《Hadoop权威指南(第3版)》是由美国作者Tom White撰写,周敏奇、王晓玲、金澈清和钱卫宁翻译的关于大数据处理的重要著作。该书作为Hadoop领域的经典之作,全面深入地讲解了Hadoop及其相关技术,适合程序员和管理员阅读。
书中首先从Hadoop的历史背景和基本概念入手,让读者理解这个在云计算环境下处理海量数据的基石。核心内容包括以下几个部分:
1. Hadoop简介:解释Hadoop的起源、目标和适用场景,强调其在大数据处理中的关键作用。
2. MapReduce简介:这是Hadoop的核心计算模型,作者详细阐述了MapReduce的工作原理、编程模型和典型应用场景,帮助读者掌握这一分布式计算框架。
3. Hadoop分布式文件系统 (HDFS): 介绍了HDFS的设计理念、架构和使用方法,它是Hadoop集群中的基石,用于存储和管理大量数据。
4. Hadoop版本更新:随着Hadoop的不断迭代,书中会涵盖不同版本的新特性及优化,确保读者紧跟技术发展。
5. MapReduce应用程序开发:不仅提供理论指导,还会涉及实际开发技巧,让读者能够编写高效且健壮的MapReduce程序。
6. MapReduce的工作机制和特性:深入剖析MapReduce的执行流程、错误处理和性能优化策略。
7. 构建和管理Hadoop集群:涵盖集群部署、配置、监控和维护,帮助读者理解和实践Hadoop集群的运维工作。
8. 相关工具和组件:如Pig(数据流处理语言)、HBase(NoSQL数据库)、Hive(SQL查询工具)以及开源工具Sqoop(数据导入/导出)的介绍,扩展了Hadoop生态系统的能力。
9. ZooKeeper简介:一个重要的分布式协调服务,用于管理Hadoop集群的元数据和配置。
10. 实战案例分析:通过丰富的案例研究,读者能更好地理解和应用所学知识。
《Hadoop权威指南(第3版)》不仅适合初学者系统学习Hadoop技术,也适合有经验的开发者提升对Hadoop生态系统的深入理解。无论是想在大数据领域建立基础,还是寻求技术进阶,这本书都是不可或缺的参考资料。同时,版权信息表明该书已获得O'Reilly Media, Inc.的授权,确保了内容的准确性和合法性。