Hadoop 2.x权威指南：探索YARN, Parquet, Flume, Crunch与Spark

"Hadoop权威指南第四版，涵盖了Hadoop2.x及稳定版本的新特性，新增YARN、Parquet、Flume、Crunch、Spark等内容。由Tom White撰写，旨在为读者提供全面深入的Hadoop知识指导。" 在《Hadoop权威指南第四版》中，作者Tom White深入探讨了Hadoop这一分布式计算框架的各个方面，特别是基于Hadoop 2.x的更新和改进。这本书是针对那些想要理解和利用Hadoop处理大数据问题的专业人士的必备参考书。Hadoop起源于Nutch项目，最初是为了构建一个开源的网络搜索引擎，解决在多台计算机上进行大规模计算的挑战。随着Google发布的GFS（Google文件系统）和MapReduce论文的启发，Hadoop逐渐发展成为一种能够应对互联网海量数据的解决方案。 在本书中，读者将了解到Hadoop的核心组件HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce的运作原理，以及如何使用它们进行大规模数据处理。Hadoop 2.x引入了YARN（Yet Another Resource Negotiator），这是一个资源管理和调度器，使得Hadoop能够支持更复杂的数据处理框架，如Spark。YARN通过分离资源管理和应用程序管理，提高了系统的灵活性和效率。 此外，书中还介绍了Parquet，这是一种列式存储格式，适合大规模数据分析，因为它可以优化查询性能并支持多种数据处理工具。Parquet的使用可以显著提高数据处理的速度和效率。 Flume是Hadoop生态系统中的日志收集、聚合和传输工具，用于高效地收集分散的日志数据，并将其传输到Hadoop集群进行分析。这在大数据环境中对于实时数据流处理至关重要。 Crunch是基于Java的简单数据处理库，它提供了对MapReduce的高级抽象，简化了编写和运行MapReduce作业的流程，让开发人员能够更加专注于业务逻辑，而不是底层的并行计算细节。 最后，本书也涵盖了Spark，这是一个快速、通用且可扩展的计算系统，它可以内存计算和批处理相结合，大大提高了大数据处理的性能。Spark与Hadoop的集成使得用户能够在Hadoop集群上无缝运行Spark应用。 《Hadoop权威指南第四版》不仅详细介绍了Hadoop的基本概念和技术，还探讨了其生态系统中关键组件的最新发展，为读者提供了丰富的实践指导和案例研究，是学习和掌握Hadoop技术的重要资源。无论是初学者还是经验丰富的开发者，都能从中受益匪浅，提升自己在大数据领域的专业能力。