本书是一本系统且极具实践指导意义的Hadoop工具书和参考书。内容全面，对Hadoop整个技术体系进行了全面的讲解，不仅包括HDFS和MapReduce这两大核心内容，而且还包括Hive、HBase、Mahout、Pig、ZooKeeper、Avro、Chukwa等与Hadoop相关的子项目的内容。实战性强，为各个知识点精心设计了大量经典的小案例，易于理解，可操作性强。

全书一共18章：第1章全面介绍了Hadoop的概念、优势、项目结构、体系结构，以及它与分布式计算的关系；第2章详细讲解了Hadoop集群的安装和配置，以及常用的日志分析技巧；第3章分析了Hadoop在Yahoo！、eBay、Facebook和百度的应用案例，以及Hadoop平台上海量数据的排序；第4-7章深入地讲解了MapReduce计算模型、MapReduce应用的开发方法、MapReduce的工作机制，同时还列出了多个MapReduce的应用案例，涉及单词计数、数据去重、排序、单表关联和多表关联等内容；第8-11章全面地阐述了Hadoop的I/O操作、HDFS的原理与基本操作，以及Hadoop的各种管理操作，如集群的维护等；第12-17章详细而系统地讲解了Hive、HBase、Mahout、Pig、ZooKeeper、Avro、Chukwa等所有与Hadoop相关的子项目的原理及使用，以及这些子项目与Hadoop的整合使用；第18章以实例的方式讲解了常用Hadoop插件的使用和Hadoop插件的开发。

本书既适合没有Hadoop基础的初学者系统地学习，又适合有一定Hadoop基础但是缺乏实践经验的读者实践和参考。

本书是一本系统且极具实践指导意义的Hadoop工具书和参考书。内容全面，对Hadoop整个技术体系进行了全面的讲解，不仅包括HDFS和MapReduce这两大核心内容，而且还包括Hive、HBase、Mahout、Pig、ZooKeeper、Avro、Chukwa等与Hadoop相关的子项目的内容。实战性强，为各个知识点精心设计了大量经典的小案例，易于理解，可操作性强。

全书一共18章：第1章全面介绍了Hadoop的概念、优势、项目结构、体系结构，以及它与分布式计算的关系；第2章详细讲解了Hadoop集群的安装和配置，以及常用的日志分析技巧；第3章分析了Hadoop在Yahoo！、eBay、Facebook和百度的应用案例，以及Hadoop平台上海量数据的排序；第4-7章深入地讲解了MapReduce计算模型、MapReduce应用的开发方法、MapReduce的工作机制，同时还列出了多个MapReduce的应用案例，涉及单词计数、数据去重、排序、单表关联和多表关联等内容；第8-11章全面地阐述了Hadoop的I/O操作、HDFS的原理与基本操作，以及Hadoop的各种管理操作，如集群的维护等；第12-17章详细而系统地讲解了Hive、HBase、Mahout、Pig、ZooKeeper、Avro、Chukwa等所有与Hadoop相关的子项目的原理及使用，以及这些子项目与Hadoop的整合使用；第18章以实例的方式讲解了常用Hadoop插件的使用和Hadoop插件的开发。

本书既适合没有Hadoop基础的初学者系统地学习，又适合有一定Hadoop基础但是缺乏实践经验的读者实践和参考。

本书能满足读者全面学习最新的Hadoop技术及其相关技术（Hive、HBase等）的需求，是一本系统且极具实践指导意义的Hadoop工具书和参考书。第1版上市后广受好评，被誉为学习Hadoop技术的经典著作之一。与第1版相比，第2版技术更新颖，所有技术都针对最新版进行了更新；内容更全面，几乎每一个章节都增加了新内容，而且增加了新的章节；实战性更强，案例更丰富；细节更完美，对第1版中存在的缺陷和不足进行了修正。

本书内容全面，对Hadoop整个技术体系进行了全面的讲解，不仅包括HDFS、MapReduce、YARN等核心内容，而且还包括Hive、HBase、Mahout、Pig、ZooKeeper、Avro、Chukwa等与Hadoop技术相关的重要内容。实战性强，不仅为各个知识点精心设计了大量经典的小案例，而且还包括Yahoo!等多个大公司的企业级案例，可操作系极强。

全书一共19章：第1~2章首先对Hadoop进行了全方位的宏观介绍，然后介绍了Hadoop在三大主流操作系统平台上的安装与配置方法；第3~6章分别详细讲解了MapReduce计算模型、MapReduce的工作机制、MapReduce应用的开发方法，以及多个精巧的MapReduce应用案例；第7章全面讲解了Hadoop的I/O操作；第8章对YARN进行了介绍；第9章对HDFS进行了详细讲解和分析；第10章细致地讲解了Hadoop的管理；第11~17章对Hadoop大生态系统中的Hive、HBase、Mahout、Pig、ZooKeeper、Avro、Chukwa等技术进行了详细的讲解；第18章讲解了Hadoop的各种常用插件，以及Hadoop插件的开发方法；第19章分析了Hadoop在Yahoo!、eBay、百度、Facebook等企业中的应用案例。