深入解析SQLite权威指南

SQLite权威指南(第二版) 是一本关于 SQLite 起源、特性、简介、使用及深度解析的书。全书首先从 SQLite 最初起源、特性、设计理念、实际应用讲解开始，逐步深入、全面地介绍了在各个平台如何使用 SQLite。接着，介绍 SQLite 的一般 SQL 和高级功能的 SQL，采用举例说明，使得本书内容生动有趣。然后，全面介绍了各种语言如何与 SQLite 进行编程交互，重点介绍 SQLite 原生语言 C语言 中的 API，使得使用者可以不管扩展 SQLite 的功能。本书还介绍了目前火热的 iOS 和 Android 开发中如何使用 SQLite，并给出实际例子。最后，介绍了 SQLite 内部架构设计，使得读者可以深入理解 SQLite，高级开发者可以进一步参与 SQLite 开发或开发自己的 SQLite。

涵盖12个章节与6个附录，全面解析HBase的架构、原理、操作与应用。从基础概念到高级特性，深入探索HBase的各个方面，助您掌握这一强大的NoSQL数据库技术。

《Hadoop权威指南》是大数据领域的一本经典著作，它深入浅出地介绍了Apache Hadoop这一开源分布式计算框架。Hadoop由Doug Cutting和Mike Cafarella共同创建，处理和存储海量数据，尤其适合大规模数据分析。这本书是理解Hadoop及其生态系统的关键资源。 Hadoop概述：Hadoop的核心由两个主要组件构成——HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。HDFS是分布式文件系统，提供高容错性和高可用性，使得数据可以在多台廉价服务器上进行冗余存储。MapReduce则是一种编程模型，用于处理和生成大数据集，通过将任务分解为映射和化简两步来实现并行计算。 HDFS详解：HDFS的设计遵循主从结构，包括一个NameNode作为主节点管理元数据，多个DataNode作为从节点存储数据块。心跳机制和Block Report确保了NameNode对DataNode状态的实时监控。HDFS的副本策略确保数据可靠性，通常每个文件都有三个副本，分别存储在不同机架上，以提高容错性。 MapReduce原理：Map阶段将输入数据分割成小块，然后在各个节点上并行处理。Reduce阶段将Map阶段的结果聚合，生成最终输出。中间结果通过Shuffle和Sort过程进行排序和分区，为Reduce阶段做好准备。MapReduce模型简化了大规模数据处理，使得程序员可以专注于编写Map和Reduce函数。 YARN：随着Hadoop的发展，资源管理和作业调度从MapReduce中分离出来，形成了YARN（Yet Another Resource Negotiator）。YARN作为一个通用的资源管理系统，允许多种计算框架如Spark、Tez等在同一个集群上运行。 Hadoop生态：Hadoop生态系统包括许多工具和服务，如HBase（分布式数据库）、Hive（数据仓库工具）、Pig（数据流处理）、Oozie（工作流调度）、ZooKeeper（分布式协调服务）等。这些工具扩展了Hadoop的功能，使其能更好地适应各种大数据应用场景。 Hadoop应用：Hadoop广泛应用于互联网公司的大数据分析，例如搜索引擎索引构建、广告定向等场景。

《The Definitive Guide to SQLite》，SQLite数据库权威指南。

国外著作家所撰写的 SQLite 指南，以实用性与准确性见长，是极具价值的参考文件。

这本由IEEE授权、美国学者撰写的著作，对各类数据挖掘算法进行了深入浅出的讲解。

这本权威指南深入浅出地阐述了Hadoop的核心理念、架构设计以及实际应用，并配有详细的目录索引，方便读者快速查找所需内容。

《SQLite权威指南》是我所见过的最全面的SQLite入门和深入指南。

SQLite是一个开源关系数据库，具备便携、易用、紧凑、高效和可靠的特点。该指南包含SQLite介绍、入门、关系模型、SQL语言、设计概念、核心C API、扩展C API、语言扩展和SQLite内核等内容。