内容简介
本书是Hadoop领域公认的经典著作，由资深Hadoop技术专家董西成执笔，系统、深入地解析了Hadoop MapReduce的架构设计与实现原理。全书共分为三篇：基础篇、架构篇和实现篇。基础篇介绍了MapReduce的基本概念、编程模型、工作原理以及Hadoop生态系统；架构篇深入剖析了MapReduce架构设计的核心思想，包括作业提交与初始化、任务调度、数据本地化、容错机制、推测执行等关键机制；实现篇则详细解读了MapReduce源码，涵盖JobClient、JobTracker、TaskTracker、MapTask、ReduceTask等核心组件的实现细节，并分析了相关数据结构和算法。
本书不仅注重理论分析，还结合大量实例和最佳实践，帮助读者深入理解MapReduce的底层运行机制，掌握性能调优和问题诊断的方法。适合Hadoop开发人员、系统架构师、数据工程师以及高校计算机专业师生阅读，可作为Hadoop进阶学习的首选参考书。
目录
为什么要写这本书
读者对象
如何阅读本书
勘误和支持
第一部分 基础篇
第1章 阅读源代码前的准备
第2章 MapReduce设计理念与基本架构
第二部分 MapReduce编程模型篇
第3章 MapReduce编程模型
第三部分 MapReduce核心设计篇
第4章 Hadoop RPC框架解析
第5章 作业提交与初始化过程分析
第6章 JobTracker内部实现剖析
第7章 TaskTracker内部实现剖析
第8章 Task运行过程分析
第四部分 MapReduce高级篇
第9章 Hadoop性能调优
第10章 Hadoop多用户作业调度器
第11章 Hadoop安全机制
第12章 下一代MapReduce框架
读者对象
如何阅读本书
勘误和支持
第一部分 基础篇
第1章 阅读源代码前的准备
第2章 MapReduce设计理念与基本架构
第二部分 MapReduce编程模型篇
第3章 MapReduce编程模型
第三部分 MapReduce核心设计篇
第4章 Hadoop RPC框架解析
第5章 作业提交与初始化过程分析
第6章 JobTracker内部实现剖析
第7章 TaskTracker内部实现剖析
第8章 Task运行过程分析
第四部分 MapReduce高级篇
第9章 Hadoop性能调优
第10章 Hadoop多用户作业调度器
第11章 Hadoop安全机制
第12章 下一代MapReduce框架
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