Hadoop权威指南——详尽解读

2009年4月，Doug Cutting在加州的Shed in the Yard，回顾了Hadoop的起源。Hadoop诞生于Nutch项目，当时他们团队致力于构建一个开源网络搜索引擎，却在管理少量计算机上的计算任务时遇到了难题。谷歌发表的GFS和MapReduce论文为他们指明了方向，因为这些系统正是为了解决Nutch所面临的问题而设计的。于是，Cutting和另一位开发者开始兼职尝试在Nutch中复刻这些系统。 他们成功地让Nutch在20台机器上运行，但很快意识到，要处理网络的海量数据，需要在数千台机器上运行，而且这项工作也超出了两位兼职开发者的能力范围。 大约在同一时间，雅虎对这个项目

本书深入剖析Hadoop这一高性能的大数据处理和分析平台，结合理论和实践，由浅入深地介绍了其全面内容。全书分为5部分24章，第Ⅰ部分涵盖Hadoop基础知识，第Ⅱ部分专注于MapReduce技术，第Ⅲ部分讨论Hadoop的运维策略，第Ⅳ部分探索相关开源项目，第Ⅴ部分则提供了三个实际案例。

将详细解读mycat权威指南，探讨其在数据库管理领域的重要性和实际应用。mycat作为一个开源的数据库中间件，其功能和优势将一一揭示。

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。

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权威指南的中文译本，为您提供全面且深入的Hadoop知识。

大数据开发的利器，《Hadoop 权威指南（第四版）》真的是一本有料的书。讲得挺细的，从 HDFS、MapReduce 一直讲到 YARN、Hive、Spark，多内容都是实战里踩过坑的人总结出来的。你要是刚上手 Hadoop，里面的基础概念讲得清楚；要是你已经有点经验，那些调优技巧、架构也都挺实用的。 Hadoop 的核心架构——HDFS 和 MapReduce 讲得比较透。HDFS是怎么分块、怎么容错、怎么快速读写的，书里有详细解释。MapReduce 的两个阶段“映射”和“化简”也通过图解和案例，看起来不费劲。 YARN 的资源调度这部分也写得蛮不错的。YARN 的作用就是把资源管理和任

这份文档涵盖了 Hadoop 的核心概念、架构以及使用方法。它详细阐述了 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 的工作原理，并深入探讨了 MapReduce 编程模型。通过丰富的示例和案例分析，您可以全面掌握 Hadoop 的各项功能，并将其应用于大规模数据处理和分析。

Hadoop 的大数据能力在圈子里一直挺吃香的，尤其是《Hadoop 权威指南》第四版，真是我自己啃过觉得值的一本。这本书不光讲基础，连 Hadoop 生态里各种常见组件也都涵盖了，比如HDFS、MapReduce、YARN、Hive这些，讲得清清楚楚，配图也还不错，看起来舒服。HDFS 的分布式文件存储讲得挺细，从容错设计到实际操作，比如文件复制策略，读完你基本就能上手玩一把 HDFS，哪怕没太多分布式经验。操作命令也有，像hdfs dfs -put、-get，都解释得明明白白。MapReduce 那一块，我觉得讲得还蛮实用的，不是那种空讲原理，而是结合代码一步步带你跑通。比如一个词频统计的