套装三册：

HBase权威指南

Hive编程指南

Hadoop权威指南：大数据的存储与分析（第4版）修订版

9787302465133 9787115333834 9787115318893

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Ⅲ部分介绍Hadoop的运维，主题涉及构建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)。

本书是一本专业、全面的Hadoop参考书和工具书，阐述了Hadoop生态圈的新发展和应用，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。

第Ⅰ部分Hadoop基础知识

第1章初识Hadoop3

1.1数据！数据！3

1.2数据的存储与分析5

1.3查询所有数据6

1.4不仅仅是批处理7

1.5相较于其他系统的优势8

1.6ApacheHadoop发展简史12

1.7本书包含的内容16

第2章关于MapReduce19

2.1气象数据集19

2.2使用Unix工具来分析数据21

2.3使用Hadoop来分析数据22

2.4横向扩展31

2.5HadoopStreaming37

第3章Hadoop分布式文件系统42

3.1HDFS的设计42

3.2HDFS的概念44

3.3命令行接口50

3.4Hadoop文件系统52

3.5Java接口56

3.6数据流68

3.7通过distcp并行复制76

第4章关于YARN78

4.1剖析YARN应用运行机制79

4.2YARN与MapReduce1相比82

4.3YARN中的调度85

4.4延伸阅读95

第5章Hadoop的I/O操作96

5.1数据完整性96

5.2压缩99

5.3序列化109

5.4基于文件的数据结构127

第Ⅱ部分关于MapReduce

第6章MapReduce应用开发141

6.1用于配置的API142

6.2配置开发环境144

6.3用MRUnit来写单元测试152

6.4本地运行测试数据156

6.5在集群上运行160