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，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。