具体描述
《Hadoop权威指南(第4版)(修订版)(影印版)(英文版)》作者Tom White增加了关于YARN和一些Hadoop相关项目，如Parquet、Flume、Crunch和Spark的新章节。你将会了解到Hadoop版本的最新变化，并且研究在医疗健康系统和基因数据处理中Hadoop的应用案例。
作者简介
怀特（Tom White），Tom White是Cloudera的工程师和Apache软件基金会的成员，从2007年起就是Apache Hadoop的代码提交者。他在oreilly.com、java.net和IBM的developerWorks写了大量文章，并且经常在产业大会上作关于Hadoop的演讲。
目录信息
Preface
Part Ⅰ.Hadoop Fundamentals
1.MeetHadoop
Data！
Data Storage and Analysis
Querying All Your Data
Beyond Batch
Comparison with Other Systems
Relational Database Management Systems
Grid Computing
Volunteer Computing
A Brief History of Apache Hadoop
What's in This Book？
2.MapReduce
A Weather Dataset
Data Format
Analyzing the Data with Unix Tools
Analyzing the Data with Hadoop
Map and Reduce
Java MapReduce
Scaling Out
Data Flow
Combiner Functions
Running a Distributed MapReduce Job
Hadoop Streaming
Ruby
Python
3.The Hadoop Distributed Filesystem
The Design of HDFS
HDFS Concepts
Blocks
Namenodes and Datanodes
Block Caching
HDFS Federation
HDFS High Availability
The Command—Line Interface
Basic Filesystem Operations
Hadoop Filesystems
Interfaces
The Java Interface
Reading Data from a Hadoop URL
Reading Data Using the FileSystem API
Writing Data
Directories
Querying the Filesystem
Deleting Data
Data Flow
Anatomy of a File Read
Anatomy of a File Write
Coherency Model
Parallel Copying with distcp
Keeping an HDFS Cluster Balanced
4.YARN
Anatomy of a YARN Application Run
Resource Requests
Application Lifespan
Building YARN Applications
YARN Compared to MapReduce 1
Scheduling in YARN
Scheduler Options
Capacity Scheduler Configuration
Fair Scheduler Configuration
Delay Scheduling
Dominant Resource Fairness
Further Reading
5.Hadoop I／O
Data Integrity
Data Integrity in HDFS
LocaIFileSystem
ChecksumFileSystem
Compression
Codecs
Compression and Input Splits
Using Compression in MapReduce
Serialization
The Writable Interface
Writable Classes
Implementing a Custom Writable
Serialization Frameworks
File—Based Data Structures
SequenceFile
MapFile
Other File Formats and Column—Oriented Formats
Part Ⅱ.MapReduce
6.Developing a MapReduce Application
The Conflguration API
Combining Resources
Variable Expansion
Setting Up the Development Environment
Managing Configuration
GenericOptionsParser， Tool， and ToolRunner
Writing a Unit Test with MRUnit
Mapper
Reducer
Running Locally on Test Data
Running a Job in a Local Job Runner
Testing the Driver
Running on a Cluster
Packaging a Job
Launching a Job
The MapReduce Web UI
Retrieving the Results
Debugging a Job
Hadoop Logs
Remote Debugging
Tuning a Job
Profiling Tasks
MapReduce Workflows
Decomposing a Problem into MapReduce Jobs
IobControl
Apache Oozie
7.How MapReduce Works
Anatomy ofa MapReduce Job Run
Job Submission
Job Initialization
Task Assignmenl
Task Execution
Progress and Status Updates
Job Completion
Failures
Task Failure
Application Master Failure
Node Manager Failure
Resource Manager Failure
Shuffle and Sort
The Map Side
The Reduce Side
Configuration Tuning
Task Execution
The Task Execution Environment
Speculative Execution
Output Committers
8.MapReduce Typesand Formats
MapReduce Types
The Default MapReduce Job
Input Formats
Input Splits and Records
Text Input
Binary Input
Multiple Inputs
Database Input （and Output）
Output Formats
Text Output
Binary Output
Multiple Outputs
Lazy Output
Database Output
……
9.MapReduce Features
Part Ⅲ.Hadoop Operations
10.Setting Up a Hadoop Cluster
11.Administering Hadoop
Part Ⅳ.RelatedProjects
12.Avro
13.Parquet
14.Flume
15.Sqoop
16.Pig
17.Hive
18.Crunch
19.Spark
20.HBase
21.ZooKeeper
Part Ⅴ.Case Studies
22.Composable Data at Cerner
23.Biological Data Saence： Saving Lives with Software
24.Cascading
A.Installing Apache Hadoop
B.Cloudera's Distribution Including Apache Hadoop
C.Preparing the NCDC Weather Data
D.The Old and New Java MapReduce APls
Index
· · · · · · (收起)
读后感
很多地方翻译的不行，需要对照英文看才能明白。。。不过对于快速学习，仍然是不错的选择。建议译者看看每部分内容的重要性，不重要的瞎翻翻就算了，重要的部分还是好好花点功夫，不要本末倒置了。比如第三章的数据流部分，这么经典的地方居然被翻译烂的一塌糊涂。不知道译者会...
评分看了几章中文版的，各种错误，太低级，实在是看不下去了。 建议还是看原版吧。 译者们的脸皮可真厚，英文译不明白也就罢了，中文都组织的不通顺，好意思吗！！ 什么叫 “但是，......，但是”啊，“但是体”啊。
评分参加豆瓣China-pub抽奖，比较幸运的得到这本Hadoop权威指南中文第二版，拿来与第一版相比，发现新加入了Hive和Sqoop章节，译文质量也提高了不少，并且保留了英文索引。 这本书对Hadoop的介绍还算全面，有实践冲动的朋友基本可以拿着书、配合Google百度马上实现梦想。个人感觉“...
评分看了几章中文版的，各种错误，太低级，实在是看不下去了。 建议还是看原版吧。 译者们的脸皮可真厚，英文译不明白也就罢了，中文都组织的不通顺，好意思吗！！ 什么叫 “但是，......，但是”啊，“但是体”啊。
评分中文版412页： 所以理论上，任何东西都可以表示成二进制形式，然后转化成为长整型的字符串或直接对数据结构进行序列化，来作为键值。 原文460页： ..., so theoretically anything can serve as row key, from strings to binary representations of long or even serialized ...
用户评价
当我需要深入理解Hadoop的核心机制时，《Hadoop权威指南 (第4版 英文影印版)》是我毫不犹豫的选择。这本书以一种非常系统化和深入的方式，剖析了Hadoop的各个组件。我尤其赞赏它在讲解HDFS时，对NameNode和DataNode的详细描述，以及它们之间如何协同工作来保证数据的可靠性和可用性。书中关于HDFS的文件读写流程，以及副本的创建和管理机制的讲解，都让我对分布式文件系统的运作原理有了更深刻的认识。同时，本书对MapReduce计算模型的阐述也极为精彩，它不仅仅介绍了Map和Reduce两个核心阶段，还深入探讨了Shuffle过程的细节，以及如何通过调整参数来优化MapReduce作业的性能。我曾经在优化一个MapReduce作业时遇到瓶颈，而这本书中关于MapReduce的性能调优技巧，例如如何选择合适的Combiner，以及如何使用Splittable InputFormat，都给了我极大的启发。这本书的价值在于，它不仅能够帮助我掌握Hadoop的技术细节，更能够培养我解决复杂分布式系统问题的能力。
评分从我拿到这本《Hadoop权威指南 (第4版 英文影印版)》的那一刻起，我就知道这会是一次不同寻常的学习体验。我之前也接触过不少关于Hadoop的书籍，但往往要么过于浅显，要么过于理论化，难以付诸实践。而这本书，则完美地平衡了这两者。它以一种极为严谨和系统化的方式，将Hadoop的核心概念一层层剥开，从最基础的分布式存储原理，到复杂的计算框架，再到生态系统的集成，无一不包。我尤其欣赏它在讲解MapReduce时，对Shuffle、Combiner、Partitioner等关键环节的深入阐述，这些细节的解释，对于理解MapReduce的效率和性能至关重要。书中提供的代码示例，不仅是简单的“Hello World”，而是包含了实际开发中会遇到的各种场景，这让我能够快速地将理论知识转化为实际操作能力。而且，这本书的排版和语言风格都非常适合技术学习者，清晰的逻辑结构，精准的术语运用，以及恰到好处的图表辅助，都极大地提升了阅读体验。我能够感受到作者在编写这本书时，倾注了大量的精力去思考如何让读者更容易理解和掌握这些复杂的技术。这本书不仅仅是提供信息，更是在传递一种解决问题的思维方式，一种构建和管理分布式系统的方法论。
评分在我多年的Hadoop学习和实践过程中，《Hadoop权威指南 (第4版 英文影印版)》这本书无疑是我遇到的最权威、最全面的指南之一。它不像市面上很多同类书籍那样，仅仅停留在API的介绍，而是深入到Hadoop的底层原理和设计哲学。我尤其喜欢它对HDFS的深入分析，从块的存储、副本管理，到NameNode的元数据管理，再到DataNode的数据读写，每一个环节都讲解得绘声绘色。我曾经在学习HDFS时，对NameNode的内存占用和故障恢复感到困惑，而这本书中关于NameNode的高可用性设计和升级策略的详细阐述，让我茅塞顿开，消除了我所有的疑虑。此外，本书对MapReduce的讲解也让我受益匪浅，它不仅仅介绍了Map和Reduce两个核心阶段，还深入探讨了Shuffle过程的细节，以及如何通过调整参数来优化MapReduce作业的性能。这本书的价值在于，它能够帮助读者建立起对Hadoop技术栈的深刻理解，从而能够更自信地在实际工作中应用Hadoop解决复杂的数据处理问题。
评分自从我开始接触大数据技术以来，《Hadoop权威指南 (第4版 英文影印版)》一直是我学习和实践中的重要参考。这本书的优点在于，它能够将Hadoop这样一个庞大而复杂的系统，以一种易于理解的方式呈现出来。它不像其他很多书籍那样，仅仅停留在表面的操作指导，而是深入到Hadoop的底层原理和设计理念。我特别喜欢它对MapReduce的深入讲解，包括Map任务和Reduce任务的执行流程，以及Shuffle过程的细节。这本书通过大量的代码示例和图表，让我能够直观地理解MapReduce的计算模型，并能够有效地进行MapReduce作业的优化。例如，书中关于如何选择合适的Map和Reduce任务数量，以及如何通过自定义序列化器来提高数据传输效率的讲解，都让我受益匪浅。此外，本书还对Hadoop生态系统中其他重要的组件，如HDFS、YARN、Hive、HBase等，进行了详尽的介绍，并阐述了它们之间的相互关系和集成方式。这使得这本书成为一个真正意义上的“Hadoop权威指南”，为我提供了解决大数据问题的全面解决方案。
评分当我第一次翻开这本《Hadoop权威指南 (第4版 英文影印版)》，我就被其深度和广度所震撼。它不像市面上很多同类书籍那样，仅仅停留在API的介绍，而是真正地深入到Hadoop的底层原理和设计哲学。我对MapReduce的理解，在这本书的引导下，得到了质的飞跃。它详细解释了MapReduce任务的生命周期，以及各种参数配置对任务执行效率的影响。我曾经在优化一个MapReduce作业时陷入困境，而这本书中关于MapReduce的性能调优技巧，例如如何选择合适的Combiner，如何调整Map和Reduce任务的数量，以及如何使用Shuffle优化，都给了我极大的启发，让我最终成功地将作业的执行时间缩短了一倍。不仅如此，本书还对Hadoop生态系统中的其他关键技术，如Hive、HBase、ZooKeeper等，进行了详尽的介绍，并阐述了它们与Hadoop的集成方式。这使得这本书成为一个真正意义上的“Hadoop百科全书”，为我提供了解决大数据问题的全面解决方案。它不仅教会我“怎么做”，更让我明白“为什么这样做”，这种深入的理解，是我在技术道路上不断前进的基石。
评分自从我开始涉足大数据领域，《Hadoop权威指南 (第4版 英文影印版)》这本书就像我的“技术圣经”一样。它以一种极其详尽和严谨的态度，揭示了Hadoop的方方面面。我对于HDFS的理解，在这本书的引导下，达到了前所未有的深度，尤其是在理解NameNode如何管理海量元数据，以及DataNode如何进行数据块的存储和复制时，书中的内容让我豁然开朗。曾经，我对HDFS的容错机制和数据一致性问题感到困惑，而本书中关于这些机制的详细分析，以及它们如何在实际环境中运作，让我能够更清晰地把握Hadoop的健壮性。此外，这本书对MapReduce计算框架的阐述也极其到位，它不仅仅介绍了Map和Reduce的基本工作流程，还深入剖析了Shuffle、Sort等关键阶段的实现细节，以及各种调优策略。我曾经在优化一个性能瓶颈的MapReduce作业时，书中提供的关于倾斜数据处理和自定义序列化器等技巧，成为了我的救命稻草，让我能够成功地解决问题。这本书不仅提供了技术知识，更重要的是，它培养了我对分布式系统设计和优化的深刻理解。
评分我必须说，《Hadoop权威指南 (第4版 英文影印版)》这本书，在我对大数据技术探索的道路上，扮演了一个至关重要的角色。之前我对Hadoop的认识，总感觉是零散的，缺乏一个系统性的框架。这本书，就像为我搭建了一个坚实的骨架，将那些分散的知识点一一串联起来，形成了一个完整的体系。我对HDFS的理解，尤其是关于NameNode和DataNode之间的交互，以及它们如何协同工作来保证数据的可用性和一致性，在这本书的讲解下，变得前所未有的清晰。它不仅解释了机制，更深入探讨了在各种场景下，这些机制是如何应对挑战的。我曾经在工作中遇到过HDFS的性能瓶颈问题，这本书中关于HDFS的调优策略和最佳实践，给我提供了宝贵的思路，让我能够有效解决问题。此外，这本书对于YARN的讲解也让我耳目一新，它详细阐述了Resource Manager、Node Manager以及Application Master之间的协作过程，让我能够更深刻地理解Hadoop集群的资源分配和调度原理。这本书的价值，远不止于技术讲解，更在于它能够帮助读者建立起对整个Hadoop生态系统的全局观，从而更有效地进行技术选型和系统设计。
评分对于我这样一个在Hadoop领域摸爬滚打多年的从业者来说，《Hadoop权威指南 (第4版 英文影印版)》这本书无异于一场“及时雨”。我曾经花费了大量的时间和精力去理解Hadoop的分布式架构，但总感觉有些地方不够透彻。这本书的出现，彻底改变了我的认知。它以一种极为系统和深入的方式，剖析了Hadoop的方方面面。从HDFS的底层存储原理，到MapReduce的计算模型，再到YARN的资源管理，每一个核心组件的运作机制都得到了详尽的解释。我尤其欣赏它在讲解HDFS的NameNode和DataNode之间的通信协议时，提供的详细分析，这让我能够更清晰地理解数据是如何在集群中流转的。而且，书中对Hadoop生态系统中其他重要组件，如Hive、HBase、Pig等，也进行了详尽的介绍，并阐述了它们与Hadoop的集成方式。这使得这本书成为一个真正的“Hadoop全景图”，为我提供了解决大数据问题的全面框架。它不仅仅是一本技术手册，更是一本能够帮助读者提升技术视野和解决实际问题的指导性著作。
评分我一直在寻找一本能够让我真正理解Hadoop核心机制的书，终于，《Hadoop权威指南 (第4版 英文影印版)》满足了我的需求。这本书的讲解方式非常独特，它不是简单地堆砌概念，而是通过逻辑清晰的叙述和精美的图示，将Hadoop复杂的内部工作原理展现在读者面前。我尤其喜欢它对HDFS的深入分析，从块的存储、副本管理，到NameNode的元数据管理，再到DataNode的数据读写，每一个环节都讲解得绘声绘色。我曾经在学习HDFS时，对NameNode的内存占用和故障恢复感到困惑，而这本书中关于NameNode的高可用性设计和升级策略的详细阐述，让我茅塞顿开，消除了我所有的疑虑。此外，本书对MapReduce的讲解也让我受益匪浅，它不仅仅介绍了Map和Reduce两个核心阶段，还深入探讨了Shuffle过程的细节，以及如何通过调整参数来优化MapReduce作业的性能。这本书的价值在于，它能够帮助读者建立起对Hadoop技术栈的深刻理解，从而能够更自信地在实际工作中应用Hadoop解决复杂的数据处理问题。
评分这本《Hadoop权威指南 (第4版 英文影印版)》的出现，简直是为我这个深度Hadoop爱好者量身定做的！在我沉浸在Hadoop的世界里摸索了好几年之后，终于遇到一本能够让我拍案叫绝的著作。我一直认为，在技术书籍的世界里，能够做到“权威”二字，不仅仅是内容的详实，更在于它能否引领读者从入门到精通，并且在技术的深水区也能提供清晰的指引。这本书恰恰做到了这一点。从Hadoop的分布式文件系统HDFS的精髓，到MapReduce的计算模型，再到YARN的资源管理，每一个核心概念都得到了极其细致的剖析。它没有停留在“是什么”，而是深入到“为什么”和“怎么用”，并且提供了大量贴近实际应用的案例和代码示例。我尤其喜欢其中关于HDFS的副本机制和容错机制的讲解，那些复杂的内部运作原理，在作者的笔下变得生动易懂，仿佛在我脑海中勾勒出一幅清晰的分布式存储蓝图。而且，这本书不仅仅局限于Hadoop本身，它还拓展到了Hadoop生态系统中的其他重要组件，比如Hive、HBase、Spark等，这些内容的整合，使得这本书成为一个真正意义上的“Hadoop全景图”，让我能够全面地了解和掌握这个庞大的技术体系。它就像一个经验丰富的向导，带领我在技术迷雾中寻找方向，让我能够更自信地运用Hadoop解决实际问题。
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