hadoop_real-world_solutions_cookbook.pdf

Hadoop是一种流行的分布式存储与计算框架，它源自于Apache项目，被广泛用于大数据处理。这本书《Hadoop Real-World Solutions Cookbook》提供了基于真实案例的解决方案，通过简单的代码示例来解决大规模问题，涉及的技术包括MapReduce、Hive、Hbase和HDFS。 MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算，它允许开发者通过编写map（映射）和reduce（归约）两个步骤来处理数据。Hadoop中的MapReduce框架以分而治之的思想，把大规模数据集分割成小数据块，然后并行处理，最终将结果汇总。MapReduce适用于批处理，不适合需要低延迟响应的场景。 Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库工具，它可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，也就是HiveQL。它能够将SQL语句转换为MapReduce任务运行。Hive非常适合用于数据分析，尤其在Hadoop生态系统中，它可以很好地扩展到大量数据。 HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它基于Google的Bigtable建立，运行在HDFS之上。HBase提供了高可靠性、高性能、可伸缩性和高容错性的存储解决方案，它支持海量数据的实时读写访问。HBase适合处理非结构化和半结构化的稀疏数据。 HDFS是Hadoop分布式文件系统的简称，它是Hadoop的存储组件，设计用来存储大量数据。HDFS提供了高吞吐量的数据访问，特别适合于那些有着大数据集的应用程序。HDFS具有高容错性的特点，能够检测和处理数据副本的失败。 这本书的作者包括Jonathan R. Owens、Jon Lentz和Brian Femiano，他们具有丰富的实践经验和理论知识。书中的内容经过精心准备，旨在确保所提供的信息准确无误，但作者和出版社并不对信息的准确性提供任何明示或暗示的保证。出版社还提醒读者，在没有出版社事先书面同意的情况下，不得复制书中的任何内容。 书中还提到了关于商标的信息，Packt Publishing在书中适当地使用了大写字母来提及所有提到的公司和产品，尽管如此，Packt Publishing无法保证这些信息的准确性。 关于作者的介绍表明Jonathan R. Owens具有Java和C++的背景，他在私营和公共部门都担任过软件工程师的工作。最近，他一直致力于Hadoop和相关分布式处理技术的工作，并在comScore公司担任核心处理团队的成员。comScore是一家以数字测量和分析著称的公司。 这本书的版权声明、编辑信息、封面设计、作者介绍和合作伙伴信息都被详细列出。本书还提供了关于制作这本书的人士的完整列表，包括项目协调员、校对者、索引制作人、图形设计者、版式协调员、封面设计者等，这表明了这本书的质量是多方共同努力的成果。 通过这本书的内容，读者可以了解到如何使用Hadoop生态系统中的各种工具来处理大数据问题。解决方案和代码示例是实际工作场景中的应用，这将大大帮助那些希望在大数据处理领域提升技能的专业人士。