图 书 馆《Hadoop技术内幕》
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简介与推荐
【内容简介】 “Hadoop技术内幕”共两册，分别从源代码的角度对“Common+HDFS”和MapReduce的架构设计和实现原理进行了极为详细的分析。《Hadoop技术内幕：深入解析HadoopCommon和HDFS架构设计与实现原理...》由腾讯数据平台的资深Hadoop专家、X-RIME的作者亲自执笔，对Common和HDFS的源代码进行了分析，旨在为Hadoop的优化、定制和扩展提供原理性的指导。除此之外，本书还从源代码实现中对分布式技术的精髓、分布式系统设计的优秀思想和方法，以及Java语言的编码技巧、编程规范和对设计模式的精妙运用进行了总结和分析，对提高读者的分布式技术能力和Java编程能力都非常有帮助。本书适合Hadoop的二次开发人员、应用开发工程师、运维工程师阅读。
全书9章，共分为三个部分：第一部分（第1章）主要介绍了Hadoop源代码的获取和源代码阅读环境的搭建；第二部分（第2~5章）对Hadoop公共工具Common的架构设计和实现原理进行了深入分析，包含Hadoop的配置信息处理、面向海量数据处理的序列化和压缩机制、Hadoop的远程过程调用，以及满足Hadoop上各类应用访问数据的Hadoop抽象文件系统和部分具体文件系统等内容；第三部分（第6~9章）对Hadoop的分布式文件系统HDFS的架构设计和实现原理进行了详细的分析，这部分内容采用了总分总的结构，第6章对HDFS的各个实体和实体间接口进行了分析；第7章和第8章分别详细地研究了数据节点和名字节点的实现原理，并通过第9章对客户端的解析，回顾了HDFS各节点间的配合，完整地介绍了一个大规模数据存储系统的实现。
【媒体推荐】 经过几年的快速发展，Hadoop已经成为大数据时代存储和处理海量数据的事实标准，具有高可靠性、高扩展性、高效性和高容错性等许多优点，在学术界备受关注，在业界则更受欢迎。Hadoop的功能非常强大，与之相伴的是使用上的复杂性，如何才能更好地使用Hadoop，更好地对Hadoop进行性能优化、扩展和定制？阅读和研究它的源代码是一种不错的选择。“Hadoop技术内幕”这两本书根据读者的需求，对Common、HDFS和MapReduce等核心技术的架构设计和实现原理进行了深入且详细的分析，对于想了解Hadoop工作机制的读者来说，这两本书应该是十分难得的，强烈推荐。
—— EasyHadoop开源技术社区，致力于Hadoop的易用和普及
Hadoop是近两年来技术领域最热门的话题，从媒体界，到学术界，再到企业界，都给予了高度关注。在企业界，Hadoop的应用已经非常广泛，不仅在IT领域被广泛使用，而且在金融、电信、生物、医药、制造等传统领域也十分受欢迎，有海量数据需要处理的地方，就能用上Hadoop。尤其是在IT领域，从国外的Google、Yahoo、Microsoft、Oracle、Facebook，到国内的阿里巴巴、淘宝、腾讯、百度、新浪、搜狐，都在Hadoop的研发和应用上投入了大量的人力和资金，并获得了丰厚的收益。随着Hadoop越来越普及，用户遇到的问题也会越来越多，越来越复杂。要解决实际生产环境中可能遇到的复杂问题，掌握Hadoop本身的设计和实现原理是根本之道。“Hadoop技术内幕”这两本书就本着这个目标出发，从源代码的角度对Hadoop的工作机制进行了深入的分析，并对实践中可能会遇到的各种问题给出了解决方案。
—— 童小军资深Hadoop技术专家、企业级大数据解决方案RedHadoop创始人
【作者简介】 蔡斌，资深Hadoop技术专家，基于Hadoop的开源项目X-RIME的作者之一。国内Hadoop应用和源代码研究领域的先驱之一，有10余年开发经验，先后任职于朗讯科技、IBM中国研究院等国内外知名企业，目前担任腾讯数据平台部的高级工程师，从事Hadoop相关技术的研究、应用和实施，实战经验非常丰富。对分布式计算、电信增值业务、网络管理等领域有深刻的认识和理解，拥有近10项发明专利，其中两项为美国专利，大部分与海量数据处理相关。近期关注海量数据的流式处理、Hadoop上的大数据应用与挖掘等。
陈湘萍，北京大学计算机系博士，目前就职于中山大学，专注于Hadoop、云计算、软件中间件、模型驱动的软件工程等技术的研究和实践。拥有发明专利5项，参与1项国家电子行业标准的制定，发表学术论文10余篇。
全书9章，共分为三个部分：第一部分（第1章）主要介绍了Hadoop源代码的获取和源代码阅读环境的搭建；第二部分（第2~5章）对Hadoop公共工具Common的架构设计和实现原理进行了深入分析，包含Hadoop的配置信息处理、面向海量数据处理的序列化和压缩机制、Hadoop的远程过程调用，以及满足Hadoop上各类应用访问数据的Hadoop抽象文件系统和部分具体文件系统等内容；第三部分（第6~9章）对Hadoop的分布式文件系统HDFS的架构设计和实现原理进行了详细的分析，这部分内容采用了总分总的结构，第6章对HDFS的各个实体和实体间接口进行了分析；第7章和第8章分别详细地研究了数据节点和名字节点的实现原理，并通过第9章对客户端的解析，回顾了HDFS各节点间的配合，完整地介绍了一个大规模数据存储系统的实现。
【媒体推荐】 经过几年的快速发展，Hadoop已经成为大数据时代存储和处理海量数据的事实标准，具有高可靠性、高扩展性、高效性和高容错性等许多优点，在学术界备受关注，在业界则更受欢迎。Hadoop的功能非常强大，与之相伴的是使用上的复杂性，如何才能更好地使用Hadoop，更好地对Hadoop进行性能优化、扩展和定制？阅读和研究它的源代码是一种不错的选择。“Hadoop技术内幕”这两本书根据读者的需求，对Common、HDFS和MapReduce等核心技术的架构设计和实现原理进行了深入且详细的分析，对于想了解Hadoop工作机制的读者来说，这两本书应该是十分难得的，强烈推荐。
—— EasyHadoop开源技术社区，致力于Hadoop的易用和普及
Hadoop是近两年来技术领域最热门的话题，从媒体界，到学术界，再到企业界，都给予了高度关注。在企业界，Hadoop的应用已经非常广泛，不仅在IT领域被广泛使用，而且在金融、电信、生物、医药、制造等传统领域也十分受欢迎，有海量数据需要处理的地方，就能用上Hadoop。尤其是在IT领域，从国外的Google、Yahoo、Microsoft、Oracle、Facebook，到国内的阿里巴巴、淘宝、腾讯、百度、新浪、搜狐，都在Hadoop的研发和应用上投入了大量的人力和资金，并获得了丰厚的收益。随着Hadoop越来越普及，用户遇到的问题也会越来越多，越来越复杂。要解决实际生产环境中可能遇到的复杂问题，掌握Hadoop本身的设计和实现原理是根本之道。“Hadoop技术内幕”这两本书就本着这个目标出发，从源代码的角度对Hadoop的工作机制进行了深入的分析，并对实践中可能会遇到的各种问题给出了解决方案。
—— 童小军资深Hadoop技术专家、企业级大数据解决方案RedHadoop创始人
【作者简介】 蔡斌，资深Hadoop技术专家，基于Hadoop的开源项目X-RIME的作者之一。国内Hadoop应用和源代码研究领域的先驱之一，有10余年开发经验，先后任职于朗讯科技、IBM中国研究院等国内外知名企业，目前担任腾讯数据平台部的高级工程师，从事Hadoop相关技术的研究、应用和实施，实战经验非常丰富。对分布式计算、电信增值业务、网络管理等领域有深刻的认识和理解，拥有近10项发明专利，其中两项为美国专利，大部分与海量数据处理相关。近期关注海量数据的流式处理、Hadoop上的大数据应用与挖掘等。
陈湘萍，北京大学计算机系博士，目前就职于中山大学，专注于Hadoop、云计算、软件中间件、模型驱动的软件工程等技术的研究和实践。拥有发明专利5项，参与1项国家电子行业标准的制定，发表学术论文10余篇。
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