深入理解MapReduce架构设计与实现原理

时间:2017-11-09 07:22:49
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更新时间:2017-11-09 07:22:49

深入Hadoop MapReduce 架构设计

突然之间,大数据一下子就“火”了,开源软件Hadoop也因此水涨船高。得益于一些国际领先厂商,尤其是FaceBook、Yahoo!以及阿里巴巴等互联网巨头的现身说法,Hadoop被看成大数据分析的“神器”。IDC在对中国未来几年的预测中就专门提到了大数据,其认为未来几年,会有越来越多的企业级用户试水大数据平台和应用,而这之中,Hadoop将成为最耀眼的“明星”。 本书以Hadoop 1.0为基础,深入剖析了Hadoop MapReduce中各个组件的实现细节,包括RPC框架、JobTracker实现、TaskTracker实现、Task实现和作业调度器实现等。书中不仅详细介绍了MapReduce各个组件的内部实现原理,而且结合源代码进行了深入的剖IV析,使读者可以快速全面地掌握HadoopMapReduce设计原理和实现细节。


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