精通Hadoop：大数据分布式编程框架实战

"Hadoop in Action" 本书《Hadoop in Action》深入浅出地介绍了Apache Hadoop，这是一个用于处理大规模数据的分布式应用框架，能够解决传统数据库难以应对的大数据问题。Hadoop基于NoSQL理念，可在分布式集群上运行，具备极高的可扩展性，适用于海量数据的分析。 书中的内容分为三个部分： **Part 1: Hadoop - A Distributed Programming Framework** 这部分首先介绍Hadoop的基础知识，包括构成Hadoop集群的硬件组件以及如何安装和配置以创建一个运行中的系统。此外，还详细讲解了MapReduce框架，并指导读者编写第一个MapReduce程序。 - **第1章：Introducing Hadoop** 本章概述了编写可扩展、分布式的数据密集型应用程序的基本原理。 - **第2章：Starting Hadoop** 这一章涉及启动Hadoop集群的步骤，包括硬件需求和软件配置。 - **第3章：Components of Hadoop** 详细介绍了Hadoop的主要组成部分，如HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce。 **Part 2: Hadoop in Action** 这部分深入探讨MapReduce编程，提供了最佳实践和设计模式。 - **第4章：Writing basic MapReduce programs** 教授如何编写基础的MapReduce程序，通过实例让读者掌握基本的并行处理概念。 - **第5章：Advanced MapReduce** 针对更复杂的MapReduce任务进行深入讲解，可能涉及到数据处理优化和故障恢复等高级主题。 - **第6章：Programming practices** 提供MapReduce编程的最佳实践，包括代码优化、错误处理和性能监控。 - **第7章：Cookbook** 包含一系列实用示例，帮助读者解决实际开发中遇到的问题。 - **第8章：Managing Hadoop** 讨论Hadoop集群的管理和运维，如监控、调试和升级策略。 **Part 3: Hadoop Gone Wild** 这部分关注Hadoop在更广泛场景的应用和高级技术。 - **第9章：Running Hadoop in the cloud** 介绍如何在云端部署和运行Hadoop，讨论云环境下的Hadoop架构和成本效益。 - **第10章：Programming with Pig** 详细阐述Pig语言，它是Hadoop上的数据流处理工具，简化复杂数据分析任务。 - **第11章：Hive and the Hadoop ecosystem** 介绍Hive，一个基于Hadoop的数据仓库工具，支持SQL查询，便于数据分析师工作。 - **第12章：Case studies** 提供实际案例，展示Hadoop在不同行业的应用和成功故事。 **附录：HDFS file commands** 包含了HDFS文件系统的命令操作指南，帮助读者更好地管理Hadoop集群中的数据。 该书适合具有基本Java技能的读者，了解一些统计概念将有助于理解更高级的例子。通过学习，读者将能够利用Hadoop框架进行大数据分析，解决复杂的数据处理任务。