深入理解Hadoop：MapReduce与HDFS实战

"Hadoop权威指南 中文版" 《Hadoop权威指南》是了解和深入学习Hadoop及其生态系统的重要参考资料。本书详细介绍了Hadoop的核心组件、MapReduce编程模型以及HDFS的内部工作原理。 在初识Hadoop的部分，作者强调了大数据处理的重要性，特别是在数据存储与分析领域。Hadoop对比传统的关系型数据库管理系统(RDBMS)，具有处理非结构化和半结构化数据的优势，并且可以进行大规模分布式计算。此外，书中还提到了Hadoop与网格计算和志愿计算的区别，Hadoop更适合处理大量数据的批处理任务。Hadoop的发展历程中，Apache Hadoop逐渐演变为一个庞大的开源生态圈，包含了各种用于数据处理和管理的工具。 关于MapReduce，书中以一个气象数据集为例，展示了如何利用MapReduce进行数据分析。Map阶段和Reduce阶段是MapReduce的核心，分别处理数据的分散计算和聚合。书中还详细介绍了使用Java、Unix工具、Hadoop Streaming（支持Ruby和Python）、以及Hadoop Pipes（C++）编写MapReduce作业的方法。MapReduce的工作流程包括数据流、combiner优化、分布式作业执行等。 Hadoop分布式文件系统(HDFS)是Hadoop的基础，设计目标是高容错性和高吞吐量的数据访问。HDFS采用主从式架构，由namenode负责元数据管理，datanode存储数据块。用户可以通过命令行接口执行文件系统操作，如读写、查询和删除数据。HDFS的一致性模型、distcp工具以及Hadoop存档功能也有详细介绍，帮助理解数据的可靠性和管理。 Hadoop I/O部分，主要探讨了数据完整性的保证、不同文件系统的实现（如ChecksumFileSystem）、压缩技术及其在MapReduce中的应用、以及序列化接口如Writable。书中还讲解了Avro这样的高级序列化框架，以及SequenceFile和MapFile等基于文件的数据结构。 在MapReduce应用开发章节，读者将学习如何配置和编写MapReduce作业，包括使用GenericOptionsParser、Tool和ToolRunner进行参数管理和辅助类。此外，单元测试、mapper和reducer的编写、本地和集群上的作业运行也都有详细指导。 MapReduce的工作机制章节深入解析了作业的生命周期，包括提交、初始化、任务分配、执行、进度更新、失败处理和调度策略（如Fair Scheduler和Capacity Scheduler）。此外，还详细讨论了shuffle和排序过程，以及任务执行的优化策略，如推测执行、任务JVM重用和跳过坏记录。 最后，MapReduce的类型与格式章节讨论了MapReduce作业的默认设置，输入格式的设计（如文本和二进制输入），以及如何处理多种输入源。 这本书全面地覆盖了Hadoop的各个方面，对于希望理解和掌握Hadoop技术的读者来说，是一份不可或缺的学习资源。