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。
具体描述
读后感
详见：http://www.cnblogs.com/aprilrain/archive/2013/03/07/2947664.html
评分 评分Cobub Razor APP数据统计分析工具官网上有篇文章是讲Hadoop Yarn调度器的选择和使用的，我觉得写的挺好的，推荐http://www.cobub.com/the-selection-and-use-of-hadoop-yarn-scheduler/
评分买了第一版，时间太紧，没来得及看，后来出了个号称修订升级的第二版，毫不犹豫又买了，后来听说第二版比第一版翻译得好，心中窃喜，再后来看了第二版，我震惊了，我TM就是一傻子，放着好好的英文版不看，赶什么时髦买中文版呢。在这个神奇的国度，牛奶里放的是三聚氰胺，火腿...
评分其实也不算全部读完了，读它主要是为了技术选型，考虑升级持久层架构、提高系统可扩展性，仔细研读了前几章，对Hadoop、MapReduce、HDFS的模型、机制、使用场景有了一定了解。后面几章及其生态圈内的其他项目抱着了解的心态简单浏览了一下。整体感觉还行，至少从我看过的章节来...
用户评价
给人的感觉是：除了配置、还是配置。。。
评分只看了关于MapReduce和HDFS的部分，翻译的很是粗糙，其实如果只是想了解基本原理和架构的话，看看Google关于MapReduce、GFS和BigTable的论文就可以了。这本书中实践性的东西太多了，关于理论的部分反而显得弱了。
评分没完全看明白 预习一下
评分这版翻译不行，看的第二版，学习中
评分给人的感觉是：除了配置、还是配置。。。
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