Hadoop：技术详解与应用实践（第四版）

Hadoop是Apache基金会开发的分布式系统架构，用户无需了解分布式底层细节，即可开发分布式程序。 它实现了分布式文件系统HDFS，具有高容错性，可部署在低成本硬件上。HDFS提供高吞吐量数据访问，适合处理超大数据集的应用程序。它放宽了POSIX要求，允许以流方式访问文件系统数据。

Hadoop权威指南（第四版） 提供高清中文版PDF，深入浅出地讲解Hadoop技术核心概念、架构和应用。

Tom White 著Hadoop 权威指南 第四版

深入理解 Hadoop 生态系统，掌握大数据处理核心技术。

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Hadoop权威指南（第四版） 掌握数据的力量。借助这本综合指南的第四版，您将学习如何使用Apache Hadoop构建和维护可靠、可扩展的分布式系统。 本书适合希望分析任何规模数据集的程序员，以及希望设置和运行Hadoop集群的管理员。 作者Tom White独家使用Hadoop 2，介绍了关于YARN的新章节以及一些与Hadoop相关的项目，例如Parquet、Flume、Crunch和Spark。您将了解Hadoop的最新变化，并探索关于Hadoop在医疗保健系统和基因组数据处理中的作用的新案例研究。 学习内容： MapReduce、HDFS和YARN等基本组件 深入了解MapReduce，包括使用它开发应用程序的步骤 在YARN上设置和维护运行HDFS和MapReduce的Hadoop集群 学习两种数据格式：用于数据序列化的Avro和用于嵌套数据的Parquet 使用数据提取工具

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《Hadoop权威指南第四版》是Tom White撰写的经典著作，全面深入地探讨了Hadoop生态系统的核心技术和应用。这本书是Hadoop学习者的必备参考，帮助读者理解和掌握分布式大数据处理的关键概念。Hadoop是Apache基金会的开源项目，核心包括Hadoop Distributed File System (HDFS)和MapReduce。HDFS是分布式文件系统，确保数据高可用性和容错性；MapReduce是并行计算编程模型，有效处理大规模数据集。书中详细介绍了Hadoop的起源、设计理念及安装配置，涵盖HDFS架构、MapReduce编程流程和Hadoop生态工具如YARN、HBase、Hive、Pig、ZooKeeper的用法。此外，还包括性能优化、数据安全与案例研究。

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