Hadoop入门指南：构建大数据处理基础

《Hadoop入门指南》是一本专为初学者设计的教程，旨在帮助读者理解Hadoop技术的基础知识和应用。本书主要针对那些希望在大数据处理领域入门或对分布式计算感兴趣的人。作者和审稿者共同创作了这本书，提供了丰富的学习资源，包括学习路径、示例代码和实践经验。 首先，章节"LearningHadoop2"介绍了Hadoop版本管理的重要性，强调了随着Hadoop 2.0的出现，其在存储和计算能力上的提升。Hadoop由多个组件构成，包括存储系统（如HDFS）和计算框架（如MapReduce），它们是构建大规模数据处理应用的关键基石。 存储部分讲解了Hadoop 2.0中的新型存储机制，比如Hadoop Distributed File System (HDFS)如何处理大量数据的高效存储和备份。同时，Hadoop 2.0引入的改进使得存储更加可靠，能够更好地支持实时数据访问和容错处理。 在计算层面，书中讨论了Hadoop MapReduce的升级，以及如何利用它进行并行处理任务。此外，作者还探讨了Hadoop生态系统中的其他工具，如Hive和HBase，它们在数据分析和NoSQL存储方面的作用。 本书特别关注了Hadoop在云平台上的应用，例如Amazon Web Services (AWS)提供的服务，如Simple Storage Service (S3)和Elastic Map Reduce (EMR)。通过使用这些服务，读者可以快速搭建Hadoop环境，无需自行管理基础设施。作者引导读者如何使用Cloudera QuickStart VM和Amazon EMR来启动Hadoop项目，并详细介绍了AWS命令行接口的操作。 对于初次接触Hadoop的读者，章节"Getting started"会逐步指导创建AWS账户，配置必要的服务，以及如何使用Elastic Map Reduce进行实际的数据处理工作。书中还介绍了如何通过Twitter数据集来演示如何使用Hadoop进行数据挖掘和分析，以便读者能将理论知识应用于实际问题。 《Hadoop入门指南》是一本全面而深入的教材，它不仅覆盖了Hadoop的基本概念和组件，还涉及到了最新的Hadoop 2.0技术和云计算平台的应用。无论是想要踏入大数据领域的新手，还是希望提升现有技能的工程师，这本书都是一个理想的起点。阅读过程中，作者通过实例和实用步骤，确保读者能够有效地掌握Hadoop的核心技术和实践技巧。