Hadoop入门与实战:从基础到MapReduce深度解析
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更新于2024-07-08
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"Hadoop权威指引---中文版.pdf" 是一本详细介绍Hadoop生态系统和技术的书籍,涵盖从基础知识到深入应用的多个方面。
本书首先介绍了Hadoop的起源和发展,阐述了大数据的重要性以及Hadoop在处理海量数据时的角色。Hadoop是一个开源框架,专为分布式存储和计算大规模数据而设计,它允许在廉价硬件上处理PB级别的数据。
MapReduce是Hadoop的核心组件之一,用于处理和生成大数据集。书中详细讲解了MapReduce的工作原理,包括Map阶段、Reduce阶段、Shuffle和Sort过程,以及如何编写MapReduce程序。此外,还提到了Hadoop流和Hadoop管道,这些都是MapReduce的高级用法,使得非Java程序也能参与到Hadoop作业中。
Hadoop分布式文件系统(HDFS)是Hadoop的基础,为大规模数据提供高容错性和高吞吐量的存储。书中详细讨论了HDFS的设计理念,如数据块、副本策略和数据完整性,以及如何通过命令行和Java API与HDFS交互,包括文件操作和数据复制。
Hadoop的I/O部分涵盖了数据压缩和序列化,这对于减少网络传输和存储空间至关重要。书中还讨论了基于文件的数据结构,这些结构可以优化数据处理效率。
对于开发者来说,书中有专门章节指导如何开发MapReduce应用程序,包括API配置、开发环境设置、测试和调优。此外,书中还详细解释了MapReduce的各种类型和格式,以及如何利用计数器、排序、联接等特性来增强应用功能。
Hadoop集群的安装和管理是另一个关键主题,书中提供了集群搭建、SSH配置、Hadoop配置和性能基准测试的步骤。对于运维人员,书中还有关于HDFS监控和维护的指南。
除了核心的Hadoop技术,这本书还介绍了Pig,这是一个高级数据处理语言,简化了在Hadoop上编写复杂数据处理脚本的过程。读者将学习如何安装和运行Pig,以及使用PigLatin编写数据处理逻辑,并理解Pig与传统数据库的区别。
"Hadoop权威指引---中文版.pdf" 是一份全面的Hadoop学习资料,不仅适合初学者了解Hadoop的基本概念,也适合有经验的开发者和管理员深入探索Hadoop的高级特性和最佳实践。
2018-10-26 上传
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songyunc
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