Hadoop权威指南详解MapReduce与应用开发

《Hadoop与YARN权威指南》详细介绍了现代大数据处理平台的核心技术，包括Apache开源项目Hadoop中的关键组件——分布式文件系统HDFS和资源管理框架YARN。本书深入解析了HDFS的设计原理，包括数据块概念、副本策略、故障恢复机制和数据读写流程，同时还涵盖了早期主流的MapReduce编程模型。YARN作为Hadoop 2.x引入的资源管理系统，通过分离资源管理和计算任务，支持不同计算框架如Spark、Flink在统一平台上运行。书中详细解读了YARN的架构，包括ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container等关键组件的工作原理，以及如何优化资源调度和应用程序性能。通过本书，读者能够全面掌握构建高效大数据处理平台的实践技能。

本课程设计指导学生编写Hadoop MapReduce应用程序，深入理解其原理和实践应用。

深入了解大数据处理和分析，Hadoop 权威指南提供全面的见解和实践指导。

包含Hadoop权威指南第三版和第四版，深入解析Hadoop技术内幕，涵盖YARN、HDFS架构设计原理以及MapReduce详细解析等六本书。

一、Hadoop基础概念与特性介绍，包括分布式架构、HDFS文件系统和YARN资源管理。二、详解HDFS初始化与编程API，探讨YARN的内存和CPU资源管理。三、深入分析MapReduce编程模型及其优化策略，介绍基于Zookeeper的高可用性解决方案。四、探索经典的MapReduce案例，展示其在大数据处理中的应用。

MapReduce在Hadoop中的应用 MapReduce是Hadoop生态系统中的一个并行计算处理引擎，广泛应用于大数据处理领域，包括：- 日志分析- 排序- 搜索- 统计- 过滤- 数据分析- 机器学习- 数据挖掘- 图像处理

Hadoop权威指南的中文译本，为您提供全面且深入的Hadoop知识。

这份文档涵盖了 Hadoop 的核心概念、架构以及使用方法。它详细阐述了 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 的工作原理，并深入探讨了 MapReduce 编程模型。通过丰富的示例和案例分析，您可以全面掌握 Hadoop 的各项功能，并将其应用于大规模数据处理和分析。

Hadoop YARN权威指南 本书由默西 (Arun C. Murthy) 撰写，机械工业出版社于2015年3月出版。这本书深入浅出地讲解了Hadoop YARN的核心概念、架构和应用。 本书共242页，内容涵盖YARN的基础知识、资源管理、应用程序生命周期管理等方面，并结合实际案例进行讲解，帮助读者更好地理解和应用YARN。