深入理解《Hadoop权威指南》第四版全解析

《Hadoop权威指南》中文版（第四版）是大数据领域的一本经典著作，全面而深入地探讨了Hadoop生态系统的核心技术和应用。本书帮助读者理解Hadoop如何处理和存储大规模数据，以及如何利用Hadoop进行大数据分析。以下是本书中涵盖的一些关键知识点： Hadoop简介 介绍Hadoop的起源、设计理念及其在大数据处理中的角色。Hadoop是一个开源框架，主要基于Java编写，用于处理和存储海量数据，尤其适用于分布式环境。 Hadoop的两个核心组件 HDFS（Hadoop Distributed File System）：提供高容错性和高吞吐量的数据存储，将大文件分割成块并在多台服务器上冗余存储，确保数据可靠性。 MapReduce：并行计算模型，负责在HDFS中的数据上执行分布式计算，Map阶段任务分解，Reduce阶段进行聚合。 Hadoop生态系统的扩展 包括YARN（资源管理）、HBase（分布式数据库）、Hive（数据仓库工具）、Pig（数据流处理语言）、Spark（快速数据处理引擎）等，形成一个强大的大数据处理平台。 Hadoop安装与配置 详细说明如何在各种操作系统上安装Hadoop，并配置单节点、伪分布式及完全分布式模式的集群环境。 MapReduce编程模型 介绍MapReduce的工作原理、如何编写Map和Reduce函数、数据分片和排序处理，以及优化MapReduce性能的策略。 HDFS的管理和维护 涵盖HDFS的文件操作、故障恢复、数据块复制策略及监控和调试。 YARN 作为Hadoop 2.0的重要组成部分，YARN改进了资源管理，使集群可以运行Spark、Tez等更多类型的应用程序。 HBase与NoSQL 介绍HBase分布式列式数据库，它是Hadoop生态中的实时数据存储方案，适合处理结构化和半结构化数据。 Hive和Pig 两者皆为数据分析工具，Hive提供类SQL的查询接口，Pig则采用脚本语言进行数据处理，简化了大数据的分析过程。

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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Tom White 著Hadoop 权威指南 第四版

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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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