《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
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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。
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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。
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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。
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Hadoop生态系统的扩展
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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。
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Hadoop安装与配置
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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。
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MapReduce编程模型
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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。
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HDFS的管理和维护
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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。
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YARN
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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。
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HBase与NoSQL
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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。
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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。