Hadoop权威指南（优化版）

《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）。

Hadoop 的老牌教程里，《Hadoop 权威指南（第 2 版）》算是比较经典的那种。书是 2010 年的，但内容还蛮硬核，适合刚入门或者准备深入玩 Hadoop 的朋友。 从 Hadoop 的起源聊起，讲得挺系统的，理论+实战的结构对新手蛮友好。比如怎么搭建集群、怎么用 MapReduce 大文件，讲得都比较细，操作起来也不难。 像你要搞个日志、用户行为统计，用 Hadoop 大规模数据时，这本书会是个不错的参考。尤其适合做大数据 ETL、离线的场景，HDFS 那部分也写得比较扎实。 虽然是老版本，但基本概念没啥变化，像map()、reduce()这些核心 API 思路现在还通用。也顺带讲

《Hadoop权威指南》（第2版）由清华大学出版社于2010年出版，作者是怀特，由曾大聃和周傲英翻译。 这本书以Hadoop的起源为起点，逐步深入，将理论与实践相结合，全面解读Hadoop这一处理海量数据集的强大工具。

Hadoop权威指南第2版的中文高清版本现已可供下载。

Apache Hadoop是一个分布式系统基础架构，可帮助用户在不了解分布式底层细节的情况下开发分布式程序。用户可以充分利用集群的威力进行高速运算和存储。

如果你最近有接触到大数据或者分布式系统，肯定听说过Hadoop。它其实是一个强大的分布式计算框架，能够让你不用深入底层细节，也能轻松实现数据存储和计算。Hadoop Distributed File System (HDFS)就是它的核心之一，专门为海量数据存储，设计时考虑到低成本硬件的使用，并且还具有高容错性。最有意思的是，HDFS不仅能超大数据集，还支持以流的形式访问文件，简化了多操作。配合MapReduce进行数据，基本上能满足你对大数据的所有需求。如果你正在构建集群，Hadoop 这套工具和框架简直是必须的，它不仅高效，还能充分利用集群的算力。你可以参考一些资源来更深入

中文 PDF 的《Hadoop 权威指南》挺适合入门和进阶一块抓的开发者。108MB 的扫描版，图文都清晰，翻阅起来还蛮顺手。讲 HDFS 和 MapReduce 这些核心点讲得挺细，像你刚想试着搭个分布式环境或者想搞明白 MapReduce 怎么跑，都能找到对应的例子。嗯，生态工具也没落下，Pig、Hive、HBase这些也有实战。适合你平时写代码累了想搞懂背后逻辑的时候看看，还能学点调优和故障排查的思路。反正不大啃也能读，蛮值得存一份的。

如果你正在学习大数据或想深入了解 Hadoop，《Hadoop 权威指南-中文版》这本书可是相当值得一读的。它不仅涵盖了Hadoop的基本知识，还深入了它的生态系统，比如HDFS、MapReduce和Pig等组件的使用。书中还会你理解如何在集群上搭建和管理Hadoop环境，适合那些掌握大数据平台的朋友。作者用语言把复杂的技术概念讲得通俗易懂，适合零基础入门。对于想掌握大数据技能的人来说，这本书绝对能给你打下坚实的基础。比如，HDFS就是 Hadoop 的文件系统，它让你能把海量数据分布式地存储在普通硬件上。MapReduce则让你在海量数据时不必担心底层的计算和并行问题，Map和Reduce的

Hadoop权威指南 Hadoop权威指南第3版，清晰扫描版，内含书签。