Hadoop 官方权威指南

深入了解大数据处理和分析，Hadoop 权威指南提供全面的见解和实践指导。

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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。

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权威指南为您提供了深入理解和实际应用Hadoop技术的全面指导。本书涵盖了Hadoop的核心概念、高级特性及其在大数据处理中的实际应用。无论您是初学者还是专业人士，都能从中获得宝贵的见解和技能。

《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。

《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。

《Hadoop权威指南（第3版）》以丰富的案例剖析Hadoop内部机制，阐释其如何应对实际问题。本版涵盖Hadoop的最新进展，包括全新的MapReduce API，以及更灵活的执行模型MapReduce 2（YARN）。