Hadoop权威指南——详尽解读

2009年4月，Doug Cutting在加州的Shed in the Yard，回顾了Hadoop的起源。Hadoop诞生于Nutch项目，当时他们团队致力于构建一个开源网络搜索引擎，却在管理少量计算机上的计算任务时遇到了难题。谷歌发表的GFS和MapReduce论文为他们指明了方向，因为这些系统正是为了解决Nutch所面临的问题而设计的。于是，Cutting和另一位开发者开始兼职尝试在Nutch中复刻这些系统。 他们成功地让Nutch在20台机器上运行，但很快意识到，要处理网络的海量数据，需要在数千台机器上运行，而且这项工作也超出了两位兼职开发者的能力范围。 大约在同一时间，雅虎对这个项目产生了兴趣，并迅速组建了一支Cutting也加入了的团队。他们将Nutch的分布式计算部分分离出来，命名为Hadoop。在雅虎的支持下，Hadoop迅速发展成为一项能够真正扩展到网络规模的技术。2006年，……

本书深入剖析Hadoop这一高性能的大数据处理和分析平台，结合理论和实践，由浅入深地介绍了其全面内容。全书分为5部分24章，第Ⅰ部分涵盖Hadoop基础知识，第Ⅱ部分专注于MapReduce技术，第Ⅲ部分讨论Hadoop的运维策略，第Ⅳ部分探索相关开源项目，第Ⅴ部分则提供了三个实际案例。

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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。

《Hadoop权威指南(中文版)》从Hadoop的起源出发，系统而全面地介绍了这一高性能处理海量数据集的理想工具。全书包含14章及3个附录，结合理论与实践，深入探讨了Hadoop的应用场景与技术细节。

《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。