Hadoop权威指南第四版详细解读

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，……

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。

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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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