Hadoop权威指南（中文第二版）

内容简介

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Hado叩这一高性能处理海量数据集的理想工具。全书共14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：如何安装Hadoop集群，如何管理Hadoop；Pig简介：Hbase简介：zookeeper简介，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。
什么是谷歌帝国的基石?MapReduce算法是也!Apache Hadoop架构作为MapReduce算法的一种开源应用，是应对海量数据的理想工具。项目负责人TomWhite透过本书详细阐述了如何使用Hadoop构建可靠、可伸缩的分布式系统，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和运行Hadoop集群。
本书结合丰富的案例来展示如何用Hadoop解决特殊问题，它将帮助您：
使用Hadoop分布式文件系统(hdfs)来存储海量数据集，
通过MapReduce对这些数据集运行分布式计算

Hadoop运用

熟悉Hadoop的数据和IlO构件，用于压缩、数据集成、序列化和持久处理
洞悉编~MapReduce实际应用时的常见陷阱和高级特性
设计、构建和管理一个专用的Hadoop集群或在云上运行Hadoop
使用高级查询语言Pig来处理大规模数据
利用Hadoop数据库HBase来保存和处理结构化／半结构化数据
学会使用ZooKeeper来构建分布式系统
如果您拥有海量数据，无论是GB级还是PB级，Hadoop都将是您的完美解决方案。