Hadoop权威指南的中文版本

一本综合性的Hadoop指南，附有目录索引，便于查找和使用。

Apache Hadoop是一个分布式系统基础架构，可帮助用户在不了解分布式底层细节的情况下开发分布式程序。用户可以充分利用集群的威力进行高速运算和存储。

Hadoop权威指南中文版 这份文档以PDF格式呈现，为深入理解Hadoop分布式系统提供了全面指南。

《Apache Hadoop权威指南》是大数据领域的经典著作，深入介绍了开源分布式计算框架Apache Hadoop。最初由Doug Cutting和Mike Cafarella创建，支持Google的MapReduce和GFS的开源实现。本书的中文版为读者提供了学习Hadoop的便利，深入理解其核心概念和技术。Hadoop核心包括两个主要组件：Hadoop Distributed File System (HDFS)和MapReduce。HDFS是高容错、可扩展的分布式文件系统，专为存储和处理海量数据而设计。MapReduce通过映射和化简两个阶段实现数据的并行处理。NameNode负责HDFS的元数据管理，而DataNodes存储实际数据块并向NameNode报告状态。HDFS具有高容错性，确保在DataNode故障时数据的自动恢复。MapReduce首先将输入数据分割成小片，然后在多台机器上并行运行映射函数生成中间键值对，最后通过化简函数得出最终结果。Hadoop生态系统还包括其他工具和项目，如HBase（分布式列族NoSQL数据库）、Hive（基于SQL的查询语言）、Pig（简化MapReduce编程的高级数据流语言）、ZooKeeper（协调分布式服务）、YARN（资源调度器改进MapReduce性能和资源利用率）。本书详细介绍了Hadoop的安装、配置、使用和实际问题的解决方法，涵盖基础知识及高级主题如数据流优化、故障恢复、安全性和性能调优。对于深入学习Hadoop和大数据处理的读者，这是一本不可或缺的参考书籍。

详细介绍了Hadoop权威指南中文版中涉及的mapreduce技术、Hadoop文件系统（HDFS）、I/O输入输出等内容，从用户角度深入解析了在Hadoop平台上实现mapreduce的实际步骤和编程模型，以及其适用的数据处理格式。进一步讨论了如何改进mapreduce，包括数据排序和联接。

《Hadoop权威指南（第3版）》中文版，是一本全面的Hadoop技术指导书，涵盖了Hadoop生态系统和分布式计算领域的最新进展。

大数据处理利器Hadoop指南

Hadoop权威指南的中文译本，为您提供全面且深入的Hadoop知识。

由人民邮电出版社出版，是MongoDB入门学习的推荐书籍，备受好评。