《大数据处理系统 Hadoop源代码情景分析》_毛德操_浙江大学_扫描版[PDF]
编辑推荐：
Hadoop是目前采用*广、*重要的一种开源的大数据处理平台，读懂Hadoop的源代码，深入理解其各种机理，对于掌握大数据处理的技术有着显而易见的重要性。 本书从大数据处理的原理开始，讲到Hadoop的由来，进而讲述对于代码的研究方法，然后以Hadoop作为样本，较为详尽地逐一分析大数据处理平台各核心组成部分的代码，并从宏观上讲述这些部分的联系和作用。 本书沿用作者独特而广受欢迎的情景分析方法和风格，深入浅出直白易懂，可以作为大数据系统高级课程的教材，也可用作计算机软件专业和其他相关专业大学本科高年级学生和研究生深入学习大数据系统的参考书。同时，还可以作为各行业从事软件开发和数据挖掘的工程师、研究人员以及其他对大数据处理技术感兴趣者的自学教材。
作者简介：
毛德操，着名计算机专家，浙江大学教授，浙大网新科技首席科学家，连连支付大数据与区块链特别顾问。曾留学美国Umas大学，获得计算机硕士学位。着有重磅着作《LINUX核心源代码情景分析》和《Windows内核情景分析：采用开源代码ReactOS(上、下册)》，影响了整整一代大学生和工程师。
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摘要：本文主要对《大数据处理系统 Hadoop源代码情景分析》的内容进行详细阐述。首先介绍了该书的概况和主要内容，然后从四个方面进行了分析：Hadoop的概述、Hadoop的核心组件、Hadoop的工作流程以及Hadoop的优缺点。通过对这些方面的详细描述，读者能够更好地了解Hadoop的内部工作原理和应用场景。最后对全文进行总结归纳，为读者提供了一个清晰的整体认识。
1、Hadoop的概述
首先介绍了Hadoop的背景和起源，以及其在大数据处理领域的重要性。讲述了Hadoop的基本概念和架构，包括Hadoop的分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapReduce的原理。同时还分析了Hadoop的应用场景，以及Hadoop与其他大数据处理系统的比较。
另外，本章还介绍了Hadoop的安装和配置过程，包括Hadoop集群的搭建和相关的配置文件。通过对Hadoop的概述，读者能够快速了解Hadoop的基本概念和特点，为后续章节的学习打下基础。
2、Hadoop的核心组件
本章主要介绍了Hadoop的核心组件，包括HDFS、MapReduce、YARN以及相关的辅助工具。详细阐述了HDFS的文件存储机制和数据读写过程，以及MapReduce的任务划分和调度过程。同时还介绍了YARN的作用和特点，以及一些常用的辅助工具，如Hive和Pig。
通过对Hadoop核心组件的介绍，读者能够更深入地了解Hadoop的内部实现和工作原理。同时，对于Hadoop的开发和调优也提供了一定的参考和指导。
3、Hadoop的工作流程
本章主要介绍了Hadoop的工作流程，包括数据的上传和存储、MapReduce任务的运行和结果的输出。详细阐述了数据的切片和分块过程，以及Map和Reduce任务的执行流程和数据传输过程。同时还介绍了Hadoop任务的调度和监控机制。
通过对Hadoop的工作流程的介绍，读者能够更好地理解Hadoop的运行过程和内部机制。同时，对于Hadoop的调优和故障排查也提供了一定的参考和指导。
4、Hadoop的优缺点
本章主要分析了Hadoop的优缺点，包括其在大数据处理领域的优势和局限性。详细阐述了Hadoop的高可扩展性、容错性和灵活性等优点，同时也指出了Hadoop在处理小数据和实时数据方面的不足。
通过对Hadoop的优缺点的分析，读者能够更好地评估Hadoop在实际应用中的适用性和局限性。同时，也可以了解到Hadoop在不同场景下的优化和改进方向。
总结：本文对《大数据处理系统 Hadoop源代码情景分析》的内容进行了详细阐述，包括Hadoop的概述、核心组件、工作流程以及优缺点。通过对这些方面的分析，读者能够更深入地了解Hadoop的内部工作原理和应用场景。同时，也为读者提供了一些关于Hadoop开发和调优的参考和指导。
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