实战Hadoop源码--刘鹏

《实战Hadoop源码》是刘鹏先生撰写的一本深入解析Hadoop的专著，针对对云计算技术感兴趣的读者，特别是那些希望通过源代码学习Hadoop内在机制的开发者。这本书旨在帮助读者理解Hadoop如何实现分布式计算，以及如何在实际项目中应用这一强大的开源框架。 Hadoop是基于Google的GFS（Google File System）和MapReduce理念的开源实现，它为大规模数据处理提供了高效、可扩展的解决方案。Hadoop的核心组件包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。HDFS是分布式文件系统，能够将大量数据存储在廉价硬件上，提供高容错性和高可用性；MapReduce则是用于并行处理和计算的大数据处理模型，通过“映射”和“化简”两个阶段，将复杂计算任务分解为可在集群节点上并行执行的小任务。 在《实战Hadoop源码》中，刘鹏老师可能涵盖了以下关键知识点： 1. **Hadoop架构**：介绍Hadoop的整体架构，包括NameNode、DataNode、JobTracker和TaskTracker等核心组件的作用和交互方式。 2. **HDFS详解**：深入解析HDFS的数据存储、数据块、心跳机制、故障恢复和副本策略，以及如何读写数据到HDFS。 3. **MapReduce原理**：详细讲解MapReduce的工作流程，包括Mapper和Reducer的任务，Shuffle和Sort的过程，以及如何编写MapReduce程序。 4. **YARN（Yet Another Resource Negotiator）**：Hadoop 2.x引入的新资源管理器，负责集群资源的管理和调度，替代了原来的JobTracker。 5. **Hadoop优化**：讨论如何通过参数调优提高Hadoop集群的性能，如调整Block大小、设置合适的Map和Reduce任务数量等。 6. **Hadoop生态系统**：涵盖Hadoop相关的其他项目，如HBase（分布式数据库）、Hive（数据仓库工具）、Pig（数据分析工具）、Oozie（工作流调度器）和ZooKeeper（分布式协调服务）等。 7. **实战案例**：书中可能会提供实际项目案例，演示如何使用Hadoop解决实际问题，例如大数据分析、日志处理等。 通过阅读这本书，读者不仅能理解Hadoop的基本概念，还能掌握如何通过源代码层面理解其工作原理，这对于在实际工作中解决复杂问题和进行二次开发具有极大帮助。对于想要深入学习Hadoop或从事云计算相关工作的专业人士来说，《实战Hadoop源码》是一本不可多得的参考资料。