Hadoop权威指南第三版：深入解析分布式计算

"Hadoop+权威指南" 《Hadoop权威指南》是Hadoop领域的经典著作，由Tom White撰写，全面覆盖了Hadoop生态系统的核心组件和技术。这本书的第三版更新了最新的技术和实践，旨在为读者提供Hadoop开发、部署和管理的全方位指导。 Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它的核心主要包括两个主要部分：HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。HDFS是Hadoop的数据存储系统，设计用于处理和存储大量数据，它将大文件分割成块并分布在网络中的多台机器上，提供了高容错性和高可用性。MapReduce则是一种编程模型，用于大规模数据集的并行计算，它将复杂的计算任务分解为“映射”和“化简”两个阶段，使得在分布式环境中并行处理数据变得简单。 书中详细介绍了Hadoop的安装、配置和管理，包括如何设置一个单节点Hadoop集群以及扩展到大规模生产环境的多节点集群。此外，还深入探讨了Hadoop的运行机制，如数据复制策略和故障恢复机制。 除了HDFS和MapReduce，本书还涵盖了Hadoop生态系统中的其他重要工具： 1. Pig：Pig Latin是Pig的高级数据处理语言，它允许用户以更抽象的方式处理数据，而无需编写Java代码。Pig通过一系列的操作（如过滤、排序和聚合）转换数据，然后将这些操作编译为MapReduce作业执行。 2. HBase：HBase是一个分布式、面向列的NoSQL数据库，它建立在HDFS之上，提供实时的随机读写访问，适合处理大规模结构化数据。 3. ZooKeeper：ZooKeeper是一个分布式协调服务，用于管理和维护命名空间、配置信息、集群状态等，确保分布式应用程序的同步和一致性。 4. Hive：Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL-like查询语言（HQL）来查询数据，从而简化了对大数据的分析过程。 书中还讨论了Hadoop与其他技术的集成，如Hadoop与HBase、Cassandra、Pig和Spark等的协同工作，以及如何利用YARN（Yet Another Resource Negotiator）改进MapReduce的资源调度。 此外，书中还包含了关于Hadoop的安全性、性能优化和监控等方面的内容，帮助读者解决在实际应用中可能遇到的问题。最后，附录部分提供了丰富的参考信息，包括Hadoop的版本历史、命令行工具的使用以及常见问题解答。 《Hadoop权威指南》是一本深入浅出的Hadoop学习宝典，适合数据工程师、架构师、开发者以及对大数据处理感兴趣的读者。通过对本书的学习，读者不仅可以理解Hadoop的工作原理，还能掌握如何在实际项目中有效地运用Hadoop及其生态系统。