hadoop英文第四版+源码

《Hadoop权威指南》是大数据领域的一本经典著作，第四版更是涵盖了Hadoop生态系统最新的发展和技术。这本书由Tom White撰写，全面介绍了Hadoop的核心概念、架构以及实际操作，旨在帮助读者理解和掌握分布式存储和计算的基础。同时，附带的源码资料能够帮助读者深入理解Hadoop的工作原理。 一、Hadoop简介 Hadoop是一个开源框架，主要用于处理和存储海量数据。它设计的核心理念是分布式计算，允许在廉价硬件上构建大规模的数据处理系统。Hadoop由两个主要组件构成：Hadoop Distributed File System (HDFS) 和 MapReduce。 二、HDFS HDFS是Hadoop的核心组件，是一个高容错性的分布式文件系统。它将大文件分割成多个块，并将这些块分布在不同的节点上，确保数据的冗余和可靠性。HDFS遵循“一次写入，多次读取”的原则，适合大规模批处理任务。 三、MapReduce MapReduce是Hadoop处理数据的主要计算模型，由两个主要阶段——Map阶段和Reduce阶段组成。Map阶段将输入数据分片并处理，生成中间键值对；Reduce阶段则将相同的键聚合在一起，进行总结或聚合操作，最终生成结果。 四、Hadoop生态 Hadoop生态还包括其他重要组件，如YARN（Yet Another Resource Negotiator），负责集群资源管理和调度；HBase，一个基于HDFS的分布式NoSQL数据库；Hive，提供SQL-like接口用于查询和分析存储在Hadoop中的大数据；Pig，一种高级数据流语言，简化了大数据处理的复杂性；Zookeeper，用于集群协调和服务发现。 五、源码分析 书中提供的源码资料，可以帮助读者深入理解Hadoop的实现细节。通过阅读和研究源码，可以了解Hadoop内部如何处理I/O、如何进行数据分发和容错，以及如何优化MapReduce作业的执行效率。 六、学习路径 对于想要深入Hadoop的读者，可以从理解Hadoop的基本概念开始，逐步学习HDFS和MapReduce的工作流程，然后通过实践搭建Hadoop集群，运行示例程序。结合源码资料，深入探索Hadoop的内部机制，提升解决实际问题的能力。 七、大数据应用 Hadoop在各种领域都有广泛的应用，如互联网广告定向、用户行为分析、金融风险评估、基因序列分析等。掌握Hadoop技术，能够帮助企业挖掘隐藏在海量数据中的价值，推动业务创新。 总结来说，《Hadoop权威指南》第四版提供了全面且深入的Hadoop知识，结合源码资料，是学习和掌握Hadoop的宝贵资源。通过学习，读者不仅可以理解大数据处理的基本原理，还能具备实际操作和优化Hadoop集群的能力。