掌握Hadoop：分布式编程框架实战

"Hadoop_in_Action 是一本关于Hadoop的指南，涵盖了从基础到高级的Hadoop分布式编程框架的使用。本书分为三个部分：Hadoop分布式编程框架、Hadoop实战和Hadoop的广泛应用。" 在Hadoop的基础部分，作者首先介绍了Hadoop的核心概念，包括它作为一个分布式编程框架的角色。Hadoop设计的目标是处理和存储海量数据，它通过分布式计算模型MapReduce实现了这一点。MapReduce将大型任务分解为小任务，在集群中的多台机器上并行执行，提高了处理效率。 第1章“Introducing Hadoop”深入探讨了Hadoop的基本原理，解释了为什么Hadoop适合大数据处理，并概述了其核心组件，如Hadoop Distributed File System (HDFS)和MapReduce。这一章还可能涵盖Hadoop的扩展性、容错性和弹性。 第2章“Starting Hadoop”介绍了如何搭建和配置Hadoop集群。这包括硬件需求、安装步骤以及必要的集群配置，确保读者能够创建一个运行良好的Hadoop环境。 第3章“Componentsof Hadoop”详细解析了Hadoop的主要组件，如NameNode、DataNode、Secondary NameNode以及JobTracker和TaskTracker等，这些都是理解Hadoop工作原理的关键。 进入第二部分“Hadoop in Action”，第4章“Writing basic MapReduce programs”教读者如何编写基本的MapReduce程序，从简单的数据处理任务开始，逐步掌握编程模型。 第5章“Advanced MapReduce”则进一步深化MapReduce的知识，介绍更复杂的编程技巧和优化策略，如Combiner、Partitioner和Reducer的使用。 第6章“Programming practices”讨论了最佳实践，如错误处理、日志记录和性能监控，以提高程序的稳定性和效率。 第7章“Cookbook”提供了实用的示例和代码片段，帮助解决实际问题，使读者能够灵活应用Hadoop。 第8章“Managing Hadoop”聚焦于集群管理和维护，包括监控、故障排查、资源调度和版本升级等内容。 第三部分“Hadoop Gone Wild”探讨了Hadoop在云环境中的部署（第9章）以及与Pig（第10章）、Hive（第11章）等工具的集成。Pig和Hive提供了一种更高层次的数据处理语言，简化了复杂数据分析。最后，第12章“Case studies”通过真实案例展示了Hadoop在不同领域的应用。 附录列出了HDFS的常用命令，为日常操作提供了便利。 这本书为读者提供了一个全面的Hadoop学习路径，从理论到实践，再到实际应用，旨在培养读者成为熟练的Hadoop开发者和管理员。