Hadoop入门：权威指南前三章概览

"Hadoop权威指南-中文版(前三章)"主要涵盖了Hadoop的基本概念、MapReduce的介绍以及Hadoop分布式文件系统(HDFS)的详细内容。 Hadoop是Apache基金会的一个开源项目，它实现了Google的GFS（Google文件系统）和MapReduce计算模型，从而为大数据处理提供了强大的分布式平台。Hadoop的出现，使得海量数据的存储和分析变得更为高效和经济，尤其适合那些无法在单机上处理的大型数据集。 在初识Hadoop的部分，书中介绍了数据的重要性以及传统系统处理大数据的局限性。Hadoop的发展历程被简要概述，从最初的起源到Apache Hadoop项目的现状，包括其社区和生态系统的演变。这部分还详细讲解了Hadoop的核心组件——HDFS和MapReduce。 MapReduce是Hadoop的核心计算框架，用于大规模数据集的并行处理。书中通过一个气象数据集的例子，展示了如何使用Unix工具进行简单的数据分析，然后对比了使用Hadoop MapReduce进行分布式分析的优势。MapReduce的工作流程包括Map阶段、Shuffle和Sort阶段以及Reduce阶段，这些都被详细阐述。 Hadoop分布式文件系统(HDFS)是Hadoop的基础，设计目标是高容错性和高吞吐量的数据访问。HDFS采用主从结构，由NameNode作为主节点管理元数据，DataNodes作为从节点存储数据块。书中详细介绍了HDFS的设计原则、基本概念，如Block、Replication、NameNode和DataNode等，并且讲解了如何通过命令行接口操作HDFS。 此外，书中还提到了Hadoop的输入/输出(I/O)特性，包括数据完整性、压缩、序列化和基于文件的数据结构。对于MapReduce应用开发，涵盖了API配置、开发环境设置、单元测试、本地运行和集群部署，以及作业的调优和工作流。 总结来说，Hadoop权威指南的前三章为读者构建了对Hadoop生态系统的基本理解，从理论到实践，从数据存储到并行计算，为后续深入学习和使用Hadoop打下了坚实的基础。