书籍摘要

《Field Guide to Hadoop》是由Kevin Sitto和Marshall Presser合著的一本关于Hadoop及其生态系统的技术指南，于2015年由O'Reilly Media出版。本书旨在为那些即将进入大数据领域的企业和个人提供一个简洁、实用的Hadoop入门指南，帮助读者快速了解Hadoop的核心技术、相关工具及其应用场景。

内容概述

本书共分为八个章节，详细介绍了Hadoop的核心技术、数据库与数据管理、序列化、管理和监控、数据分析辅助工具、数据传输、安全与审计以及云计算和虚拟化等关键领域。

第一章：核心技术

介绍了Hadoop的核心组件，包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）、MapReduce、YARN和Spark。这些技术构成了Hadoop处理大数据的基础。

第二章：数据库与数据管理

探讨了多种与Hadoop集成的数据库技术，如Cassandra、HBase、MongoDB和Hive，以及它们在大数据管理中的应用。

第三章：序列化

讨论了数据序列化的重要性，并介绍了Avro、JSON、Protocol Buffers和Parquet等序列化工具，这些工具帮助优化数据存储和传输效率。

第四章：管理和监控

介绍了Ambari、Puppet、Chef、Zookeeper和Oozie等工具，这些工具用于管理和监控Hadoop集群的运行状态。

第五章：数据分析辅助工具

涵盖了Pig、Mahout、MLLib等数据分析工具，这些工具简化了数据分析流程，提供了丰富的机器学习算法支持。

第六章：数据传输

讨论了Sqoop、Flume、DistCp和Storm等工具，这些工具用于在Hadoop集群内外传输数据。

第七章：安全、访问控制与审计

介绍了Sentry、Kerberos和Knox等安全工具，这些工具用于保护Hadoop集群中的数据安全。

第八章：云计算与虚拟化

探讨了Serengeti、Docker和Whirr等技术，这些技术帮助在云计算和虚拟化环境中部署和管理Hadoop集群。

适用人群

本书适合以下人群：

• 大数据领域的初学者，希望快速了解Hadoop及其生态系统。
• 数据工程师和数据科学家，需要掌握Hadoop相关技术以处理大规模数据集。
• IT架构师和系统管理员，负责部署和管理Hadoop集群。

特色与亮点

• 实用性强：本书以简洁明了的方式介绍了Hadoop生态系统中的关键技术和工具，适合快速入门。
• 覆盖面广：涵盖了从数据存储、处理到安全和监控的各个方面，是一本全面的Hadoop参考书。
• 易于理解：通过类比和实例，帮助读者快速理解复杂的概念和技术。

总之，《Field Guide to Hadoop》是一本适合大数据领域从业者的实用指南，能够帮助读者快速掌握Hadoop的核心技术及其应用。