本书从Hadoop的缘起开始,由浅入深,结合理论和实践,全方位地介绍Hadoop这一高性能处理海量数据集的理想工具。全书共16章,3个附录,涉及的主题包括:Haddoop简介;MapReduce简介;Hadoop分布式文件系统;Hadoop的I/O、MapReduce应用程序开发;MapReduce的工作机制;MapReduce的类型和格式;MapReduce的特性;如何构建Hadoop集群,如何管理Hadoop;Pig简介;Hbase简介;Hive简介;ZooKeeper简介;开源工具Sqoop,最后还提供了丰富的案例分析。 本书是Hadoop权威参考,程序员可从中探索如何分析海量数据集,管理员可以从中了解如何安装与运行Hadoop集群。
Google帝国的基石是什么?MapReduce算法!开源项目Hadoop作为它的一个具体实现,可以轻松用于构建和维护一个可靠性高、伸缩性强的分布式系统。作者Tom White作为Hadoop的项目负责人,通过自己对Hadoop和Hadoop社区的理解,化繁为简,用浅显易懂的语言介绍了Hadoop能做什么,怎么做才能充分发挥Hadoop的优势,Hadoop能够和哪些开源工具结合使用。《Hadoop权威指南(第2版)》是一本主题丰富、讲解透彻的权威参考书,可帮助程序员了解分析海量数据集的细枝末节,帮助管理员掌握搭建和运行Hadoop集群的具体过程。经过修订和更新的第2版概述了Hadoop的最新动态,例如Hive、sqoop和Avro等。书中还提供了案例分析来帮助读者了解如何用Hadoop来解决具体的问题。如果想充分利用数据,从中挖掘出有价值的见解或者观点,毫无疑问,《Hadoop权威指南(第2版)(修订升级版)》将是您不可或缺的重要参考。“谁说大象不能跳舞?Hadoop-轻松应对海量数据存储与分析所带来的挑战!”使用Hadoop分布式文件系统(HDFS)来存储大型数据集,然后用MapReduce对这些数据II执行分布式计算。Hadoop的数据和I/O构建块(用于压缩、数据完整性、序列化和持久处理)。探究MapReduce应用开发中常见的陷阱和高级特性。设计,构建和管理Hadoop专用集群或在云上运行Hadoop。使用Pig这种高级的查询语言来进行大规模数据处理。使用Hive(Hadoop的数据仓库系统)来分析数据集。使用HBase(Hadoop的数据库)来处理结构化数据和半结构化数据。深入介绍Zookeeper,一个用于构建分布式系统的协作类型工具箱。Cloudera是一家行业领先的Hadoop软件和服务供应商。Cloudera's Distribution forHadoop (CDH)是一个基于Apache Hadoop的综合性数据管理平台,Cloudera Enterprise则包括一些工具、平台和支持,供生产环境中使用Hadoop时使用。
- 版权: 清华大学出版社
- 出版: 2011-07-01
- 更新: 2023-06-07
- 书号:9787302257585
- 中图:TP274
- 学科:工学控制科学与工程工学计算机科学与技术