具体描述
本书是您纵情享用数据之美的得力助手。作为处理海量数据集的理想工具，Apache Hadoop架构是MapReduce算法的一种开源应用，是Google(谷歌)开创其帝国的重要基石。本书内容丰富，展示了如何使用Hadoop构建可靠、可伸缩的分布式系统，程序员可从中探索如何分析海量数据集，管理员可以了解如何建立与运行Hadoop集群。.
本书完全通过案例学习来展示如何用Hadoop解决特殊问题，它将帮助您：
使用Hadoop分布式文件系统（HDFS）来存储海量数据集，通过MapReduce对这些数据集运行分布式计算..
熟悉Hadoop的数据和I/O构件，用于压缩、数据集成、序列化和持久处理
洞悉编写MapReduce实际应用程序时常见陷阱和高级特性
设计、构建和管理专用的Hadoop集群或在云上运行Hadoop
使用Pig这种高级的查询语言来处理大规模数据
利用HBase这个Hadoop数据库来处理结构化和半结构化数据
学习Zookeeper，这是一个用于构建分布式系统的协作原语工具箱
如果您拥有海量数据，无论是GB级还是PB级，Hadoop都是完美的选择。本书是这方面最全面的参考。
作者简介
目录信息
读后感
是我遇到过的翻译最烂的一本书，在译者的“妙语连珠”里折腾了半个钟头就再也没兴趣了。略举几例如下： P.6 任然 -> 仍然 P.21 输入键（为什么不像后面那样有个“的”？），输入的值，输出的键…… P. 27 “计数器”(Counter)，译文附原文；"Context Object"(上下文对象)，原...
评分 评分是我遇到过的翻译最烂的一本书，在译者的“妙语连珠”里折腾了半个钟头就再也没兴趣了。略举几例如下： P.6 任然 -> 仍然 P.21 输入键（为什么不像后面那样有个“的”？），输入的值，输出的键…… P. 27 “计数器”(Counter)，译文附原文；"Context Object"(上下文对象)，原...
评分是我遇到过的翻译最烂的一本书，在译者的“妙语连珠”里折腾了半个钟头就再也没兴趣了。略举几例如下： P.6 任然 -> 仍然 P.21 输入键（为什么不像后面那样有个“的”？），输入的值，输出的键…… P. 27 “计数器”(Counter)，译文附原文；"Context Object"(上下文对象)，原...
评分看了几章中文版的，各种错误，太低级，实在是看不下去了。 建议还是看原版吧。 译者们的脸皮可真厚，英文译不明白也就罢了，中文都组织的不通顺，好意思吗！！ 什么叫 “但是，......，但是”啊，“但是体”啊。
用户评价
2018-54
评分翻译 的很烂，随便翻了翻一些。
评分很不上心的翻阅完了，有得章节阅读果然语句有问题，有得章节又不是自己兴趣所在。整体很浅显很啰嗦，比较入门。另外版本的确够老
评分2018-54
评分很不上心的翻阅完了，有得章节阅读果然语句有问题，有得章节又不是自己兴趣所在。整体很浅显很啰嗦，比较入门。另外版本的确够老
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