Apache Hadoop权威指南第四版：大数据存储与分析

"Hadoop权威指南第四版，由Tom White撰写，是关于大数据存储与分析的权威书籍，适用于希望使用Apache Hadoop构建可靠、可扩展分布式系统的程序员和管理员。本版全面更新，涵盖了Hadoop2的新特性，如YARN，以及Parquet、Flume、Crunch和Spark等关联项目。书中介绍了Hadoop在医疗系统和基因组数据处理中的应用案例，以及MapReduce、HDFS和YARN等核心组件。" 《Hadoop权威指南》第四版是深入理解并运用Apache Hadoop的关键资源，作者Tom White是一位在技术和实践方面都具有深厚造诣的大师。此书不仅适合对编程有一定基础，需要分析任意大小数据集的开发者，也适合那些想要配置和管理Hadoop集群的管理员。 在本书中，读者将学习到Hadoop的核心组成部分： 1. **MapReduce**：Hadoop的分布式计算模型，通过拆分大型任务到多个小任务，在多台机器上并行处理，极大地提高了数据处理效率。书中会详细解释MapReduce的工作原理，如何编写Map和Reduce函数，以及优化MapReduce作业的方法。 2. **HDFS（Hadoop Distributed File System）**：Hadoop的分布式文件系统，用于存储海量数据。它设计为容错性极强，能在廉价硬件上运行。读者将了解到HDFS的数据块、NameNode和DataNode的角色，以及如何管理和维护HDFS。 3. **YARN（Yet Another Resource Negotiator）**：随着Hadoop的发展，YARN作为资源管理系统被引入，以分离数据存储和计算任务的调度。这使得Hadoop集群能支持更多种类的应用，而不仅仅是MapReduce。书中将详细阐述YARN的架构，如何管理应用程序生命周期，以及它的优势。 此外，该书还涵盖了Hadoop生态系统中的其他重要项目： - **Parquet**：是一种列式存储格式，适合大规模数据分析，因为它在读取特定列时具有高效性能。 - **Flume**：是一个日志收集、聚合和传输的系统，用于有效地从各种数据源收集数据。 - **Crunch**：简化了Java MapReduce编程，提供了一种声明性的数据处理语言，类似于Pig或Hive。 - **Spark**：是一个快速且通用的大数据处理框架，提供内存计算以加速处理速度，是Hadoop生态中的重要补充。 书中还包含了新的案例研究，展示了Hadoop在医疗保健领域和基因组学中的实际应用，揭示了Hadoop在这些领域的价值和潜力。 《Hadoop权威指南》第四版是一本全面而深入的教材，无论你是初学者还是经验丰富的从业者，都能从中获得宝贵的洞见和实战技巧，以应对大数据时代的挑战。