Hadoop实践(第二版):征服大数据的104个实战技巧

"Hadoop in Practice(Manning,2ed,2014)" 是一本专注于Hadoop实战的书籍，第二版更新了关于Hadoop核心架构的变化和新特性，包括MapReduce 2.0。书中新增章节涉及YARN、Kafka、Impala与Spark SQL与Hadoop的集成。此外，还提供了Flume、Sqoop和Mahout的新技术和更新，这些工具都有重大版本更新。 在Hadoop的世界里，这本书提供超过100个经过测试且可以直接应用的实用技术，帮助读者掌握大数据处理。作者Alex Holmes在第一版的基础上，针对Hadoop的最新发展进行了全面修订。 Hadoop是一个开源的大数据处理框架，最初由Apache基金会开发，用于分布式存储和计算大规模数据集。MapReduce是Hadoop的核心计算模型，第二版中提到的MapReduce 2.0（又称YARN，Yet Another Resource Negotiator）是对原MapReduce的重大改进，它将资源管理和任务调度分离，提高了系统的灵活性和效率。 YARN是Hadoop生态系统中的关键组件，它允许不同计算框架如Spark、Tez等在同一个集群上运行，提高了资源利用率。Kafka是一个高吞吐量的分布式消息系统，常用于实时数据流处理和数据集成。Spark SQL是Apache Spark的一部分，提供了一种统一的方式来处理结构化和半结构化数据，与Hadoop集成后可以高效地查询大规模数据集。 Impala是Cloudera公司开发的一种快速、低延迟的SQL查询引擎，它可以与Hadoop的HDFS和HBase直接交互，为Hadoop带来了更接近传统数据库的交互体验。新版本的Hadoop in Practice对这些新兴技术的整合提供了深入的实践指导。 Flume是Hadoop的数据收集工具，用于从各种源收集、聚合和移动大量日志数据。Sqoop则用于在Hadoop和传统关系型数据库之间进行数据导入导出，简化了大数据与传统数据仓库的交互。Mahout是基于Hadoop的机器学习库，提供了许多机器学习算法，随着新版本的发布，书中可能包含更多关于机器学习在大数据场景下应用的实例。 "Hadoop in Practice"第二版是目前市面上最实用、最新的Hadoop参考资料，涵盖了Hadoop生态系统的关键技术和最新进展，对于希望深入了解和应用Hadoop的开发者和数据工程师来说，是一本不可多得的指南。书中的代码示例、实战技巧以及对新技术的介绍，将帮助读者迅速提升在大数据领域的专业技能。