Hadoop MapReduce实用指南：分析海量数据的实战宝典

《Hadoop MapReduce Cookbook》是一本专为分析大规模和复杂数据集而设计的技术指南，由Srinath Perera和Thilina Gunarathne共同编著，由Packt Publishing出版。该书是Hadoop MapReduce技术的实用手册，提供了大量实用的"菜谱"或解决方案，帮助读者深入理解和掌握这个分布式计算框架的核心原理和实践技巧。 Hadoop MapReduce是一种用于处理海量数据的并行计算模型，它将复杂的计算任务分解成一系列小任务（映射阶段）并在集群中并行执行，然后通过合并中间结果（归约阶段）得到最终答案。本书适用于那些已经熟悉Hadoop基础概念但希望进一步提升技能，以及对大数据处理有实际需求的开发人员、数据分析师和系统管理员。 书中包含的内容覆盖了MapReduce的工作原理、最佳实践、性能优化、数据处理流程、数据清洗、数据分析等多个方面。每个章节都围绕一个特定的问题或场景，提供详细的步骤和代码示例，使得读者能够快速应用到实际项目中。此外，书中还可能探讨了Hadoop生态系统中的其他组件，如HDFS（Hadoop Distributed File System）和YARN（Yet Another Resource Negotiator），以及如何与之协同工作。 在版权方面，所有内容未经Packt Publishing事先书面许可不得复制、存储或以任何形式传播，包括嵌入在批评性文章或评论中。尽管作者和出版社已经尽力确保信息的准确性，但书中提供的信息不带有任何保修，无论是明示的还是默示的，且不对因本书引起的直接或间接损失负责。 《Hadoop MapReduce Cookbook》的首次出版日期为2013年2月，反映了当时的技术环境和实践，但由于Hadoop技术的持续发展，书中的一些细节可能会随着新版本的更新而有所变化。因此，读者在使用时，建议结合最新的Hadoop文档和官方社区资源，以便获得最准确和最新的指导。