Hadoop权威指南：第二版英文高清版

"Hadoop权威指南第二版高清英语版" 《Hadoop权威指南》是由Tom White编写的，这本书在Hadoop领域具有很高的权威性。第二版的发布是在2010年，书中详细介绍了Hadoop这一分布式计算框架的核心概念、工作原理以及实际应用。 Hadoop是Apache软件基金会开发的一个开源项目，其主要目标是处理和存储海量数据。Hadoop基于Google的MapReduce计算模型和GFS（Google文件系统）的理念，设计出了一套分布式计算框架，能够处理PB级别的数据。该框架由多个组件组成，包括HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce，以及后来加入的YARN（Yet Another Resource Negotiator）资源调度器、HBase分布式数据库、Hive数据仓库工具、Pig分析语言等。 本书首先介绍了Hadoop的起源和发展，由Hadoop之父Doug Cutting所作的前言为读者提供了项目背景。接着，Tom White详细阐述了Hadoop的安装和配置过程，涵盖了单机模式、伪分布式模式和完全分布式模式，帮助读者在不同环境下搭建Hadoop集群。 在HDFS部分，书中深入讲解了Hadoop的数据存储机制，包括数据块的概念、副本策略、数据读写流程，以及HDFS的容错性和高可用性。此外，还讨论了HDFS的命令行操作和客户端API，以供开发者进行数据管理和操作。 MapReduce是Hadoop处理大数据的核心算法模型，书中详细解释了Map和Reduce阶段的工作原理，以及JobTracker和TaskTracker的角色。此外，还介绍了如何编写MapReduce程序，包括Java API的使用和优化技巧。随着Hadoop的发展，YARN作为新一代资源管理器，书中也对其进行了介绍，说明了它如何改善资源分配和任务调度的效率。 书中还涵盖了Hadoop生态系统中的其他组件，如HBase，一个NoSQL数据库，适用于实时查询大规模数据；Hive，提供了一种基于SQL的查询语言HQL，使得非Java程序员也能方便地处理Hadoop数据；Pig，是一个高级的数据流语言和执行框架，简化了大数据处理的复杂性。 除了技术细节，作者还分享了最佳实践和常见问题的解决方案，涵盖了数据导入、性能调优、故障排查等多个方面。此外，书中还提到了Hadoop与其他数据处理技术（如Spark、Storm）的集成，展示了Hadoop在大数据处理领域的广泛适用性。 《Hadoop权威指南》是学习和理解Hadoop及其生态系统的宝贵资源，无论是初学者还是有经验的开发者，都能从中获得深入的理解和实用的知识。通过阅读这本书，读者将能够掌握分布式计算的基本原理，以及如何利用Hadoop解决大规模数据处理的问题。