Hadoop & Spark实战：大数据开发工程师指南

《大数据开发工程师系列：Hadoop & Spark大数据开发实战》是由北京课工场教育科技有限公司出版的一本专业书籍，旨在帮助读者深入理解并掌握大数据开发的关键技术。该书由主编肖睿雷、副主编宋丽萍、张宇和彭英共同编撰，专为那些希望在大数据领域有所建树的工程师设计。 本书的前言部分强调了作品的版权声明，同时也明确了学习目标，即让读者通过本书对大数据有一个全面而深入的理解，特别是针对Hadoop和Spark这两大数据处理平台的核心技术。Hadoop是一个开源框架，用于存储和处理海量数据，而Spark则以其高效的大数据处理能力和可扩展性著称，是现代大数据分析的重要工具。 书中主要内容涵盖以下几个关键部分： 1. 大数据概述：首先介绍了大数据的基本概念和发展背景，解释了大数据如何通过分析海量数据为企业和个人带来新的商业机会和决策支持。 2. Hadoop环境配置：详细介绍了如何设置和管理Hadoop集群，包括安装、配置Hadoop Distributed File System (HDFS) 和 MapReduce，这是Hadoop的核心组件，负责数据的存储和并行处理。 3. 分布式文件系统HDFS：讲述了HDFS的工作原理，以及如何管理和维护大规模分布式文件系统，确保数据的可靠性和可用性。 4. YARN资源调度框架：YARN是Hadoop的新一代资源调度框架，它能更好地管理和优化计算资源，提高系统的并发性和效率。 5. Hadoop新特性：讨论了Hadoop的最新发展，如HBase、Hive等工具，这些新特性在大数据处理中的应用和优化策略。 6. 大数据数据仓库Hive：Hive作为数据仓库工具，允许用户通过SQL查询访问和处理Hadoop中的大规模数据，简化数据分析过程。 7. 离线处理辅助系统：讲解了如何利用MapReduce之外的其他工具进行批量数据处理，如Pig和Hive的批处理功能。 8. Spark Core和SparkSQL：Spark的基石，前者提供了一个内存计算框架，后者则是基于Spark的数据处理引擎，支持SQL查询。 9. Spark Streaming：专门介绍实时流处理技术，适合处理实时数据流，例如日志分析或社交媒体监控。 为了确保学习者能够将理论应用于实践，书中紧密围绕实际项目案例，通过实例演示和练习，帮助读者掌握大数据开发的技术技能。无论是初入行业的新人，还是寻求技术进阶的专业人士，都能从这本书中获益良多。 《大数据开发工程师系列：Hadoop & Spark大数据开发实战》是一本既理论深厚又实践导向的教材，对于想要在大数据领域取得成功的人来说，是不可或缺的参考资料。