MapReduce 的核心原理讲得挺透彻的，适合你想系统掌握 Hadoop 这套分布式架构的场景。书里不仅拆解了 Map 和 Reduce 这两个阶段的执行细节，还带你过了一遍 HDFS、JobTracker 这些老模块的逻辑，理解起来更有整体感。

Map 任务拆中间键值对，Reduce 再统一计算，典型的“分而治之”。看懂之后，你就知道为什么 Hadoop 能撑得起 TB 级数据，还跑得不慢。作者还挺贴心，补充了不少实用的优化技巧，比如调度策略、Combiner的使用场景等等。

嗯，如果你刚接触 Hadoop，建议配着动手实践，会更有感觉。书里还顺带讲了下和Spark、Flink的对比，挺有参考价值的——虽然现在都说 MapReduce 过时了，但理解它的思路，对你吃透分布式思想有。

对了，里面提到的HDFS也不是随便讲讲，而是讲到容错机制、文件存储流程这些细节，适合喜欢刨根问底的你。如果你还没太了解 YARN，这本书也顺带提了它是怎么替代老的资源调度架构的。

附带的《更多电子资料.docx》也别忽略，里面的案例和工具，能让你少踩不少坑。如果你最近在搭集群或者写 MR 任务，这书还是蛮值得一读的。