书籍摘要

《Hadoop in Practice, Second Edition》是由Alex Holmes编写的一本关于Hadoop实践应用的高级指南，由Manning Publications于2014年出版。这本书是Hadoop领域的经典之作，旨在为有一定Hadoop基础的开发者和数据工程师提供深入的实践指导，帮助他们解决在处理大规模数据时遇到的各种复杂问题。

书籍简介

《Hadoop in Practice, Second Edition》涵盖了Hadoop生态系统中的多个重要主题，包括数据存储、处理、优化以及与其他工具的集成。全书分为四个部分，共10章，每章都围绕一个具体的主题展开，并提供了丰富的技术示例和解决方案。

第一部分：背景与基础

本书的第一部分介绍了Hadoop的基本概念和架构，包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）、Yet Another Resource Negotiator（YARN）以及MapReduce编程模型。作者通过详细的架构图和代码示例，帮助读者快速理解Hadoop的核心组件及其工作原理。此外，还介绍了如何在单机上搭建伪分布式Hadoop环境，并运行简单的MapReduce作业。

第二部分：数据物流

第二部分聚焦于数据的存储和管理，探讨了如何在Hadoop中高效地组织和优化数据。作者详细介绍了多种数据序列化格式，如XML、JSON、SequenceFile、Avro和Parquet，并比较了它们在大数据场景下的优缺点。此外，还介绍了如何使用HDFS的分区和压缩功能来优化数据存储，以及如何通过工具如Flume、Sqoop和Camus将数据高效地导入和导出Hadoop集群。

第三部分：大数据模式

在第三部分中，作者深入探讨了MapReduce编程模式在大数据处理中的应用。通过具体的代码示例，展示了如何实现数据的连接、排序、采样等操作，并介绍了如何利用Bloom过滤器、HyperLogLog等数据结构来优化大规模数据集的处理。此外，还讨论了如何对MapReduce作业进行调优、调试和测试，以提高作业的性能和稳定性。

第四部分：超越MapReduce

第四部分介绍了Hadoop生态系统中的一些新兴技术和工具，这些技术超越了传统的MapReduce编程模型。例如，Hive、Impala和Spark SQL等SQL-on-Hadoop工具，它们允许用户使用SQL语言来查询Hadoop中的数据，大大降低了使用门槛。此外，还介绍了如何编写自己的YARN应用程序，以及如何利用YARN的资源管理能力来运行多种不同类型的应用程序。

适用读者

本书适合那些已经具备Hadoop基础知识，并希望深入了解Hadoop生态系统和高级应用的开发者、数据工程师和架构师。通过阅读本书，读者可以掌握如何在实际项目中高效地使用Hadoop及其相关工具，解决大规模数据处理中的各种挑战。

特色亮点

• 实用性强：书中提供了大量的代码示例和实践技巧，直接针对实际工作中可能遇到的问题。
• 覆盖面广：涵盖了Hadoop生态系统中的多个重要工具和技术，如HDFS、YARN、MapReduce、Hive、Impala、Spark等。
• 更新及时：第二版紧跟Hadoop 2.x版本的最新发展，包括对YARN的深入讲解和对新兴技术的介绍。

总之，《Hadoop in Practice, Second Edition》是一本内容丰富、实用性强的Hadoop高级指南，对于希望在大数据领域深入发展的读者来说，是一本不可多得的参考书籍。