Hadoop权威指南第4版修订版（英文）

从Hadoop的起源出发，本书深入浅出地融合理论与实践，全面阐述Hadoop这一处理海量数据集的高性能工具。

Hadoop权威指南是一本深入探讨大数据处理技术的书籍，这是其中文版的第三版修订版，包含详细的目录和全面的内容，首次出版于2015年1月。

《Hadoop权威指南（第三版修订版）》详细解析了Hadoop的工作原理，并通过丰富的案例研究展示了其在解决实际问题中的应用。第三版更新包括最新的MapReduce API和更灵活的执行模型YARN。

Tom White的《Hadoop权威指南》第四版已发布，该书是Hadoop技术的权威指南。最新版包含了最新的技术发展和案例研究。

Hadoop权威指南第四版修订版中英文PDF，高清版本，包含完整源码，适合大数据存储与分析。

详尽了解Hadoop的权威指南第3版修订版中文PDF，高清晰度版本，全面覆盖学习Hadoop的内容。

该书内容涵盖广泛，是学习者的理想选择。

《Hadoop权威指南》是大数据领域中一部经典的著作，尤其在第四版的修订版中，作者们对Hadoop生态系统进行了全面深入的探讨。本书详细介绍了如何利用Hadoop进行大规模数据的存储与分析。从Hadoop的基本概念和架构、HDFS的工作原理到MapReduce编程模型和YARN资源管理系统，全面覆盖了Hadoop核心组件及其生态系统中的关键工具，如HBase、Hive、Pig和Spark等。修订版包含了最新的技术发展和最佳实践，如Hadoop 3.x的新特性，使读者能全面掌握大数据处理的各个环节。

《Hadoop权威指南第四版配套代码》是专为学习Hadoop技术而设计的资源包，包含了与书中内容密切关联的实践代码，帮助读者深入理解Hadoop的原理和实际应用。 Hadoop核心组件 HDFS（Hadoop Distributed File System）：一个分布式文件系统，能够将大文件分块存储在多台机器上，提供高可用性和容错性。配套代码中包含管理和操作HDFS的示例，如创建、上传、下载文件，以及执行数据块复制和检查点操作。 MapReduce：一种大规模数据并行计算模型。示例代码展示了如何编写Mapper和Reducer函数，用于数据清洗和聚合统计等实际问题。 Hadoop生态系统 配套代码还涉及其他关键组件，如： YARN（Yet Another Resource Negotiator）：负责集群资源的调度与监控。 HBase：基于HDFS的分布式数据库，支持实时读写和强一致性，适用于大数据分析。 高级工具与优化 此外，代码中可能包含Pig、Hive和Sqoop的示例： Pig 提供了高级语言（Pig Latin）以定义数据处理流程。 Hive 允许用户使用SQL-like语法查询Hadoop中的数据。 Sqoop 便捷地在Hadoop与传统数据库间迁移数据。 配套代码还覆盖了Hadoop的性能优化、故障恢复策略、安全配置和大数据分析的最佳实践，为读者在实际环境中使用Hadoop提供了宝贵资源。 实用价值 本书的配套代码全面覆盖了Hadoop的基础与高级知识，使读者能够从多个维度深入了解和使用Hadoop，为解决大数据处理中的实际问题提供了极大助益。