS),它能够处理PB级别的数据。Hadoop的核心思想是将大数据分布在多台廉价硬件上,通过MapReduce计算模型进行并行处理,极大地提高了数据处理效率。书中详细阐述了Hadoop的架构原理,包括NameNode、DataNode、Secondary NameNode等组件的功能和交互。
在云计算章节,书中讨论了如何将Hadoop部署在云环境中,以及云计算对Hadoop的影响和挑战。此外,还介绍了Hadoop与其他云服务如Amazon EMR(Elastic MapReduce)的集成。
分布式计算是Hadoop的核心,书中详尽介绍了MapReduce的工作机制,包括Mapper和Reducer阶段,以及 Shuffle和Sort过程。读者还将学习如何编写MapReduce程序,解决实际问题,并优化Hadoop作业性能。
对于数据处理,本书涵盖了一系列相关工具,如Pig、Hive和HBase。Pig提供了一个高级的数据流语言,简化了Hadoop上的数据处理;Hive则是一个数据仓库工具,允许使用SQL查询Hadoop中的数据;HBase是一个分布式、列族式的NoSQL数据库,适用于实时查询大数据。
此外,书中还讨论了Hadoop的扩展和优化,包括YARN(Yet Another Resource Negotiator)作为新的资源管理系统,以及Spark等新一代大数据处理框架。YARN改变了Hadoop的资源调度方式,提升了集群资源利用率。Spark提供了更高效的数据处理能力,特别适合迭代计算和交互式数据分析。
安全性也是Hadoop应用中不可忽视的部分,书中提到了Hadoop的安全特性,如Hadoop的认证、授权和加密机制,以及Kerberos等安全协议的应用。
最后,本书包含了大量的实战案例和最佳实践,帮助读者将理论知识转化为实际操作能力。通过阅读《Hadoop权威指南》,无论是初学者还是经验丰富的开发者,都能获取到构建、管理和维护大规模数据处理系统的宝贵知识。
2018-06-07 上传
2017-11-18 上传
2018-04-18 上传
2023-11-07 上传
2024-02-03 上传
2023-05-09 上传
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2023-11-05 上传
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