迄今为止，Hadoop 的发展已经经历了两代，分别为Hadoop 1.0 和Hadoop 2.0。与《Hadoop 权威指南(第3版)》相比，第4版在重点介绍Hadoop 2.0的基础上，新增了对当前热门的Hadoop 技术(如YARN、Parquet、Flume、Crunch和Spark)的专门讲解，有助于Hadoop开发者更好地理解相关技术的背景、原理及使用。此外，第4版还引入了Hadoop在医疗健康领域和分子生物学领域的最新应用成果，并为此新增了相关的实例学习，这对广大Hadoop用户而言，具有更好的实践指导意义。

今天，Hadoop 开源项目已经成为研究大数据、开发大数据应用的重要平台，在我国已经形成一个庞大的Hadoop用户社群，他们对学习、掌握和提高Hadoop提出了很高的需求，《Hadoop权威指南》系列版本的推出恰好可以满足这样的需要。该书从第1版发行以来，历次再版后的畅销也证明了它的用途和价值。

 

本书结合理论和实践，由浅入深，全方位介绍了Hadoop这一高性能的海量数据处理和分析平台。全书5部分24章，

第I部分介绍Hadoop基础知识，主题涉及Hadoop、 MapReduce、 Hadoop分布式文件系统、YARN、Hadoop 的I/O操作。

第II部分介绍MapReduce,主题包括MapReduce应用开发; MapReduce 的工作机制、MapReduce 的类型与格式、MapReduce 的特性。

第三部分介绍Hadoop的运维，主要涉及构建Hadoop集群、管理Hadoop。

第IV部分介绍Hadoop相关开源项目，主题涉及Avro、Parquet、 Flume、 Sqoop、 Pig、 Hive、 Crunch、 Spark、 HBase、 ZooKeeper。

第V部分提供了三个案例，分别来自医疗卫生信息技术服务商塞纳(Cerner)、微软的人工智能项目ADAM(一种大规模分布式深度学习框架)和开源项目Cascading(一个新的针对MapReduce的数据处理API)。

本书是一本权威、全面的Hadoop参考与工具书，阐述了Hadoop生态圈的最新发展和应用，程序员可以从中探索海量数据集的存储和分析，管理员可以从中了解Hadoop集群的安装和运维。

目录总览

 

 

 

 

由于篇幅限制小编，小编只在这里给大家展示目录及部分内容，有需要完整文档的程序猿（媛）可以关注文末公众号自行获取

第|部分Hadoop基础知识

 

第1章初识Hadoop

 

 

第2章关于MapReduce

 

 

第3章Hadoop 分布式文件系统

 

 

第4章关于YARN

 

 

第5章Hadoop的I/O操作

 

 

第2部分关于MapReduce

 

第6章MapReduce应用开发

 

 

第7章MapReduce的工作机制

 

 

第8章MapReduce的类型与格式

 

 

第9章MapReduce的特性

 

 

由于篇幅限制小编，pdf文档的详解资料太全面，细节内容实在太多啦，所以只把部分知识点截图出来粗略的介绍，每个小节点里面都有更细化的内容！不会只有大纲和目录，有需要的程序猿（媛）可以关注文末公众号自行获取

第3部分Hadoop的操作

 

第10章构建Hadoop集群

 

 

第11章管理Hadoop

 

 

第IV部分Hadoop相关开源项目

 

第12章关于Avro

 

 

第13章关于Parquet

 

 

第14章关于Flume

 

 

第15章关于Sqoop

 

 

第16章关于Pig

 

 

第17章关于HiveHive的shel环境

 

 

第18章关于Crunch

 

 

第19章关于Spark

 

 

第20章关于HBase

 

 

第21章关于ZooKeeper

 

 

第V部分案例学习

 

第22章医疗公司塞纳(Cerner) 的可聚合数据

 

 

第23章生物数据科学:用软件拯救生命

 

 

第24章开源项目Cascading

 

 

附录

 

附录A安装Apache Hadoop

 

附录B关于CDH

 

附录C准备NCDC气象数据

 

附录D新版和旧版JavaMapReduce API

 

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