探索海量数据：Hadoop权威指南(第2版)

"Hadoop权威指南 (第2版)(Hadoop: The Definitive Guide, 2nd edition)" 是一本深入探讨Hadoop生态系统及其核心组件的全面指南。这本书由Tom White撰写，由Doug Cutting作序，旨在帮助程序员和管理员理解如何在大数据环境中利用Hadoop进行高效的数据处理和集群管理。 本书共分为14章和3个附录，内容覆盖了Hadoop的基础到高级应用。以下是各章节的主要知识点概述： 1. **Hadoop简介**：这部分介绍了Hadoop的起源和发展，以及其作为分布式计算框架的核心理念，包括Hadoop的两个主要组成部分：Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce。 2. **MapReduce简介**：详细解释了MapReduce编程模型，它是Hadoop处理大规模数据的核心机制，包括Map和Reduce阶段的工作原理。 3. **Hadoop分布式文件系统（HDFS）**：深入讨论HDFS的设计原理，如数据块、副本策略、故障恢复和数据访问模式，以及如何管理和优化HDFS。 4. **Hadoop的I/O和MapReduce应用程序开发**：涵盖输入/输出格式，自定义分片和分区，以及编写MapReduce作业的实践指导。 5. **MapReduce的工作机制**：深入剖析MapReduce任务的生命周期，包括作业提交、任务调度、数据本地化等，以及如何调试和优化MapReduce作业。 6. **MapReduce的类型和格式**：讨论各种数据类型和序列化格式，如TextOutputFormat、SequenceFile等，并解释它们在Hadoop中的应用。 7. **MapReduce的特性**：介绍MapReduce的高级功能，如Combiners、Partitioners、新版本的MapReduce API（如YARN和MRv2）以及新特性，如Pipeline和New API的使用。 8. **安装和管理Hadoop集群**：提供详细步骤来构建和管理Hadoop集群，包括硬件配置、网络规划、安装过程、监控和故障排查。 9. **Pig简介**：Pig是基于Hadoop的数据流语言，用于简化大规模数据分析。这部分介绍了Pig Latin语法和Pig的运行机制。 10. **HBase简介**：HBase是Hadoop上的一个分布式、面向列的数据库，适用于实时查询。书中涵盖了HBase的架构、数据模型、操作和查询方式。 11. **ZooKeeper简介**：ZooKeeper是分布式协调服务，用于管理Hadoop集群和其他分布式应用的服务发现和一致性问题。 12. **案例分析**：通过实际案例，展示如何在真实场景中应用Hadoop解决大数据挑战，提供实践经验。 这本书不仅适合于初学者，也对有经验的Hadoop开发者和管理员提供了有价值的深入见解。通过阅读此书，读者可以掌握Hadoop的核心概念和技术，从而更好地利用Hadoop处理和分析海量数据。