Hadoop教程相关书籍推荐00

　　一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。本期的Hadoop教程相关书籍推荐就为你带来Hadoop的相关书籍。

　　Hadoop教程相关书籍推荐《Hadoop + Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战》

　　

　　本书从浅显易懂的“大数据和机器学习”原理介绍和说明入手，讲述大数据和机器学习的基本概念，如：分类、分析、训练、建模、预测、机器学习(推荐引擎)、机器学习(二元分类)、机器学习(多元分类)、机器学习(回归分析)和数据可视化应用。为降低读者学习大数据技术的门槛，书中提供了丰富的上机实践操作和范例程序详解，展示了如何在单台Windows系统上通过Virtual Box虚拟机安装多台Linux虚拟机，如何建立Hadoop集群，再建立Spark开发环境。书中介绍搭建的上机实践平台并不限制于单台实体计算机。对于有条件的公司和学校，参照书中介绍的搭建过程，同样可以将实践平台搭建在多台实体计算机上，以便更加接近于大数据和机器学习真实的运行环境。

　　Hadoop教程相关书籍推荐《Hadoop海量数据处理 技术详解与项目实战》(第2版)

　　

　　本书介绍了Hadoop技术的相关知识，并将理论知识与实际项目相结合。全书共分为三个部分：基础篇、应用篇和总结篇。基础篇详细介绍了Hadoop、YARN、MapReduce、HDFS、Hive、Sqoop和HBase，并深入探讨了Hadoop的运维和调优;应用篇则包含了一个具有代表性的完整的基于Hadoop的商业智能系统的设计和实现;结束篇对全书进行总结，并对技术发展做了展望。

　　Hadoop教程相关书籍推荐《大数据之美：挖掘、Hadoop、架构，更精准地发现业务与营销》

　　

　　本书从大数据的基本概念出发，深入解析了大数据应用的关键技术与应用。以大数据的数据挖掘技术、大数据的存储与处理、大数据应用的总体架构三方面为线索，详细阐述了大数据挖掘的诸多常用算法，介绍了Hadoop、HDFS及MapReduce等大数据存储与处理的关键技术与应用、大数据应用的框架与构架。本书以通信运营商及互联网电子商务等应用为背景，从典型实例的角度系统地介绍了大数据挖掘应用从目标构建、算法建模到程序实现，再到大数据分析及结果描述应用的整个过程，以期为读者提供从理论到实务的有效借鉴。

　　Hadoop教程相关书籍推荐《写给大忙人的Hadoop 2》

　　

　　《写给大忙人的Hadoop 2》首先介绍了Hadoop 的背景知识，包括Hadoop 2 和YARN 的工作原理和对Hadoop 1 的改进，然后将数据湖与传统存储比较。第2 章到第8 章，分别介绍了Hadoop 2 和核心服务的安装方法、Hadoop 分布式文件系统、MapReduce 和YARN 编程，以及利用Apache Pig 等Hadoop 工具简化编程。最后两章讲述了利用Apache Ambari 等工具管理Hadoop 和基本的管理程序。附录包括Hadoop 2 故障诊断和排除的基础知识、Apache Hue 和Apache Spark 安装等。

　　Hadoop教程相关书籍推荐《Hadoop 2.X HDFS源码剖析》

　　

　　《Hadoop2.X HDFS源码剖析》以 Hadoop 2.6.0源码为基础，深入剖析了HDFS 2.X 中各个模块的实现细节，包括RPC框架实现、 Namenode实现、Datanode实现以及HDFS客户端实现 等。本书一共有5章，其中先从总体上介绍了HDFS 的组件、概念以及典型的流程，同时详细介绍了HDFS 各个组件间RPC接口的定义。第2章介绍了Hadoop RPC 框架的实现，Hadoop RPC是HDFS各个组件间通信所依 赖的底层框架，可以理解为HDFS的神经系统。第3～5 章分别介绍了Namenode、Datanode以及HDFS客户端 这三个组件的实现细节，同时穿插介绍了HDFS 2.X 的新特性，例如Namenode HA、Federation Namenode等。

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