"Hadoop权威指南第四版,原版PDF,高清,带目录"
Apache Hadoop 是一个开源框架,专门设计用于处理和存储大量数据。它实现了分布式文件系统(HDFS)和分布式计算模型(MapReduce),使用户能够在廉价硬件集群上进行大数据分析。《Hadoop 权威指南》第四版由Tom White撰写,全面介绍了如何构建和维护可靠的、可扩展的分布式系统。
本书主要针对程序员和管理员,程序员可以通过这本书学习如何分析各种规模的数据集,而管理员则可以了解如何设置和运行Hadoop集群。第四版特别关注Hadoop 2,这个版本引入了YARN(Yet Another Resource Negotiator),这是一种新的资源管理器,旨在提高系统的灵活性和效率。
书中详细讲解了以下关键知识点:
1. **Hadoop 分布式文件系统(HDFS)**:HDFS是Hadoop的核心组件,负责数据的存储。它被设计成容错性极强,能够处理硬件故障,并提供高吞吐量的数据访问。读者将了解HDFS的基本架构,包括NameNode和DataNode的角色,以及HDFS的数据块、复制策略和故障恢复机制。
2. **MapReduce**:MapReduce是Hadoop的计算模型,用于大规模数据集的并行处理。书中详细阐述了MapReduce的工作流程,包括Mapper和Reducer阶段,以及Shuffle和Sort过程。此外,还会讨论如何编写MapReduce作业,以及优化MapReduce程序的方法。
3. **YARN**:YARN是Hadoop 2引入的重要改进,它将资源管理和应用程序执行分离,提高了集群的利用率和多任务并行处理能力。读者将了解到YARN的架构,如ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster等组件,以及如何在YARN上部署和管理应用程序。
4. **Hadoop 相关项目**:除了核心的Hadoop组件,书中的新章节还涵盖了与Hadoop生态系统相关的其他项目,如:
- **Parquet**:一种列式存储格式,适用于大数据分析,提供了高效的查询性能。
- **Flume**:用于收集、聚合和移动大量日志数据的工具,适用于日志管理和数据分析。
- **Crunch**:简化MapReduce编程的Java库,提供了一套数据处理API,类似Pig和Hive,但更接近底层的MapReduce。
- **Spark**:快速、通用的大数据处理引擎,支持批处理、交互式查询、实时流处理等多种工作负载,可以与Hadoop集成。
5. **案例研究**:书中包含新的案例研究,展示了Hadoop在医疗系统和基因组数据分析中的应用,突显了Hadoop在实际业务场景中的价值和影响力。
通过这本书,读者不仅可以深入了解Hadoop的各个组件和技术,还能掌握如何在不断发展的大数据环境中利用Hadoop解决实际问题。无论是对Hadoop的初学者还是有经验的开发者,这都是一本不可多得的参考书籍。