具体描述
《Hadoop权威指南（影印版）（第2版修订版）》揭示了ApacheHadoop如何为你释放数据的力量。这本内容全面的书籍展示了如何使用Hadoop架构搭建和维护可靠、可伸缩的分布式系统。Hadoop架构是MapReduce算法的一种开源应用，是Google开创其帝国的重要基石。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Had00p集群。本修订版涵盖了Hadoop最近的更新，包括诸如Hive、Sqoop和Avr0之类的新特性。它也提供了案例学习来展示Hadoop如何解决特殊问题。期待尽情享受你的数据？这就是你要的书。
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目录信息
读后感
你的履历添了一笔<hadoop权威指南>译者,但是你不配 这是我见过的最不用心的翻译, 字里行间行文不通顺, 请别勉强自己,map reduce shuffle机制都没翻译的好 虽然原作者写作功底也实在是一般 第 1 2 5 6 7 这几章 翻译的实在是太烂了 请不要呐Google翻译糊弄人阿 误人子弟 ...
评分中文版412页： 所以理论上，任何东西都可以表示成二进制形式，然后转化成为长整型的字符串或直接对数据结构进行序列化，来作为键值。 原文460页： ..., so theoretically anything can serve as row key, from strings to binary representations of long or even serialized ...
评分首先，翻译太差，很多句子就是瞎翻，根本不通顺，很多时候你要停下来断句，慢慢去理解。 然后，这本书是很多人去翻译的，很多人连代码都不懂，曾经一段代码看到我蒙圈，去看了一下源代码，好家伙，四行有五个错误。另外，从代码瞎缩进也可以看出这是群没写过代码的人翻的，而且...
评分详见：http://www.cnblogs.com/aprilrain/archive/2013/03/07/2947664.html
评分很好的Hadoop教程，比Apache和Yahoo !网页版guide详细很多，很多想不明白的Hadoop实现细节都可以在这本书里找到。
用户评价
我得说，这本书的编排结构简直是艺术品，逻辑推演流畅得像是精心编织的丝绸，每一章都像是为前一章做了完美的铺垫，然后自然而然地引向下一个更深层次的议题。我尤其欣赏作者在处理那些关键算法和数据流向时的细腻笔触。比如，在讲解MapReduce编程模型时，它不仅仅是告诉你“该怎么写代码”，而是深入剖析了“为什么这样写是最优的”，对数据倾斜、中间数据溢写等实际生产环境中的“灰色地带”都给予了详尽的剖析和成熟的解决方案。当我尝试按照书中的指导搭建第一个小型实验集群时，那种“一切尽在掌握”的感觉是前所未有的。它不放过任何一个可能引发误解的细节，即便是那些在其他资料中经常被一笔带过的配置参数，在这里也得到了充分的解释和影响分析。这本书的深度是毋庸置疑的，它提供的知识密度极高，但同时，作者又巧妙地运用了大量的图表和流程示意图，将原本抽象的分布式概念可视化，使得我们这些非纯理论背景的读者也能轻松消化吸收。读完之后，我感觉自己对分布式系统的容错性、一致性这些核心概念，有了一个全新的、更成熟的理解框架。
评分坦白讲，我是一个对技术书籍的“可读性”要求极高的人，很多号称权威的书籍读起来都像是在啃干面包，晦涩难懂。但这一本完全颠覆了我的预期。作者的文字风格非常具有亲和力，带着一种对技术的热爱和对读者的尊重。他似乎非常清楚初学者可能在哪里跌倒，所以在关键节点总会设置“陷阱提示”或者“经验之谈”。让我印象特别深刻的是关于HDFS存储架构的章节，作者没有直接扔出复杂的块管理细节，而是先用一个非常生活化的比喻，解释了分布式存储的核心矛盾，然后再层层剥开那些复杂的内部机制，这种教学方法极大地降低了学习曲线。而且，这本书的排版质量也值得称赞，字体大小、行距、代码块的着色处理，都体现了出版方的专业水准，长时间阅读下来眼睛也不容易疲劳，这对于需要长时间沉浸在技术世界里的我来说，是一个巨大的加分项。总而言之，这是一本能让人心甘情愿地，捧着它，一口气读下去的“技术小说”。
评分如果要用一个词来形容阅读这本书的感受，我会选择“充实”。这本书的每一页似乎都承载着巨大的信息量，但奇怪的是，你不会感到被信息淹没。这完全归功于作者对知识模块化的精妙处理。当你读到某个高级特性时，你会发现，支撑这个特性的基础知识点，早在前几章就以非常扎实的方式为你打好了地基。例如，它对数据一致性模型在分布式环境下的权衡分析，深入浅出，让你明白了CAP理论在实际应用中的取舍艺术。更难得的是，作者似乎对这个领域未来的发展方向也保持着敏锐的洞察力，在章节的末尾，总会适当地提出一些前瞻性的思考，激励读者去探索更广阔的技术前沿。这本书让我感觉到，我不仅仅是掌握了一套工具的使用方法，更是习得了一种处理大规模、高并发、高容错性问题的系统化思维方式。它是我技术书架上，被翻阅次数最多、笔记做得最详细的一本“案头书”。
评分这本书简直是数据处理领域的一座灯塔，我简直不敢相信自己能如此幸运地发现它。从我翻开第一页开始，我就被那种深入骨髓的讲解方式深深吸引住了。它不像某些技术书籍那样干巴巴地堆砌术语，而是像一位经验丰富的老教授，循循善诱地将那些看似高深莫测的概念，用最直观、最贴近实际应用的方式娓娓道来。特别是关于Hadoop核心组件之间协同工作的机制，作者的阐述简直是教科书级别的精准，没有一丝含糊不清的地方。我记得有一次，我在处理一个棘手的集群性能瓶颈问题时，书中的某个章节关于资源管理器的调度策略的描述，犹如醍醐灌顶，让我立刻找到了问题的症结所在。更让我赞赏的是，它并非只停留在理论层面，而是充满了大量的代码示例和实践操作指导，这些“实战演练”部分，对于我们这些需要将知识快速转化为生产力的工程师来说，其价值无法估量。阅读这本书的过程，与其说是在学习，不如说是一次系统的“内功修炼”，它构建了我对大数据生态系统的坚实基础认知，让我不再惧怕那些复杂的分布式计算难题。那种“原来如此”的豁然开朗感，贯穿了我的整个阅读体验，让我对后续的深入研究充满了信心和期待。
评分这本书的价值远超出了单纯的技术手册范畴，它更像是一份企业级大数据架构师的思维导图。我特别欣赏它所展现出的宏观视野，不仅仅局限于某一个工具的API调用，而是将Hadoop放置于整个大数据生态系统中去考量，比如它如何与其他组件（虽然我们这里讨论的是这本书本身，但阅读体验中会涉及这些关联）进行数据交互和流程衔接。书中对集群调优的章节，简直就是一本“性能优化秘籍”。它没有提供那些千篇一律的“万金油”建议，而是引导读者去理解资源竞争的本质，如何根据实际负载特征去定制化地调整参数。我曾尝试按照书中的思路，对我们部门的一个遗留项目进行了一次深度诊断，结果发现了几个之前所有工具都无法暴露出的隐藏性能瓶颈。这种由内而外的、基于原理的优化方法，才是真正体现了一本书“权威性”的地方。它教你的不是“如何做”，而是“为什么这么做会更好”。
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